match 和 term

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底层机制差异

1. term 查询
   不分析查询词：直接按输入值搜索倒排索引。
   示例： 字段映射："status": { "type": "keyword" } 查询：{ "term": { "status": "published" } }
   仅匹配字段值完全等于 "published" 的文档。
2. match 查询
   分析查询词：对输入值分词后搜索（如 "apple pie" → ["apple", "pie"]）。
   示例： 字段映射："content": { "type": "text", "analyzer": "standard" } 查询：{ "match": { "content": "Quick Fox" } }
   分词后搜索 ["quick", "fox"]（假设分词器转小写），匹配包含任一词的文档。

查询行为对比示例
数据示例：

{ "title": "iPhone 13 Pro Max" }  // title 字段为 `text` 类型（分词存储为 ["iphone", "13", "pro", "max"]）

查询 1：term 查询（直接匹配未经分析的词项）

{ "term": { "title": "iPhone" } }  // ❌ 无结果（实际存储的是小写 "iphone"）
{ "term": { "title.keyword": "iPhone 13 Pro Max" } }  // ✅ 匹配（需用 keyword 子字段）

查询 2：match 查询（自动分词后匹配）

{ "match": { "title": "Pro Max" } }  // ✅ 匹配（搜索词被拆分为 ["pro", "max"]）

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常见误区
对 text 字段使用 term 查询
❌ 错误：{ "term": { "text_field": "搜索词" } }
✅ 修正：改用 match 或查询 .keyword 子字段：{ "term": { "text_field.keyword": "搜索词" } }
期望 match 完全匹配短语
默认 match 是 OR 逻辑，需通过 operator 参数调整：

    { "match": { "content": { "query": "紧急通知", "operator": "and" } } }