前言
有的时候，我们对查询有一定的混淆，尤其是Term查询和Full Text查询。楼主希望通过这篇文章阐述清楚这两者的区别。
Term查询
在前面章节我们已经知道了Term这个单词的含义，即：表达语意的最小单元，也叫词项。Term查询主要包括：Term Query、Range Query、Exists Query、Prefix Query、Wildcard Query。
Term查询的特点在于，查询本身对输入不做分词。Elasticsearch会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，然后对查询结果进行相关度算分。另外，我们还可以通过Constant Score，将查询转换成一个Filtering，从而避免算分，且利用缓存来提高性能。
下面，我们举一个例子。
先创建一个products的索引。
DELETE products
PUT products
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
}
}
通过_bulk的api来插入3条记录
POST /products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3","desc":"iPhone" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5","desc":"iPad" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "productID" : "JODL-X-1937-#pV7","desc":"MBP" }
对desc字段做term查询，且iPhone的字母P为大写。我们发现未查询到任何结果。
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc": {
"value": "iPhone"
//"value":"iphone"
}
}
}
}
我们在对desc字段做term查询，只是这一次将iphone的字母p更改为小写。我们发现已经能查询出第一条结果了。通过这种方式，我们其实已经验证了我们的定义。
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc": {
//"value": "iPhone"
"value":"iphone"
}
}
}
}
另外，如果我们想对desc做精准匹配，有没有办法呢？也是有的，就是通过desc的子字段keyword来查询即可。我们发现，keyword做term查询的时候，如果传入值为iPhone，那么可以查询出结果。如果传入值为iphone，那么查询不出结果。
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc.keyword": {
"value": "iPhone"
//"value":"iphone"
}
}
}
}
我们再来通过productID来查询一下。
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"productID": {
//"value": "XHDK-A-1293-#fJ3"
"value": "xhdk-a-1293-#fJ3"
}
}
}
}
我们发现，不管值为XHDK-A-1293-#fJ3，还是转换为小写的xhdk-a-1293-#fJ3，都查询不出结果。这又是为什么呢？原因在于term查询不会对输入进行分词处理。我们通过_analyze来分析看看。
POST /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
我们可以通过下面的方式查询到结果。
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"productID": {
"value": "xhdk"
}
}
}
}
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"productID.keyword": {
"value": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
Full Text查询
包括：Match Query / Match Phrase Query / Query String Query。
其特点如下：
- 索引和搜索时都会进行分词，查询字符串先传递到一个合适的分词器，然后生成一个供查询的词项列表
- 查询的时候，Elasticsearch会先对输入的查询进行分词，然后对每个词项逐个进行底层的查询，最终将结果进行合并汇总。同时，Elasticsearch会对每个文档生成一个相关性分数。例如查询“Mr zhang”，会查到包括 Mr 或者 zhang 的所有结果。
DELETE groups
PUT groups
{
"mappings": {
"properties": {
"names":{
"type": "text",
"position_increment_gap": 0
}
}
}
}
GET groups/_mapping
POST groups/_doc
{
"names": [ "John Water", "Water Smith"]
}
POST groups/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"names": {
"query": "Water Water",
"slop": 100
}
}
}
}
POST groups/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"names": "Water Smith"
}
}
}
参考链接
- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html
- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-queries.html
总结
通过本文，我们了解了term查询和Full Text查询的区别及联系。
