問題：

在使用term精確查詢text 類型時，比如phone 手機號數(shù)值時可以查詢到，使用nickname 這種text 查詢不到。

我的mapping 是這樣的

?

?

解決：

1.通過es提供的測試分詞的接口，我們可以測試各字段的分詞情況

get http:/ip/索引名稱/_analyze
 
{
"field":"firtname", #要進行分析的索引中的字段
"text":"DNF" #要進行分析的文本內(nèi)容
}

分別分詞為’北‘，京，大，學，并沒有我想要的整體的一塊的分詞 “北京大學”。

2.ES 字段類型keyword和text的區(qū)別和選擇

keyword：存儲數(shù)據(jù)時候，不會分詞建立索引
 
text：存儲數(shù)據(jù)時候，會自動分詞，并生成索引

創(chuàng)建es索引是最好先設置好每個字段的類型和使用的分詞索引，如果不需要分詞查詢，設置字段類型為keyword最好，例如商品id、編號之類的；

如果需要分詞查詢，就設置為text類型，并且指定分詞器，例如商品名稱、商品標簽、關鍵字等等；

設置字段類型和使用的分詞器：

"fieldName": {
? ?"type": "text", #字段類型為text
? ?"analyzer":"ik_max_word" #ik中文分詞器
}

注意：設置字段類型為text后，es建立的分詞索引會把大寫字母轉換為小寫，通過term精確匹配就匹配不到

結果：

后面我試著為content添加附屬字段keyword，希望能夠借此達到目的:

  $where = [
                /*"term" => [ //根據(jù)詞條精確值查詢
                    "_id" => ["value" => "42"]
                ]*/
                /*"range" => [
                    "birthday" => [
                        "gte" => '1989-03-31',  // 這里的gte代表大于等于，gt則代表大于
                        "lte" => '2095-03-31'  // lte代表小于等于，lt則代表小于
                    ]
                ]*/
                /*"match" => [ //單字段查詢
                    "nickname" => "藍紅白"
                ],*/
                'bool' => [
                    'should' => [
//                        ["term" => ["_id" => '42']], //可以查詢到
//                        ["term" => ["id" => '7']],//可以查詢到
//                        ["term" => ["phone" => '18235555501']],//可以查詢到
//                        ["term" => ["school_name" => '北京大學']],// 查不到
                        ["term" => ["school_name.keyword" => '北京大']],//可以查詢到
                        ["term" => ["nickname.keyword" => '小白']],//可以查詢到
                    ]
                ]
            ];

?["term" => ["school_name.keyword" => '北京大']], 必須為“北京大學”，多一字少一字都匹配不到這就是精確匹配。

總結：

1. 布爾查詢: must：必須匹配每個子查詢，類似“與”; ?should：選擇性匹配子查詢，類似“或”; ?must_not：必須不匹配，不參與算分，類似“非”; ?filter：必須匹配，不參與算分
2. ?bool.must:適用于精確查詢,并且如果使用多個term的話不能適用于同一個字段,多值而適用于多個字段
3. match:根據(jù)一個字段查詢,在匹配時會對所查找的關鍵詞進行分詞，然后按分詞匹配查找，而term會直接對關鍵詞進行查找。一般模糊查找的時候，多用match，而精確查找時可以使用term。
4. multi_match: 提供在多個字段上查詢,搜索字段越多，對查詢性能影響越大，因此建議采用copy_to，然后單字段查詢的方式
5. erm結合bool使用時：should是或，must是與，must_not是非
6. term：精準查詢，根據(jù)詞條精確值查詢，keyword、數(shù)值類型、布爾類型、日期類型字段; range：根據(jù)值的范圍查詢，可以是數(shù)值、日期的范圍
7. geo_bounding_box:矩形范圍查詢，查詢坐標落在某個矩形范圍的所有文檔,查詢時，需要指定矩形的左上、右下兩個點的坐標，然后畫出一個矩形，落在該矩形內(nèi)的都是符合條件的點。
8. geo_distance:附近查詢，也叫做距離查詢,查詢到指定中心點小于某個距離值的所有文檔。在地圖上找一個點作為圓心，以指定距離為半徑，畫一個圓，落在圓內(nèi)的坐標都算符合條件

?https://blog.csdn.net/xcdsdf14545/article/details/106189972/
https://blog.csdn.net/Muscleheng/article/details/115380374文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-410784.html

到了這里，關于es8 text類型使用term精確查詢失效的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！