ElasticSearch text 和 keyword 类型

ElasticSearch字段类型解析
最新推荐文章于 2025-10-13 15:44:27 发布
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本文深入探讨ElasticSearch中的text和keyword两种字段类型。text类型适用于需要进行分词处理的场景，适合全文检索；而keyword类型则保持数据完整性，适用于精确匹配查询，如标签或类别搜索。

ElasticSearch text 和 keyword 类型

  1. text：会进行分词，先把对象进行分词处理，然后存入到es中，当使用多个单词进行查询的时候，查不到已经分词过的内容；
  2. keyword：不会进行分词，不会对es中的对象进行分词处理，而是存入了整个对象，可以进行完整地查询，默认是256个字符；
es7.x Es常用核心知识快捷版1（分词和text和keyword）
健康平安的活着的专栏
05-27 2684
保存一个字符串字段时，es自动生成的该字段的mapping是text + keyword(缺点:分词的颗粒度大,可能跳过一些重要分词,导致查询结果不全面,查全率低。缺点:因为分词太过详细,导致有一些无用分词,占用空间较大,查询速度慢。优点:特征是粗略快速的将文字进行分词,占用空间小,查询速度快。详细的文字片段进行分词,查询时查全率高,不容易遗漏数据。1.创建或者更新文档时，会对文档进行分词，可以指定分词。明确字段是否需要分词，不需要分词的字段。2.搜索：查询时，对查询语句分词。"中华人民共和国人民大会堂"
Elasticsearch（text和keyword）区别分析
qq_33416416的博客
09-03 398
当keyword类型字段的index属性设置为false时，表示该字段不会被构建倒排索引‌。总结就是keyword加上index=false就是这个字段只能读取，不能搜索。这种字段仅用于存储原始值，不会参与搜索、排序或聚合操作‌。keyword：精确匹配类型，适用于聚合、排序和过滤‌。text：全文检索类型，经过分词处理，支持模糊匹配‌。text比较常用，主要是分词查询等等。
Es字段类型：keyword和text
jff_shihaoren的博客
06-10 848
类型 keyWord Text 分词 不分词直接存储 分词再存储 可否设置分词器 否 是 字符长度 32766个UTF-8类型 不限制 聚合 支持 不支持
【ElasticSearch】text 和 keyword 类型区分
最新发布
weixin_44614631的博客
10-13 541
Elasticsearch中text和keyword类型的核心区别在于：text类型会分词处理，适合全文搜索；keyword类型保持原样存储，适合精确匹配。text通过分析器建立倒排索引支持模糊查询，但排序聚合需额外配置；keyword天然支持精确查询和聚合操作。实际应用中常采用多字段类型，同时定义text主字段和keyword子字段，兼顾全文检索与精确匹配需求，其中keyword子字段常用于排序、聚合等场景。
ES数据类型学习之keyword和text以及查询条件match和term
cclovezbf的博客
08-08 2304
参考文章如上。开始学习。
es 的字段类型（text和keyword）
赵成默
06-03 1058
在查询时，term适用于不分词的精确匹配，而match则会进行分词后的模糊匹配。字段不进行分词，适用于完整名词匹配，如店铺ID。字段在索引时进行分词，适合于文本内容检索。
（十五）ES的数据类型 (text、keyword、date、object、geo等)
hd20086996的博客
09-23 4901
https://www.cnblogs.com/shoufeng/p/10692113.html#111–%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%B1%BB%E5%9E%8B—text 说在前面: Elasticsearch中每个field都要精确对应一个数据类型. 本文的所有演示, 都是基于Elasticsearch 6.6.0进行的, 不同的版本可能存在API发生修改、不支持的情况, 还请注意. 1 核心数据类型 1.1 字符串类型 - string(不再支持) (1) 使用示例: PUT webs
Elasticsearch 分词与字段类型（keyword vs. text）面试题
真实的菜的博客
05-16 1626
👉 查看参考答案通过analyzer和"my_analyzer": { // 自定义分词器},"analyzer": "my_analyzer", // 写入时分词"search_analyzer": "simple" // 搜索时分词（可选）写入时：“Hello World” →（移除停用词并小写）搜索时：若使用 simple 分词器，查询词也会被简单拆分keyword：精确值、聚合、排序，不分词 🎯text：全文检索，写入时分词，搜索时按分词匹配 🔎关键区别。
Es的text和keyword类型以及如何修改类型
02-19 1548
昨天同事触发定时任务发现es相关服务报了一个序列化问题，今天早上捕获异常将异常堆栈全部打出来看，才发现是聚合的字段不是keyword类型的问题。到kibbna命令行执行也是一样的错误使用 /_mapping查看索引的字段类型，才发现userUniqueid是text类型如果用text执行聚合，还必须在字段名后面加上 userUniqueid.keyword才能聚合。需要重新建索引，指定类型！这里说说text和keyword的区别。
ElasticSearch 6.5 keyword 和 text 字段差异及查询
Live and Learn
01-17 7307
keyword 和 text 字段类型 首先，ES 索引的相关信息可以参见建立索引的命令。 curl -u user:password \ -X PUT "http://host:port/my_test_index" \ -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "settings":{"index":{"number_of_shar
ES中字符串keyword和text类型区别
wang_luwei的博客
05-04 3539
ES中字符串keyword和text类型区别
一文读懂ElasticSearch中字符串keyword和text类型区别_elasticsearch text和keyword
2401_84167072的博客
04-13 1914
