term 和 match牵扯到了分词器、mapping、倒排索引等
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term 是直接把field拿去查询倒排索引中确切的term
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match 会先对field进行分词操作,然后再去倒排索引中查询
具体实例
假设有一个字段nickname,存放的类型是text,因此当新增一笔文档时,内容会被分词器分词,然后才储存进倒排索引
假设插入了一笔文档,其中"nickname": "1 hello",分词过后变为1、hello,因此倒排索引中储存的是两笔索引1和hello,而不是一笔索引1 hello
使用match做查询
"match": "1-hello" : 成功,因为match把1-hello分词成 1、hello,而1和hello都存在在倒排索引中,所以不只能够查到,_score还很高
"match": "1" : 成功,1被分词过后还是1,而1存在在倒排索引中
"match": "hello how r u" : 成功,match把hello how r u分词成hello、how、r、u,而hello存在在倒排索引中
使用term做查询
"term": "2222-hello : 失败,倒排索引只有1、hello,并没有2222-hello
"term": "hello" : 成功,因为倒排索引中有hello
"term": "1 hello" : 失败,虽然1 hello和我们当时插入的数据一模一样,但是因为倒排索引在建立索引时把原始的数据分词了才储存进索引,裡面存的是1和hello,并没有存放1 hello,因此查询失败
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