在Elasticsearch中, term查询是一种基本的查询类型,用于执行不分析(不经过分析器处理)的精确匹配。以下是 term查询以及与 match_phrasekeyword查询的比较和示例:

term 查询

  • 用途:用于执行不分词的精确匹配,适合用于那些不需要分词的字段,如标签(tags)、状态码(status codes)等。
  • 特点term查询不会对查询字符串进行分析,因此它匹配的是确切的值。它通常用于那些不需要全文搜索的字段。

示例

GET bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": 28
    }
  }
}

这个查询将找到所有age字段值为"28"的文档。

term最佳实践

term查询适用非text类型,但语法上,对text类型使用term查询也不会报错,但并不推荐这样做。理由如下:

  1. 不进行分析term查询不会对查询字符串进行分析。这意味着,即使字段是text类型,term查询也会尝试进行精确匹配。

  2. 可能的不匹配:由于text类型的字段在索引时会被分析器分解成单个词元(tokens),使用term查询可能会导致查询不匹配任何文档,因为查询字符串没有被分解成与索引时相同的词元。

  3. 大小写敏感term查询是大小写敏感的,而text字段的分析通常包括将文本转换为小写。这意味着即使文档中包含查询字符串,但由于大小写不匹配,term查询可能找不到匹配项。

  4. 不使用全文搜索功能:使用term查询text字段将绕过全文搜索功能,如词干提取、同义词处理等,这些功能通常用于提高搜索的相关性。

  5. 可能的性能影响:由于term查询通常用于keyword类型的字段,这些字段在索引时不会被分析,因此使用term查询text字段可能不会利用Elasticsearch的缓存机制,这可能会对查询性能产生负面影响。

示例:如果你有一个text类型的字段content,并且你尝试使用term查询来搜索一个完整的短语:

{
  "query": {
    "term": {
      "content": {
        "value": "The quick brown fox"
      }
    }
  }
}

这个查询可能不会返回任何结果,因为content字段在索引时已经被分词器分解成了单独的词元,而term查询期望找到精确的字符串"The quick brown fox",包括空格和大小写。

如果确实需要在text字段上执行精确匹配,应该考虑使用keyword类型的字段,或者在查询时使用match查询而不是term查询。使用match查询可以利用Elasticsearch的全文搜索功能,包括分词器的处理。

match_phrase 查询

  • 用途:用于执行全文搜索,匹配短语或多个词的精确顺序。
  • 特点match_phrase查询会对查询字符串进行分词,并尝试匹配整个短语或词的顺序。它适用于需要考虑词序的全文搜索场景。

示例

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "description": "quick brown fox"
    }
  }
}

这个查询将找到所有description字段包含"quick brown fox"这个短语的文档,并且词的顺序与查询中相同。

keyword 查询

  • 用途:用于对keyword类型的字段执行精确匹配。
  • 特点keyword查询通常用于那些在索引时不经过分词器处理的字段。它允许用户搜索确切的字符串值,而不考虑分词器的影响。

示例

{
  "query": {
    "match": {
      "username.keyword": "john_doe"
    }
  }
}

这个查询将找到所有username字段的keyword子字段值为"john_doe"的文档。

区别

  • 分词器termkeyword查询不会对查询字符串进行分析,而match_phrase会。
  • 用途term适合于不需要分析的字段,keyword查询通常用于keyword类型的字段,而match_phrase适合于需要考虑词序的全文搜索。
  • 匹配方式termkeyword查询匹配的是确切的值,而match_phrase匹配的是短语和词的顺序。

在实际使用中,选择哪种查询类型取决于字段的索引方式和搜索需求。如果字段是text类型,可能需要使用matchmatch_phrase查询;如果字段是keyword类型,或者需要执行不分词的精确匹配,可以使用termkeyword查询。

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