es中用term查询字段非1的结果该怎么写

你可以使用布尔查询（bool query）来实现这个需求。具体地，你可以使用must和must_not两个子句来构建查询。其中，must子句用于匹配字段为1的文档，而must_not子句则用于排除字段为1的文档，从而得到字段非1的结果。下面是一个示例查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "field": 1
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "field": 1
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在上面的查询中，你需要将`field`替换成你实际使用的字段名。同时，如果你需要查询其他条件，你可以在must和must_not子句中添加相应的查询条件。

相关问题

如何在elasticsearch中用ik分词查询出数据

在Elasticsearch中，使用IK分词插件（如 ik-analyzer 或 ik分词器）对中文文本进行搜索时，你需要按照以下几个步骤操作：

1. **安装IK分词插件**：
如果你的Elasticsearch版本还没有内置支持IK分析，需要先安装IK插件。在Elasticsearch官网下载对应版本的IK插件并添加到elasticsearch.yml配置文件中。

2. **创建索引**：
创建一个新的索引时，在`settings`部分指定`analysis`设置，包括`analyzer`和`tokenizer`。例如：

   PUT /my_index
   {
     "settings": {
       "analysis": {
         "filter": {
           "ik_filter": { ... } (IK过滤器配置)
         },
         "analyzer": {
           "ik_analyzer": {
             "type": "custom",
             "tokenizer": "standard", // 标准Tokenizer
             "filter": ["lowercase", "ik_filter"] // 使用IK过滤器
           }
         }
       }
     }
   }

3. **字段映射**：
对于包含中文内容的字段，使用`ik_analyzer`作为默认分析器：

   PUT /my_index/_mapping
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "content": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_analyzer"
         }
       }
     }
   }

4. **插入数据**：
插入文档时，确保中文字段的值经过IK分析器处理：

   POST /my_index/_doc
   {
     "content": "这是一个测试的示例"
   }

5. **查询**：
使用`term`、`match`或`query_string`等查询方法，其中关键字会被IK分词器分解成多个词来进行匹配：

   GET /my_index/_search
   {
     "query": {
       "match": {
         "content": "测试"
       }
     }
   }

需要es中存入的某字段数据为91,49,70，应该设置成什么type才能在后续代码中用49去查询到

在Elasticsearch中，如果你想要存储一个字段为多个数，并且后续可以使用其中的一个值进行查询，你可以使用`keyword`类型作为字段的类型。这样设置之后，你可以将`91,49,70`作为一个字符串值存储在该字段中，然后使用精确匹配查询来查找其中的某个值。

以下是一个示例的映射定义，假设你的字段名为`myField`：

PUT your_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "myField": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

然后，你可以将`91,49,70`作为字符串存储在该字段中：

PUT your_index/_doc/1
{
  "myField": "91,49,70"
}

最后，你可以使用精确匹配查询来查询包含特定值的文档，比如查询包含值`49`的文档：

POST your_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "myField": "49"
    }
  }
}

这样就可以查询到包含值`49`的文档了。希望对你有帮助！