Term 查询

term query(项查询)是查找包含在反向索引中指定的确切项的文档。

例如:

POST _search
{
  "query": {
    "term" : { "user" : "Kimchy" } ①
  }
}

在反向索引的user类型中查询确切项包含Kimchy的文档。

可以指定 boost 参数,用以使此term query (项查询)比另一个查询具有更高的相关性分数。

例如:

GET _search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "status": {
              "value": "urgent",
              "boost": 2.0 ①
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "status": "normal"  ②
          }
        }
      ]
    }
  }
}

紧急查询子句有一个 boost 2.0,意味着它比正常查询子句重要两倍。

normal 子句拥有默认中立的 boost 2.0 。

为什么 term query (项查询)与我的文档不匹配?

字符串字段可以是 text(文本类型:作为完整文本处理,如电子邮件正文)、 keyword (关键字:视为精确值,如电子邮件地址或邮政编码)、 Exact values(精确值:如数字,日期和关键字)在字段中指定的精确值添加到倒排索引中确保它可以被搜索。

然而,文本字段是被分析过的。这意味着它们的值首先通过 analyzer(分析器)以产生项列表,然后将其添加到倒排索引。

有很多方法可以分析文本:默认 standard analyzer(标准分析器) 删除大多数标点符号,将文本分成单个单词,并将其减少。例如,标准分析器会将字符串 “Quick Brown Fox!” 改成项 [quick,brown,fox] 。

这个分析过程使得可以在一大块全文中搜索单个单词。

term query(项查询)在字段的倒排索引中查找一个确切的项,它并不知道关于字段 analyzer (分析器)的任何事。这就确保在使用 keyword (关键字)、数字、日期等字段查找值是有用的。当查询全文字段的时候,使用 match query (匹配查询)来替代,它可以清楚的知道字段如何被分析的。

为了演示,尝试下面的例子。首先,创建一个索引,指定字段映射,并索引文档:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "full_text": {
          "type":  "text" ①
        },
        "exact_value": {
          "type":  "keyword" ②
        }
      }
    }
  }
}
PUT my_index/my_type/1
{
  "full_text":   "Quick Foxes!", ③
  "exact_value": "Quick Foxes!"  ④
}

full_text(全文本) 字段是text(文本) 类型并且将被分析。

exact_value (精确值) 字段是keyword(关键字)类型并且不会被分析。

full_text(全文本)倒排索引将会包含项列表:[quick,foxes]

exact_value (精确值)倒排索引将会包含精确项:[Quick Foxes!]

现在,对比一下term query(项查询)和match query(匹配查询)的结果集:

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "exact_value": "Quick Foxes!" ①
    }
  }
}
GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Foxes!" ②
    }
  }
}
GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "foxes" ③
    }
  }
}
GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "Quick Foxes!" ④
    }
  }
}

① 该查询匹配到结果,是因为exact_value (精确值)字段包含精确项 Quick Foxes!

② 该查询没有匹配到结果,是因为full_text(全文本)字段仅包含项 quickfoxes。并不包含精确项 Quick Foxes!

③ 项 foxes通过term query(项查询)匹配到full_text(全文本)字段。

match query(匹配查询)首先在full_text(全文本)字段上分析查询字符串,然后查看文档是否包含quick或者foxes或者quick foxes

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