谷粒商城实战笔记-117-全文检索-ElasticSearch-进阶-term查询

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：term和keyword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：term和keyword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match或match_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term或keyword查询。