es match、match_phrase、query_string和term的区别

（一）text字段和keyword字段的区别

以下给出一个例子：

首先建立一个索引和类型，引入一个keywork的字段：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "products": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

然后查询是否有索引：

GET _cluster/state

可以看到已经创建成功：

添加一条数据：

POST my_index/products
{
  "name":"washing machin"
}

然后查询：

GET my_index/products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "washing"
    }
  }
}

可以看到没有匹配到任何数据：

然后查询：

GET my_index/products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "washing machine"
    }
  }
}

可以看到成功匹配到了数据：

所以将字段设置成keyword的时候查询的时候已有的值不会被分词。

现在添加一个text类型的字段：

PUT my_index/_mapping/products?update_all_types
{
  "properties": {
      "tag": {
        "type": "text"
      }
  }
}

可以看到添加成功：

往之前已经创建的doc之中添加tag的数据：

POST my_index/products/AWf9f66WV8yLH435XhgI
{
  "name":"washing machine",
  "tag":"electric household"
}

查询一下，可以看到：

然后对tag字段进行查询：

POST  /my_index/products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "tag": "household"
    }
  }
}

可以看到虽然没有全部输入，但是已经查询到了：

现在输入全部的查询：

POST  /my_index/products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "tag": "electric household"
    }
  }
}

发现现在已经查询不到了：

说明text类型的字段会被分词，查询的时候如果用拆开查可以查询的到，但是要是直接全部查，就是查询不到。

注意“1, 2”会被拆分成[1, 2]，但是"1,2"是不拆分的，少了个空格。

（二）match和term的区别

1.term

1）term查询keyword字段。

term不会分词。而keyword字段也不分词。需要完全匹配才可。

成功。

但是如果：

则查询失败。

2）term查询text字段。

因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。

查询成功。

查询失败，因为现在tag已经被分词了，存储的是[he, is, silly, man]。

这样查询：

也是失败了，道理跟上面的是一样的。

2.

1）match查询keyword字段

match会被分词，而keyword不会被分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。

其他的不完全匹配的都是失败的。

2）match查询text字段

match分词，text也分词，只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。

成功。如果都不相同就失败了。

3.

1）match_phrase匹配keyword字段。

这个同上必须跟keywork一致才可以。

只有这种情况才是成功的。

2）match_phrase匹配text字段。

match_phrase是分词的，text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的。

这是成功的。

如果不是连续的，就会失败。

4.

1）query_string查询key类型的字段，试过了，无法查询。

失败的，无法查询。

2）query_string查询text类型的字段。

和match_phrase区别的是，不需要连续，顺序还可以调换。

成功。

这样也是可以的。