"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256支持filter查询吗

"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256支持filter查询。在Elasticsearch中，"type": "text"字段是用于全文搜索的，而"fields"下的"keyword"字段是用于精确匹配的。可以使用filter查询来对"keyword"字段进行精确匹配查询。filter查询是一种非评分查询，它可以快速过滤出符合条件的文档，而不会计算相关性得分。下面是一个示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "name.keyword": "example"
        }
      }
    }
  }
}

上述示例中，我们使用了filter查询来对"name.keyword"字段进行精确匹配查询，查询条件为"example"。这将返回所有"name.keyword"字段值为"example"的文档。

注意：在使用filter查询时，不会计算相关性得分，因此它比使用"match"查询更高效。同时，由于"keyword"字段是精确匹配的，所以不会进行分词处理，查询条件必须完全匹配字段的值。

相关问题

es 为什么会生成 "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256

在Elasticsearch中，"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } 这样的映射结构是为了满足不同的查询需求而设计的。

"text"类型是用于全文搜索的，它会对文本进行分词处理，将文本拆分成一个个独立的词项，然后进行索引。这样可以实现更精确的搜索和匹配。

而"keyword"类型则是用于精确匹配的，它不会对文本进行分词处理，而是将整个文本作为一个整体进行索引。这样可以实现精确的匹配和排序。

"fields"字段是为了同时支持全文搜索和精确匹配而引入的。通过在映射中定义一个"keyword"字段，可以在查询时使用该字段进行精确匹配，而使用"text"字段进行全文搜索。

"ignore_above"参数是用来限制字符串长度的，超过指定长度的字符串将被截断。这样可以避免索引过长的字符串导致性能下降和存储空间浪费。

总结起来，"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } 这样的映射结构可以同时满足全文搜索和精确匹配的需求，且通过"ignore_above"参数可以控制字符串长度。

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

"text"类型是Elasticsearch中的一种数据类型，它用于存储文本数据。在"text"类型的字段中，可以定义一个子字段"keyword"，它的类型是"keyword"。这样做的目的是为了在进行全文搜索时使用"text"类型，而在进行精确匹配时使用"keyword"类型。

在上述的引用中，第一个示例是用PUT请求创建一个名为INDEX_NAME的索引，并定义了一个名为FIELD_NAME的"text"类型字段，其中包含一个"keyword"子字段。这个子字段的类型是"keyword"，并且设置了"ignore_above"参数为256，表示当文本长度超过256个字符时，将不会被索引。

第二个示例是使用GET请求查看名为my_index的索引的mapping信息。其中，name字段被定义为"text"类型，并且也包含一个"keyword"子字段，同样设置了"ignore_above"参数为256。

这种设置可以在进行全文搜索时使用"text"类型字段，而在进行精确匹配时使用"keyword"子字段。例如，可以使用"text"类型字段进行模糊搜索，而使用"keyword"子字段进行精确匹配。