ElasticSearch中字符串.keyword和.text类型区别和模糊查询

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-10-08 11:20 503阅读 0赞

在使用es对某个字符串字段进行模糊查询的时候，可能因为该字段是**text类型**而搜索不到，因为text类型会将字符串进行分词之后存入索引，那么我们在模糊查询的时候其实**是基于已分词的词组**进行的模糊查询，这样会导致本来应该查询出来的数据有可能会查询不到。所以可以通过keyword来进行精确匹配，这里记录一下对es的text和keyword的理解和使用，有不足的欢迎码友指正。

### 文章目录 ###

*   *  一、text和keyword类型介绍
     *  二、给text类型添加keyword
     *  三、模糊查询

## 一、text和keyword类型介绍 ##

1.ES5.0及以后的版本取消了`string`类型，将原先的string类型拆分为`text`和`keyword`两种类型。它们的区别在于`text`会对字段进行分词处理而`keyword`则不会进行分词。  
也就是说如果字段是`text`类型，存入的数据会先进行分词，然后将分完词的词组存入索引，而`keyword`则不会进行分词，直接存储。

2.`text`类型的数据被用来索引长文本，例如电子邮件主体部分或者一款产品的介绍，这些文本会被分析，在建立索引文档之前会被分词器**进行分词**，转化为词组。经过分词机制之后es允许检索到该文本切分而成的词语，但是text类型的数据不能用来过滤、排序和聚合等操作。  
`keyword`类型的数据可以满足电子邮箱地址、主机名、状态码、邮政编码和标签等数据的要求，不进行分词，常常被用来过滤、排序和聚合。

3.当我保存一个字符串字段时，es自动生成的该字段的mapping是text + keyword(**es版本7.9.0**)。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NmaDIwMTg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
4.当我想要不分词进行查询的时候，可以加上`.keyword`进行查询，比如：

"term": { 
        "name.keyword": "测试名称"
    }

## 二、给text类型添加keyword ##

如果在创建index的时候给某个字段指定了类型text，但是之后又想给它追加上keyword以便按完整字符串搜索。可以通过PUT命令实现。  
**使用命令：**

PUT /user_index/_mapping
    { 
      "properties":{ 
        "name" : { 
              "type" : "text",
              "fields" : { 
                "keyword" : { 
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
      }
    }

**添加前：**  
![在这里插入图片描述][20210621150109422.png_pic_center]

**添加后：**  
![在这里插入图片描述][20210621145847487.png_pic_center]  
使用`GET /user_index/_mapping/`查看index的mapping

## 三、模糊查询 ##

[https://blog.csdn.net/pony\_maggie/article/details/113951893][https_blog.csdn.net_pony_maggie_article_details_113951893]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NmaDIwMTg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/a870ec9b6fe64766b92494ebee963960.png
[20210621150109422.png_pic_center]: /images/20221005/7d6ec5de9afb48b1ad7a01f386161a27.png
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[https_blog.csdn.net_pony_maggie_article_details_113951893]: https://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/113951893