ElasticSearch:关键字数据类型字段与值数组完全匹配

基础概念

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，它提供了一个 RESTful API 来进行数据索引、搜索、分析和可视化。在 Elasticsearch 中，数据类型定义了字段如何存储和索引数据。关键字（keyword）数据类型用于存储不可分词的字符串，通常用于精确匹配、聚合和排序。

相关优势

1. 精确匹配：关键字类型字段可以进行精确匹配，适用于需要精确查找的场景。
2. 聚合操作：关键字类型字段支持聚合操作，可以用于统计和分析数据。
3. 排序：关键字类型字段可以用于排序，因为它们是不可分词的，排序结果更加准确。

类型

Elasticsearch 中的关键字数据类型主要有以下几种：

• keyword：用于存储不可分词的字符串。
• text：用于存储可分词的字符串，适用于全文搜索。
• date：用于存储日期和时间。
• numeric：用于存储数值类型的数据。

应用场景

关键字数据类型字段适用于以下场景：

1. 精确匹配：例如，搜索特定的产品 ID 或用户 ID。
2. 聚合操作：例如，统计某个类别下的文档数量。
3. 排序：例如，按照日期或价格进行排序。

问题：关键字数据类型字段与值数组完全匹配

假设我们有一个索引，其中有一个字段 tags 是关键字类型，我们希望查询所有 tags 字段完全匹配某个数组的文档。

示例代码

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "tags": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

POST /my_index/_doc/1
{
  "tags": ["apple", "banana", "cherry"]
}

POST /my_index/_doc/2
{
  "tags": ["apple", "banana"]
}

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "tags": ["apple", "banana", "cherry"]
    }
  }
}

解释

1. 创建索引和映射：
2. 创建索引和映射：
3. 这里我们创建了一个索引 my_index，并定义了一个字段 tags，类型为 keyword。
4. 插入文档：
5. 插入文档：
6. 我们插入了两篇文档，文档 1 的 tags 字段是 ["apple", "banana", "cherry"]，文档 2 的 tags 字段是 ["apple", "banana"]。
7. 查询完全匹配的文档：
8. 查询完全匹配的文档：
9. 使用 terms 查询来查找 tags 字段完全匹配 ["apple", "banana", "cherry"] 的文档。

参考链接

• Elasticsearch 官方文档 - 关键字数据类型
• Elasticsearch 官方文档 - terms 查询

通过上述示例和解释，你应该能够理解关键字数据类型字段与值数组完全匹配的概念及其应用场景。