這個(gè)問題遇到過兩次
一次是設(shè)備類型大小寫問題淆攻，數(shù)據(jù)存入的是類似OPPO|VIVI渺杉，但是使用term方式查詢不到跨细，一次是國家編碼的大小寫問題，中國的存儲的編碼是CN躺酒，使用term方式也查詢不到

問題描述：

字段value為text類型押蚤，具體值為國家代碼，比如‘CN’
但是使用term查詢不到

1.png

使用match可以查詢到

2.png

此處需要精確匹配的查詢羹应，不想被分詞揽碘，具體查了下原因

原因：

1、term查詢不到

使用term要確定的是這個(gè)字段是否“被分析”(analyzed)园匹，默認(rèn)的字符串是被分析的雳刺。創(chuàng)建對應(yīng)的索引之后，通過term查會失敗

[@bjzw_113_167 shell]# curl -X GET http://10.136.12.78:9200/app_hotlist_country/app_hotlist_country/_mapping?pretty
{
  "app_hotlist_country" : {
    "mappings" : {
      "app_hotlist_country" : {
        "properties" : {
          "app_id" : {
            "type" : "keyword"
          },
          "app_name" : {
            "type" : "text",
            "analyzer" : "ik_max_word"
          },
          ~
          "value" : {
            "type" : "text"  --------------此處是國家編碼存儲mapping類型
          }
        }
      }
    }
  }
}

2偎肃、match能查詢到

使用_analyze分析CN煞烫，數(shù)據(jù)存儲是默認(rèn)進(jìn)行了分詞建立索引，查詢時(shí)又進(jìn)行了分詞查詢

[@bjzw_113_167 shell]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET 'http://10.136.12.78:9200/app_hotlist_country/_analyze?pretty' -d '
> {   
> "text": "CN"
> }'
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "cn",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    }
  ]
}

參考

解決

1累颂、只是將mapping中type改為keyword

這種方式使用term能查詢到滞详，但是僅限于查詢字符串跟字段完全匹配

"value" : {
            "type" : "keyword"
          }

2、使用normalizer

The normalizer property of keyword fields is similar to analyzer except that it guarantees that the analysis chain produces a single token.

normalizer 跟analyzer類似紊馏，normalizer特殊的地方是會確定的產(chǎn)生一個(gè)token

The normalizer is applied prior to indexing the keyword, as well as at search-time when the keyword field is searched via a query parser such as the match query or via a term level query such as the term query.

normalizer應(yīng)用在關(guān)鍵字的索引建立之前料饥，或者是通過match或者term查詢的時(shí)候

參考

"settings":{
  "analysis":{
   "normalizer":{
    "my_normalizer":{
     "type":"custom",
     "filter":["lowercase","asciifolding"]
    }
   }
  }
 }, 
  "mappings":{
  "type":{
   "properties":{
    "foo":{
     "type":"keyword",
     "normalizer":"my_normalizer"
    }
   }
  }
 }