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我在 Elastic 中有一个如下所示的 JSON 对象。
{
"_source" : {
"version" : 1,
"object_id" : "f1dcae27-7a6f-4fea-b540-901c09b60a15",
"object_name" : "testFileName_for_TestSweepAndPrune",
"object_type" : "",
"object_status" : "OBJ_DELETED",
"u_attributes" : ""
}
我这样的术语查询不起作用。
{
"query": {
"term": {
"object_status": "OBJ_DELETED"
}
},
"size": 10000
Wile 匹配查询在相同条件下工作正常。
{
"query": {
"match": {
"object_status": "OBJ_DELETED"
}
},
"size": 10000
想知道这里会发生什么?我怎样才能使术语查询在这里适用于这种情况?
最佳答案
要理解为什么 term
查询没有像您预期的那样工作,我们需要检查 ElasticSearch
如何处理和保存数据,以及 match
和term
查询不同。
通常当您将一些文本保存到 ElasticSearch
时,它会先被分析然后被保存。分析由 analyzer 完成.有许多分析器,但如果您不指定任何分析器,则将使用默认的分析器。 Analyzer 处理文本,将其转换为标记数组并保存标记列表。对于每个特定的分析器,将文本拆分为标记的规则是不同的。
处理并保存文本后,您可以查询它。查询内容的方法有很多种,但在您的情况下,match
和 term
之间的主要区别在于 match
是 full text query并且 term
是 term level query .问题是,在全文搜索的情况下,您的查询字符串的分析方式与您正在查询的字段的分析方式相同。在术语级别查询中,不分析查询字符串。请务必注意。
现在让我们看看 "OBJ_DELETED"
是如何被 ElasticSearch
分析的。为此,我们可以像这样添加简单的文档:
curl -X PUT 'localhost:9200/testdata/object/1' -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "object_status": "OBJ_DELETED" }'
然后检查一切是否都在那里:
curl -X POST 'localhost:9200/testdata/_search?pretty'
应该产生这样的东西:
...
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "testdata",
"_type" : "object",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"object_status" : "OBJ_DELETED"
}
}
]
现在我们可以检查 "OBJ_DELETED"
是如何分析的:
curl -X POST 'localhost:9200/testdata/_analyze?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "text": "OBJ_DELETED" }'
它输出:
{
"tokens" : [
{
"token" : "obj_deleted",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 11,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
}
]
}
如您所见,它仅将文本转换为小写并将其保存为一个标记。默认分析器就是这样做的。现在回到您的查询。 match
查询有效,因为查询值 "OBJ_DELETED"
也被转换为小写字母,因此 ElasticSearch
可以找到它。对于 term
查询,查询字符串未被处理,因此实际上您正在将 OBJ_DELETED
与 obj_deleted
进行比较,显然您没有得到任何结果。
最后一个问题:为什么 object_status.keyword
适用于 term
查询?
默认 ElasticSearch
为每个文本字段创建额外的映射。这是一种您可以使用的元数据。它还允许您以不同的方式处理相同的值。所以默认情况下每个 text字段具有名称 keyword
的附加映射,其类型为 keyword . keyword
字段不被分析(它们只能在需要时被规范化)。这意味着对于默认映射,它会保存您传递给 ElasticSearch
的确切值(在您的情况下为 OBJ_DELETED
)。
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