基于词项与基于全文

所有查询会或多或少的执行相关度计算，但不是所有查询都有分析阶段。和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询（如 bool 或 function_score ）不同，文本查询可以划分成两大家族：

基于词项的查询

如 term 或 fuzzy 这样的底层查询不需要分析阶段，它们对单个词项进行操作。用 term 查询词项 Foo 只要在倒排索引中查找 准确词项 ，并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score 。

记住 term 查询只对倒排索引的词项精确匹配，这点很重要，它不会对词的多样性进行处理（如， foo 或 FOO ）。这里，无须考虑词项是如何存入索引的。如果是将 ["Foo","Bar"] 索引存入一个不分析的（ not_analyzed ）包含精确值的字段，或者将 Foo Bar 索引到一个带有 whitespace 空格分析器的字段，两者的结果都会是在倒排索引中有 Foo 和 Bar 这两个词。

基于全文的查询

像 match 或 query_string 这样的查询是高层查询，它们了解字段映射的信息：

如果查询 日期（date） 或 整数（integer） 字段，它们会将查询字符串分别作为日期或整数对待。
如果查询一个（ not_analyzed ）未分析的精确值字符串字段，它们会将整个查询字符串作为单个词项对待。
但如果要查询一个（ analyzed ）已分析的全文字段，它们会先将查询字符串传递到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的词项列表。

一旦组成了词项列表，这个查询会对每个词项逐一执行底层的查询，再将结果合并，然后为每个文档生成一个最终的相关度评分。

我们将会在随后章节中详细讨论这个过程。

我们很少直接使用基于词项的搜索，通常情况下都是对全文进行查询，而非单个词项，这只需要简单的执行一个高层全文查询（进而在高层查询内部会以基于词项的底层查询完成搜索）。

当我们想要查询一个具有精确值的 not_analyzed 未分析字段之前，需要考虑，是否真的采用评分查询，或者非评分查询会更好。

单词项查询通常可以用是、非这种二元问题表示，所以更适合用过滤，而且这样做可以有效利用缓存：

GET /_search
{
    "query": {
        "constant_score": {
            "filter": {
                "term": { "gender": "female" }
            }
        }
    }
}

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