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es 匹配逻辑

根本：es 的匹配是基于token 的。检索的query和目标字段在token 层级上有交集才能检索成功。对同样的文本，使用不同的分词器，所得token 不同。es 默认的analyzer(分词器)是standard模式，即按字切分。

基本上，如果query 使用match 可以查到结果，而term 查不到，就是query 本身没有作为一个token在es 中存在。

实例分析

# 设置mapping，可指定每个字段的type、analyzer，如果不设置，es 会自动创建typedoc = {'mappings': {'properties': {'name': {'type': 'text',"analyzer": "whitespace"},'age': {'type': 'integer'}}}}# 创建索引，同时指定mappinges.indices.create(index='tt', body=doc)# 录入数据
# 小 明明，对应的token [小， 明明]xiaoming = {"name": "小 明明","age": 10}
# 李 东东，对应的token [李, 东东]dongdong = {"name": "李 东东","age": 9}es.index(index='tt', id='1', document=xiaoming)es.index(index='tt', id='2', document=dongdong)# 使用 “李 明明” 作为query 检索ts = {"query": {"term": {"name": "李 明明"}}}ts2 = {"query": {"match": {"name": {"query": "李 明明","analyzer": "whitespace"}}}}ts3 = {"query": {"match": {"name": {"query": "李 明明"}}}}res = es.search(index='tt', body=ts)  # 结果为空res2 = es.search(index='tt', body=ts2)  # 小 明明 和 李 东东都能检索出来res3 = es.search(index='tt', body=ts3)  # 李 东东能检索出来

上例中，对于ts， 采用term 方式检索，term是不分词的，相当于采用keyword 分词器，因此token=[李 明明]，显然，对于索引 tt，不存在这样的token，因此无法检索到信息。

对于ts2，采用match 方式检索，分词器为whitespace，token=[李，明明]，因此和[小, 明明]存在交集【明明】；和[李 东东]存在交集【李】。所以两条数据都能检索出来。

对于ts3，采用match 方式检索，没有指定分词器，默认为standard，token=[李，明，明]，和[李， 东东]存在交集【李】。所以李 东东能检索出来。