term query
May 06, 2022
- term query 是 [[term level query]] 用於檢索欄位完全匹配給定 term 的[[Elasticsearch document]]，並且執行相較快速
- term query 相似 SQL 中的 [[equal query]]
- term query 執行的格式如下：
POST /mybooks/_search
{
"query": {
"term": {
"uuid": "33333"
}
}
}- 在 [[Filter Context]] 下執行 term query, 只需要將 term 放進 [[bool query]] filter 參數中：
POST /mybooks/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"uuid": "33333"
}
}
}
}
}- 在 term query 執行時，所有欄位中有匹配到 term 的文件都會被搜集起來，並基於 [[Lucene]] 中的 [[Okapi BM25]] 模型算出 [[相關性分數]]，並依此分數排序。
- 檢索的[[相關性分數]]不太重要時，可以在 filter 中使用 term query 即可，以達到較好的效率，常見可用於過濾權限、數值欄位、數值範圍等。
- [[keyword field]] 和 [[text field]] 經過 [[Elasticsearch Analyzer]] 處理後存放於 [[Elasticsearch index]] 的內容 | Mapping Index | Analyzer | Tokens | | ----------------- | -------------------- | -------------------------------------- | | “index”:false | (No Index) | (No tokens) | | “type”: “keyword” | [[KeywordAnalyzer]] | [“Peter’s house is big”] | | “type”: “text” | [[StandardAnalyzer]] | [“peter”, “s”, “house”, “is”, “big”] |
- 由於 [[text field]] 預設使用 [[StandardAnalyzer]] 改變了內容（刪除標點符號、轉為小寫、將字串依照空格分成個別的 [[token]]），因此需避免使用 term query 搜尋 text field，應使用 [[match query]] 相較 term query 會將搜尋的 term 經過 [[Elasticsearch Analyzer]] 後再進行檢索。