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Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。在es当中，每个字段都会有默认的类型，根据我们第一次插入数据进去，es会自动帮我们推断字段的类型，当然我们也可以通过设置mappings来提前自定义我们字段的类型。

vim myfilebeat.yml，编辑添加如下配置代码，注意严格遵守缩进规则，每个层级两个空格缩进。#log4j logpaths:paths:指定读取内容类型为log,指定log文件所在路径指定数据同步至5044端口（之前logstash配置的beats数据接收端口）配置完成。

如“我真帅”分词为[“我”,“真”,“帅”,“真帅”]，match_phrase 的查询语句“真帅”被分词为[“真帅”]，其中“真帅”能匹配上text字段的分词结果，连续且顺序相同，所以能查出。如“我真帅”分词为[“我”,“真”,“帅”]，match的查询语句“真帅”被分词为[“真”,“帅”]，其中“真”、“帅”能匹配上text字段的分词结果，所以能查出。如“我真帅”分词为[“我”,“真”,“帅”]，term必须为“我”或“真”或“帅”，才能查到，而“我帅”、“真帅”不行。match 查询语句分词。

答案 是 用这个multiMatchQuery 方法进行查询。但是有时候需要精确匹配 （也就是对搜索关键字不分词）多个字段。用于匹配多个字段，但是会对搜索关键字进行分词。

也就是说，term和match_phrase都可以用于精确匹配，而match用于模糊匹配。那么，term和match_phrase都可以实现按短语搜索，二者在实际使用中有啥区别呢。match会对输入进行分词处理后再去查询，部分命中的结果也会按照评分由高到低显示出来。这就不难理解为啥term搜“学习”搜不到，搜全文也搜不到，因为存的是“学”和“习”。match_phrase是按短语查询，只有存在这个短语的文档才会被显示出来。我们会发现，中文竟然被默认分词器分词单个字了！只有当这三个条件满足，才会命中文档！