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在elasticsearch中搜索精确值将返回许多结果

是因为elasticsearch默认使用的是全文搜索引擎,它会对搜索的文本进行分词处理,然后匹配分词后的词项。这样就会导致搜索精确值时,可能会匹配到多个包含该值的文档。

为了解决这个问题,可以使用精确匹配查询来获取准确的结果。精确匹配查询会完全匹配搜索词项,而不会进行分词处理。以下是一些常用的精确匹配查询类型:

  1. Term Query(词项查询):用于精确匹配一个词项。可以指定字段和要匹配的值。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
GET /index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "field": "value"
    }
  }
}
  1. Terms Query(词项列表查询):用于匹配多个词项。可以指定字段和要匹配的值列表。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
GET /index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "field": ["value1", "value2"]
    }
  }
}
  1. Match Phrase Query(短语匹配查询):用于匹配一个短语。可以指定字段和要匹配的短语。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
GET /index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "field": "phrase"
    }
  }
}

以上是一些常用的精确匹配查询类型,根据具体的需求选择适合的查询类型。另外,elasticsearch还提供了其他丰富的查询类型和功能,可以根据具体情况进行选择和使用。

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我们之前看到过的 term 查询 执行后,这个查询所搜索到的结果与我们期望的一致:只有文档 2 命中并作为结果返回(因为只有 2 的价格是 20 ): "hits" : [ {...所以当我们用 term 查询查找精确 XHDK-A-1293-#fJ3 的时候,找不到任何文档,因为它并不在我们的倒排索引,正如前面呈现出的分析结果,索引里有四个 token 。...显然这种对 ID 码或其他任何精确的处理方式并不是我们想要的。 为了避免这种问题,我们需要告诉 Elasticsearch 该字段具有精确,要将其设置成 not_analyzed 无需分析的。...我们可以 自定义字段映射 查看它的用法。为了修正搜索结果,我们需要首先删除旧索引(因为它的映射不再正确)然后创建一个能正确映射的新索引: DELETE /my_store ?...为了实现以上设想,Elasticsearch 会为每个索引跟踪保留查询使用的历史状态。如果查询最近的 256 次查询中会被用到,那么它就会被缓存到内存

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