原文链接：es笔记三之term，match，match_phrase 等查询方法介绍
keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的，不会对其进行分词处理
而对于查询方法，term 是精确查询，match 是模糊查询。
- 测试搜索 keyword
- 测试搜索 text
- match 的其他用法
- multi-match 搜索
首先我们创建这样一个 index 和下面几条数据：
PUT /exam
PUT /exam/_mapping
{
"properties": {
"address": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"name": {
"type": "keyword"
}
}
}
我们创建了 name 字段为 keyword，address 字段是 text，接下来我们先创建几条数据来测试 keyword 字段类型的搜索。
1、测试搜索 keyword
PUT /exam/_doc/1
{
"name" : "hunter x",
"address": "i study english"
}
PUT /exam/_doc/2
{
"name" : "python x",
"address": "this is python x"
}
PUT /exam/_doc/3
{
"name" : "hunter python",
"address": "i live in china"
}
PUT /exam/_doc/4
{
"name" : "hunter java",
"address": "read a book"
}
PUT /exam/_doc/5
{
"name" : "java golang python",
"address": "you can get a good job"
}
PUT /exam/_doc/6
{
"name" : "js python",
"address": "wanna go out to play"
}
name 字段类型为 keyword，所以它存储的时候是以整体来存储的。
term
比如对于我们写入的 id=2 的数据，要想查 name='python x' 的数据，就需要查询的字符串和结果完全匹配才可返回，比如下面的操作操作：
GET /exam/_search
{
"query": {
"term": {
"name": {
"value": "python x"
}
}
}
}
match
python x，那么分词后的结果是 python 和 x，但是 keyword 类型的字段数据不会分词，所以也需要能够完全匹配才能查询得到，所以这里就会去查找 name 字段里只包含了 python 和 x 的数据。
GET /exam/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "python x"
}
}
}
2、测试搜索 text
前面的 keyword 类型的字段搜索需要把握的是完全一样就行，而对于 text 字段的搜索，text 字段的内容在写入 es 时本身会被分词处理，所以搜索 text 的处理并不完全一样。
term
read a book，它被分词为三个，read、a、book，所以我们使用 term 方法搜索下面三个都可以搜到这条数据：
GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read"}}}
GET /exam/_search
{"term": {"address": "a"}}
GET /exam/_search
{"term": {"address": "book"}}
但是，如果我们 address 后面的值如下这种就搜索不到了，因为 term 操作并不会给搜索的内容进行分词，而是作为一个整体进行搜索：
GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read a"}}}
GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "a book"}}}
GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read a book"}}}
但是还有一种情况，那就是对于搜索的 text 字段后加上 .keyword 字段的操作，这个相当于将 address 不分词进行搜索，将 address 这个字段看作是一个 keyword 来操作，可以理解成是使用 term 来搜索 keyword 字段，就是上一个类型的操作。
address='read a book' 的数据
GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address.keyword": "read a book"}}}
match
比如我们对 address 字段搜索字符串 a，会返回两条数据，id 为 4 和 5 的，因为 address 字段进行分词存储后都包含这个字符串。
GET /exam/_search
{"query": {"match": {"address": "a"}}}
或者我们搜索内容为 read a，match 搜索会先将其分词，变成 read 和 a，然后匹配分词后包含这两个字符串一个或者两个的数据，在这里也会返回两条，一条的结果是 read a book，一条是 you can get a good job，因为这两条数据都包含字符串 a，但是因为前者分别满足了两个搜索的条件，所以前者的匹配度会更高，所以作为第一条数据返回：
GET /exam/_search
{"query": {"match": {"address": "read a"}}}
match_phrase
比如说对于 address="read a book" 的数据，搜索 read a，a book，read a book 都可以筛选到这条数据。
GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "read a"}}}
GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "a book"}}}
GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "read a book"}}}
但是如果搜索 book a，因为顺序不一致，所以下面的搜索是无法搜素到该数据的：
GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "book a"}}}
但是 match_phrase 有一个 slop 参数可以用于忽略这种顺序，也就是允许搜索的关键词错位的个数，比如 'book a'，分词后的 'book' 和 'a' 如果允许错位两个顺序（a 往前挪一个，book 往后挪一个，这是我理解的 slop 的操作用法），那么就可以筛选到我们这条数据，示例如下：
GET /exam/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": {
"query": "book a",
"slop": 2
}
}
}
}
match_phrase_prefix
他的用法是这样的，先将检索词分词，然后将最后一个分词结果单独去匹配，所以这个搜索词的过程就是先根据 'read a' 的分词结果搜索到一些数据，然后根据剩下的 'bo' 去匹配满足这个前缀的数据：
GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"address": "read a bo"}}}
3、match 的其他用法
匹配分词后的全部结果
对于 match，前面我们介绍过会先将搜索的字符串分词，然后去筛选包含分词结果一至多个的结果。
但是如果我们想要更精确，搜索的内容必须包含分词的全部结果 'read' 和 'a'，我么可以加上 operator 参数：
GET /exam/_search
{
"query": {
"match": {
"address": {
"query": "read a",
"operator": "and"
}
}
}
}
这样操作结果就是筛选了包含全部搜索词分词后结果的数据。
匹配的模糊处理
GET /exam/_search
{
"query": {
"match": {
"address": {
"query": "raed a",
"operator": "and",
"fuzziness": 1
}
}
}
}
4、multi-match 搜索
前面我们的 match 参数操作的都是针对于单个字段，multi_match 则可以针对于多个字段进行 match 操作，这个需要都能匹配上搜索的关键字，使用示例如下：
GET /exam/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "python",
"fields": ["name", "address"]
}
}
}
其中，fields 是一个数组，里面是需要搜索的字段。