Elasticsearch系列（十五）Elasticsearch的Term搜索和TermFilter过滤器

从这篇文章开始我们将陆续介绍Elasticsearch的Term搜索和TermFilter过滤器。这里提前介绍下，在Elasticsearch中对应的搜索类型都会有对应的搜索filter，filter的好处是搜索速度比直接搜索速度更快，同时还可以做filter过滤器缓存，因此在开发中，我们尽量提倡大家多使用Filter过滤器。

Term搜索主要是指在查询的时候，不会把当前的查询词进行分词，相当于sql里面的等于条件搜索。举个例子：

搜索词是“中华人民共和国”，那么使用term搜索的时候，不会对中华人民共和国这7个字进行分词，在搜索时，elasticsearch中的文档内容必须要完全匹配中华人民共和国这7个字，才会被返回。

对于上面这个案例，用场景来解释下：

1、index索引库中mapping映射中，name字段是keyword类型（我们前面介绍过，keyword是不会分词的），索引库中有两条记录，第一条的name是“中华人民共和国”，第二条的name是“中华”。那么此时我们使用term（"中华人民共和国"）去搜索，那么第一条的记录肯定是能被搜索出来的，第二条是不能被搜索出来的。

2、index索引库中mapping映射中，name字段是text类型，使用ik分词器（我们前面介绍过，text类型是会被分词的），索引库中有两条记录，第一条的name是“中华人民共和国”，第二条的name是“中华”。那么此时我们使用term（"中华人民共和国"）去搜索，我们会发现两条记录都搜索不出来，因为第一条会被ik分词器分词变成（“中华”"人民"“共和国”）。此时倒排索引里面没有“中华人民共和国”这个词，所以是不能被完全匹配的，此时我们使用term搜索就搜索不出来结果。

结合上面的场景说明，我们可以大致了解term搜索的原理了。下面我们用真是案例来测试下。

1、我们创建一个device的mapping

这里主要使用keyword进行演示

2、向device插入两条数据

3、此时我们使用term搜索，在字段device_name中搜索“设备”看能否搜索出来

post /devices/_search


{
	"query": {
		"term": {
			"device_name": "设备"
		}
	}
}

可以看到是搜索不到的，因为在elasticsearch索引里面device_name是不会分词的，所以无法完全匹配设备这个词。

这里有一个小细节，在命中里面的total字样里面，可以看到relation为eq即equal，就是等于的查询。

4、我们使用term（“设备3 ”）进行搜索看看效果

post /devices/_search


{
	"query": {
		"term": {
			"device_name": "设备"
		}
	}
}

可以看到被完整的查出来了。

备注：

1、这里有一个小细节的地方，我们可以看到在设备3的3之后有一个空格，term搜索是不会进行trim的，因此空格也是会当作词放入搜索引擎里面进行搜索。

5、下面我们演示下使用termfilter进行搜索

post /devices/_search

{
	"query": {
		"constant_score": {
			"filter": {
				"term": {
					"device_name": "设备4 "
				}
			}
		}
	}
}

可以看到filter也是被搜索出来了。

备注：

1、使用filter的话一般应用于精准搜索，因此filter过滤器的时候是不会参与打分的。

2、filter过滤搜索效率一般比直接query更快。

3、filter过滤搜索会进行缓存，用于提高查询效率。