也就是查询条件（广东深圳）会被分词为“广” ，“东”，“深”，“圳”和原始数据“广东深圳”去查询，前面说了，字符串默认是既有text类型，又有keyword类型，没有加keyword，查询的就是text类型的，所以命中了两条数据。但是加了keyword，ES只会去检索keyword类型里存储的数据，不加keyword，ES只会去检索text类型里存储的数据。不出意料，一条也没有命中，原因是term不会分词，不加keyword，ES只会去检索text类型里面的数据，自然匹配不到。不出意外，只命中了一条。
es中索引keyword和text的区别
java_chegnxuyuan的博客
10-31 3290
创建一个索引如下：其中commodity_name为text类型，picture_url为keyword类型。 { "my_index" : { "aliases" : { }, "mappings" : { "properties" : { "commodity_id" : { "type" : "long" ...
【ElasticSearch】ElasticSearch中字符串.keyword和.text类型区别和模糊查询
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sfh2018的博客
06-21 3万+
在使用es对某个字符串字段进行模糊查询的时候，可能因为该字段是text类型而搜索不到，因为text类型会将字符串进行分词之后存入索引，那么我们在模糊查询的时候其实是基于已分词的词组进行的模糊查询，这样会导致本来应该查询出来的数据有可能会查询不到。所以可以通过keyword来进行精确匹配，这里记录一下对es的text和keyword的理解和使用，有不足的欢迎码友指正。 一、text和keyword类型介绍 1.ES5.0及以后的版本取消了string类型，将原先的string类型拆分为text和keyword
一文读懂ElasticSearch中字符串keyword和text类型区别_elasticsearch text和keyword(1)
2301_79099434的博客
04-12 2028
也就是查询条件（广东深圳）会被分词为“广” ，“东”，“深”，“圳”和原始数据“广东深圳”去查询，前面说了，字符串默认是既有text类型，又有keyword类型，没有加keyword，查询的就是text类型的，所以命中了两条数据。可以看到，这里的数据被ES分为了4个词分别是“广” ，“东”，“深”，“圳”。同样，第二条数据也被分为了“广” ，“西”，“南”，“宁”。但是加了keyword，ES只会去检索keyword类型里存储的数据，不加keyword，ES只会去检索text类型里存储的数据。
Elasticsearch:keyword类型和text类型的区别
智者千虑，必有一失；愚者千虑，必有一得。
08-22 2201
text比keyword多出了分词处理，所以从内存占比与性能上来看，如果keyword满足业务场景并且业务场景中不需要分词，那么优先使用keyword，因为其内存占比更低，性能更优。
es keyword和text的区别以及联想词实现方案
小僵尸打字员的博客
12-21 2513
keyword和text的区别 相同 支持模糊查询和精确查询 不同 分词 keyword 不分词 text 分词 聚合查询 keyword 支持 text 不支持 联想词实现方案 内容 基于es的keyword和text来实现 keyword 类型 存储多个相关关键字, 使用间隔符分开, 查询时使用正则查询(wildcard) text 类型 存储需要分词的关键字, 比如中间可能会带符...
elasticsearch 数据类型text和keyword区别
10-14 1万+
在es 2.*版本里面是没有这两个字段，只有string字段。 5.*之后，把string字段设置为了过时字段，引入text，keyword字段 这两个字段都可以存储字符串使用，但建立索引和搜索的时候是不太一样的 keyword：存储数据时候，不会分词建立索引 text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引（这是很智能的，但在有些字段里面是没用的，所以对于有些字段使用text则浪费了空间）。 所以...
一文读懂ElasticSearch中字符串keyword和text类型区别
weixin_43412919的博客
09-13 7631
也就是查询条件（广东深圳）会被分词为“广” ，“东”，“深”，“圳”和原始数据“广东深圳”去查询，前面说了，字符串默认是既有text类型，又有keyword类型，没有加keyword，查询的就是text类型的，所以命中了两条数据。但是加了keyword，ES只会去检索keyword类型里存储的数据，不加keyword，ES只会去检索text类型里存储的数据。不出意料，一条也没有命中，原因是term不会分词，不加keyword，ES只会去检索text类型里面的数据，自然匹配不到。
elasticsearch text和keyword
08-14
在Elasticsearch中，`text`和`keyword`是两种不同的字段类型，用于存储和处理文本数据。 1. `text`类型：`text`类型用于存储长文本或短语，通常用于全文搜索。当你想要对文本进行全文搜索、分词和分析时，应该使用`text`类型。Elasticsearch会对`text`类型的字段进行分词和索引，以便能够执行更复杂的搜索操作。 2. `keyword`类型：`keyword`类型用于存储精确值，通常用于过滤、排序和聚合。当你需要对文本进行精确匹配、排序或聚合操作时，应该使用`keyword`类型。Elasticsearch会将整个字符串作为一个单独的关键字进行索引，不会对其进行分词。 例如，考虑以下示例映射： ```json { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "category": { "type": "keyword" } } } } ``` 在这个示例中，`title`字段使用了`text`类型，适合用于全文搜索。而`category`字段使用了`keyword`类型，适合用于过滤、排序和聚合操作。 需要注意的是，`text`类型字段会占用更多的存储空间，因为它们需要进行分词和索引。而`keyword`类型字段则会保留原始文本，不进行分词，因此在存储空间上更为节省。 根据你的需求，你可以根据文本的特性选择适合的字段类型，或者在同一个字段中同时使用`text`和`keyword`类型，以便同时支持全文搜索和精确匹配。
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