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Elastic 文档 ›Elasticsearch 指南 [8.17] ›查询 DSL ›词项级查询

Term 查询

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Term 查询

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返回在提供的字段中包含精确词项的文档。

您可以使用 term 查询来查找基于精确值的文档，例如价格、产品 ID 或用户名。

避免将 term 查询用于 text 字段。

默认情况下，Elasticsearch 会在 分析过程中更改 text 字段的值。 这会使查找 text 字段值的精确匹配项变得困难。

要搜索 text 字段值，请改用 match 查询。

示例请求

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resp = client.search(
    query={
        "term": {
            "user.id": {
                "value": "kimchy",
                "boost": 1
            }
        }
    },
)
print(resp)
response = client.search(
  body: {
    query: {
      term: {
        'user.id' => {
          value: 'kimchy',
          boost: 1
        }
      }
    }
  }
)
puts response
const response = await client.search({
  query: {
    term: {
      "user.id": {
        value: "kimchy",
        boost: 1,
      },
    },
  },
});
console.log(response);
GET /_search
{
  "query": {
    "term": {
      "user.id": {
        "value": "kimchy",
        "boost": 1.0
      }
    }
  }
}
Copy as curlTry in Elastic 

term 的顶级参数

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<field>
（必需，对象）您希望搜索的字段。

<field> 的参数

编辑
value
（必需，字符串）您希望在提供的 <field> 中查找的词项。 要返回文档，该词项必须与字段值完全匹配，包括空格和大小写。
boost

（可选，浮点数）用于降低或增加查询的相关性评分的浮点数。 默认为 1.0。

您可以使用 boost 参数来调整包含两个或多个查询的搜索的相关性评分。

Boost 值相对于默认值 1.0。介于 0 和 1.0 之间的 boost 值会降低相关性评分。大于 1.0 的值会增加相关性评分。

case_insensitive [7.10.0] 在 7.10.0 中添加。
（可选，布尔值）当设置为 true 时，允许值与索引字段值进行 ASCII 大小写不敏感匹配。 默认值为 false，这意味着匹配的大小写敏感性取决于底层字段的映射。

注意事项

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避免将 term 查询用于 text 字段

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默认情况下，Elasticsearch 在分析期间会更改 text 字段的值。 例如，默认的 标准分析器 按如下方式更改 text 字段值

  • 删除大多数标点符号
  • 将剩余内容分成称为词条的各个单词
  • 将词条转换为小写

为了更好地搜索 text 字段，match 查询还会在执行搜索之前分析您提供的搜索词。 这意味着 match 查询可以搜索 text 字段中的已分析词条，而不是精确词项。

term 查询不分析搜索词。term 查询仅搜索您提供的精确词项。 这意味着在搜索 text 字段时，term 查询可能会返回较差的结果或没有结果。

要查看搜索结果的差异，请尝试以下示例。

  1. 创建一个带有名为 full_text 的 text 字段的索引。

    resp = client.indices.create(
    index="my-index-000001",
    mappings={
        "properties": {
            "full_text": {
                "type": "text"
            }
        }
    },
)
print(resp)
    response = client.indices.create(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    mappings: {
      properties: {
        full_text: {
          type: 'text'
        }
      }
    }
  }
)
puts response
    res, err := es.Indices.Create(
	"my-index-000001",
	es.Indices.Create.WithBody(strings.NewReader(`{
	  "mappings": {
	    "properties": {
	      "full_text": {
	        "type": "text"
	      }
	    }
	  }
	}`)),
)
fmt.Println(res, err)
    const response = await client.indices.create({
  index: "my-index-000001",
  mappings: {
    properties: {
      full_text: {
        type: "text",
      },
    },
  },
});
console.log(response);
    PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "full_text": { "type": "text" }
    }
  }
}
    Copy as curlTry in Elastic 

  2. 在 full_text 字段中索引一个值为 Quick Brown Foxes! 的文档。

    resp = client.index(
    index="my-index-000001",
    id="1",
    document={
        "full_text": "Quick Brown Foxes!"
    },
)
print(resp)
    response = client.index(
  index: 'my-index-000001',
  id: 1,
  body: {
    full_text: 'Quick Brown Foxes!'
  }
)
puts response
    res, err := es.Index(
	"my-index-000001",
	strings.NewReader(`{
	  "full_text": "Quick Brown Foxes!"
	}`),
	es.Index.WithDocumentID("1"),
	es.Index.WithPretty(),
)
fmt.Println(res, err)
    const response = await client.index({
  index: "my-index-000001",
  id: 1,
  document: {
    full_text: "Quick Brown Foxes!",
  },
});
console.log(response);
    PUT my-index-000001/_doc/1
{
  "full_text":   "Quick Brown Foxes!"
}
    Copy as curlTry in Elastic 

    因为 full_text 是一个 text 字段，所以在分析期间，Elasticsearch 将 Quick Brown Foxes! 更改为 [quick, brown, fox]。

  3. 使用 term 查询在 full_text 字段中搜索 Quick Brown Foxes!。 包括 pretty 参数，以便响应更易于阅读。

    resp = client.search(
    index="my-index-000001",
    pretty=True,
    query={
        "term": {
            "full_text": "Quick Brown Foxes!"
        }
    },
)
print(resp)
    response = client.search(
  index: 'my-index-000001',
  pretty: true,
  body: {
    query: {
      term: {
        full_text: 'Quick Brown Foxes!'
      }
    }
  }
)
puts response
    res, err := es.Search(
	es.Search.WithIndex("my-index-000001"),
	es.Search.WithBody(strings.NewReader(`{
	  "query": {
	    "term": {
	      "full_text": "Quick Brown Foxes!"
	    }
	  }
	}`)),
	es.Search.WithPretty(),
)
fmt.Println(res, err)
    const response = await client.search({
  index: "my-index-000001",
  pretty: "true",
  query: {
    term: {
      full_text: "Quick Brown Foxes!",
    },
  },
});
console.log(response);
    GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Brown Foxes!"
    }
  }
}
    Copy as curlTry in Elastic 

    由于 full_text 字段不再包含精确词项 Quick Brown Foxes!，term 查询搜索不返回任何结果。

  4. 使用 match 查询在 full_text 字段中搜索 Quick Brown Foxes!。

    resp = client.search(
    index="my-index-000001",
    pretty=True,
    query={
        "match": {
            "full_text": "Quick Brown Foxes!"
        }
    },
)
print(resp)
    response = client.search(
  index: 'my-index-000001',
  pretty: true,
  body: {
    query: {
      match: {
        full_text: 'Quick Brown Foxes!'
      }
    }
  }
)
puts response
    res, err := es.Search(
	es.Search.WithIndex("my-index-000001"),
	es.Search.WithBody(strings.NewReader(`{
	  "query": {
	    "match": {
	      "full_text": "Quick Brown Foxes!"
	    }
	  }
	}`)),
	es.Search.WithPretty(),
)
fmt.Println(res, err)
    const response = await client.search({
  index: "my-index-000001",
  pretty: "true",
  query: {
    match: {
      full_text: "Quick Brown Foxes!",
    },
  },
});
console.log(response);
    GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "Quick Brown Foxes!"
    }
  }
}
    Copy as curlTry in Elastic 

    与 term 查询不同，match 查询会在执行搜索之前分析您提供的搜索词 Quick Brown Foxes!。match 查询然后返回在 full_text 字段中包含 quick、brown 或 fox 词条的任何文档。

    这是包含结果中索引文档的 match 查询搜索的响应。

    {
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my-index-000001",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "full_text" : "Quick Brown Foxes!"
        }
      }
    ]
  }
}
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