标签：Term text Kibana 查询 说明 索引 文档 拆分 使用
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注：下列所有操作可结合elasticsearch-head进行学习
索引的创建删除操作
索引其实也可以理解成是一张表
索引创建
索引创建并赋值
索引创建及定义属性
这里会涉及type为text类型，除了text类型，对于字符串还可以分配keyword类型二者区别如下：
-
keyword类型的词语会被当成一个整体存储
-
text类型的词语则会被分词器拆分进行存储，中文是单个存储，英文是按照空格进行，在我们进行查找的时候默认都会进行拆分，这里的拆分规则和分词器字典无关
索引删除
索引文档的删改查操作
增加索引文档
注：id需唯一，如果指向的是已存在的id，则会变为修改操作
修改索引文档
虽然使用增加索引的方式也可以实现索引文档的修改，但是其实ES也提供了update方法来进行修改
删除索引文档
其实删除索引和删除索引文档的区别就在于是否准确指定到具体的id，未指定则就会删除其索引
索引文档的简单查询
索引文档的条件查询
先理解下Match和Term相关解释
Match和Term的区别
Match是模糊查询，代表只要字段被包含则会查询，不在乎分词结果
1、当查询text时，由于一句话会被拆分，所以任意包含即可
2、当查询keyword时，由于一句话不会被拆分，所以必须完全匹配才可以
Term是精确查询
1、当我们查找的类型为text时，一句话被拆分了，所以我们查找这句话时将无法查询到，就只能通过被拆分后的某个字进行查询，这个具体可以通过_analyze查看
2、当我们查找的类型为keyword时，一句话就不会被拆分，这时候我们查找一句话就可以被查询到，查询单个词的话，将无法查询到
这也就是为什么Term被称作精确查询
总结：Match和Term查询keyword都需要完全匹配，但是查询text时，因为text是拆分存储，match也是拆分查询，所以任意输入值都可以查询到值，而Term是不拆分查询，所以在很多时候，Term查text只能通过单个值去查才有结果
注：汉语是一个字一个字分组，英文的话是以空格进行分组
Match模糊查询
根据上图进行操作
持续更新。。。。
标签：Term,text,Kibana,查询,说明,索引,文档,拆分,使用 来源： https://www.cnblogs.com/cjzzz/p/16110564.html
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