ElasticSearch之term和match

term和match是在ElasticSearch使用过程中，查询使用场景最多的查询方式，但两者之间存在一定的差异。

term和match的区别

1. term：代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词解析，直接对搜索词进行查找；
2. match：代表模糊匹配，搜索前会对搜索词进行分词解析，然后按搜索词匹配查找；

term精确匹配

不使用分析器：term 查询不会应用字段的分析器，它直接在倒排索引中查找准确的术语。

term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进行查找的，所以，很显然，term查询效率肯定比match要高。

term 属于精确匹配，只能查单个词。

如果我们想通过 term 匹配多个词的话，可以使用 terms 来实现：
因为 terms 里的[ ] 多个搜索词之间是or（或者）关系，只要满足其中一个词即可。

如果我们想要同时满足两个词精确匹配的话，就得使用 bool 的 must 来做

创建索引库 member 时并没有指定字段的类型，都是es默认生成的类型。默认生成的 name 字段是 text 类型。

两种数据类型：text和keyword

1. text：查询时会进行分词解析；
2. keyword：keyword 类型的词不会被分词器进行解析，直接作为整体进行查询；

match模糊匹配

match模糊匹配【实际底层就是多个term查询的结果给汇合在一起】
分析器（Analyzer）应用：match 查询会应用字段指定的分析器（如果有的话）来处理查询字符串。
这意味着它会处理文本数据的大小写、同义词、停用词等。

match 进行搜索的时候，会先进行分词拆分，拆完后，再来匹配。

"张三"被拆分解析为"张"和"三"两个词，所以只要name字段中包含"张"或者"三"的数据都能够匹配上。

如果想 "张"和"三"同时匹配到的话，那么可以使用 match_phrase，来看下面的例子：

match_phrase 称为短语搜索，要求所有的分词必须同时出现在文档中，同时位置必须紧邻一致。