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Elasticsearch的字段映射冲突是一个常见的问题，特别是在多文档类型场景下，同名字段必须使用相同的数据类型。这一限制源于Elasticsearch的内部设计，旨在优化存储和查询效率。解决方案包括使用不同的字段名、选择通用数据类型、重建索引或使用多个索引。通过遵循最佳实践，可以避免这些问题并构建更加稳健的Elasticsearch应用程序。通过本文的示例，您可以直接使用curl命令复现和测试这些解决方案，帮助您更好地理解和解决Elasticsearch映射冲突问题。

低版本ES 向量插件支持

在ES中进行部分关键词搜索时，搜索无结果，如搜索 【IT】

ElasticSearch

ES 搜索的匹配方式

elastic search bool 匹配计算分数的方法

TF-IDF代表记录的词频倒排文档频率。它可以定义为计算一个词在一系列或语料库中与文本的相关性。其含义与词在文本中出现的次数成比例增加，但受语料库（数据集）中该词的频率的补偿。

规范化器类似于分析器，但它们只能生成单个标记。因此，它们没有标记器，并且仅接受可用字符过滤器和标记过滤器的子集。只允许按字符进行操作的过滤器。例如，小写化过滤器是被允许的，但是需要整体查看关键词的词干过滤器则不被允许。

elasticsearch Tokenizer reference

关键词分词器如果您需要定制关键词分析器，那么您需要将其重新创建为自定义分析器并进行修改，通常是通过添加标记过滤器。通常情况下，当您希望字符串不被分割成标记时，应优先选择关键词类型。空格分词器如果您需要在配置参数之外定制空格分析器，那么您需要将其重新创建为自定义分析器并进行修改，通常是通过添加标记过滤器。

目录文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索将返回所有相关的结果，而不仅仅是精确匹配。分词（Tokenization）规则化（Normalization）自定义文本分析（Customize text analysis）文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索将返回所有相关的结果，而不仅仅是精确匹配。如果您搜索 Quick fox jumps，您可能希望找到包含 A quick brown fox jumps over the lazy dog 的文档，您可能还想要包含相关