ElasticSearch——分词

前言：

最近在使用elasticSearch中发现有些数据查不出来，于是研究了一下，发现是分词导致的，现梳理并总结一下。

ElasticSearch 5.0以后，string类型有重大变更，移除了string类型，string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的,而keyword用于关键词搜索。

ElasticSearch字符串将默认被同时映射成text和keyword类型，将会自动创建下面的动态映射(dynamic mappings):

"relateId": {  　　"type": "text",  　　"fields": {  　　　　"keyword": {  　　　　　　"type": "keyword",  　　　　　　"ignore_above": 256 　　　　}　　 }}

这就是造成部分字段还会自动生成一个与之对应的“.keyword”字段的原因。

存储查询示例：

relateId存储：20191101R672499460503　　　　　　　　  1个值 

relateId.keyword存储：20191101 R 672499460503　　　　3个值

这时用relateId进行精确查询，查不出数据，因为已经被分成3个词了：

用relateId.keyword进行精确查询则可以查出数据来：

两者比较：

Text：默认会分词，然后进行索引，支持模糊、精确查询，不支持聚合

keyword：不进行分词，直接索引，支持模糊、精确查询，支持聚合

进阶处理：

注意：Text默认会分词，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。这时可以设置mapping为not analyzied，让它不分词。

"relateId": {  
　　"type": "text",  
   "index": "not_analyzed"  
}

如果要指定分词则用下面的方式：

"relateId": {  
　　"type": "text",  
   "analyzer": "ik_max_word",
   "search_analyzer":"ik_smart",
   "fields": {
      "keyword": {
         "type": "keyword",
         "ignore_above": 256
      }
　　}
}