19、ElasticSearch 7.x 使用term配合key

主要内容：使用term配合keyword进行搜索

1、搜索实战演练

根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子

1.1、插入一些测试帖子数据

POST /forum/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-02" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "articleID" : "JODL-X-1937-#pV7", "userID" : 2, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "userID" : 2, "hidden": true, "postDate": "2017-01-02" }

​查看映射

GET /forum/_mapping
## 结果
{
  "forum" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "articleID" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "hidden" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "postDate" : {
          "type" : "date"
        },
        "userID" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    }
  }
}

type=text，默认会设置两个field，一个是field本身，比如articleID，就是分词的；还有一个的话，就是field.keyword，articleID.keyword，默认不分词，会最多保留256个字符

1.2、根据用户ID搜索帖子

constant_score的用处

当我们不关心检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序的影响时，可以使用constant_score将查询语句query或者过滤语句filter包装起来。

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {  ## 使用term搜索
          "userID": 1
        }
      }
    }
  }
}

term filter/query：对搜索文本不分词，直接拿去倒排索引中匹配，你输入的是什么，就去匹配什么

1.3、搜索没有隐藏的帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "hidden": false
        }
      }
    }
  }
}

1.4、根据发帖日期搜索帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "postDate": "2017-01-01"
        }
      }
    }
  }
}

1.5、根据帖子ID搜索帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3"
        }
      }
    }
  }
}

没有搜到任何的信息，原因参见后面1.6节的分析，需要使用keyword避免分词查询。

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "articleID.keyword": "XHDK-A-1293-#fJ3"
        }
      }
    }
  }
}

articleID.keyword，是ES内置建立的field，当插入articleID的时候，会建立两次索引，一次是自己本身，是要分词的，分词后放入倒排索引；另外一次是基于articleID.keyword，不分词，保留最多256个字符

所以term filter，对text过滤，可以考虑使用内置的field.keyword来进行匹配。但是有个问题，默认就保留256个字符。所以尽可能还是自己去手动建立索引，指定type=keyword即可。

1.6、查看分词

GET /forum/_analyze
{
  "field": "articleID",
  "text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}

默认是analyzed的text类型的field，建立倒排索引的时候，就会对所有的articleID分词，分词以后，原本的articleID就没有了，只有分词后的各个word存在于倒排索引中。
term，是不对搜索文本分词的，XHDK-A-1293-#fJ3 会使用 XHDK-A-1293-#fJ3进行匹配。

但是articleID建立索引的时候，XHDK-A-1293-#fJ3会分词为 xhdk，a，1293，fj3

1.7、重建索引

DELETE /forum

PUT /forum
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "articleID": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

将1.1中的示例数据插入进来

1.8、重新根据帖子ID进行搜索

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3"
        }
      }
    }
  }
}

这次可以根据keyword正常查询到了

2、梳理学到的知识点

（1）term filter：根据exact value进行精确搜索，数字、boolean、date天然支持
（2）建索引时文本需要指定keyword，才能用term query
（3）term相当于SQL中的单个where条件

参考文章：

Elasticsearch--constant_score_大数据_u014431852的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u014431852/article/details/52802747