看官方提供的例子
curl -XPUT localhost:9200/my_index -d '{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"full_text": {
"type": "string"
},
"exact_value": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
}
}'1.首先设置索引名称为my_index，类型为my_type的映射，设置该索引的full_text字段类型为String，exact_value字段类型为String, "index": "not_analyzed"表示该字段不分词
不清楚映射与分词的请看这里：https://github.com/looly/elasticsearch-definitive-guide-cn/blob/master/052_Mapping_Analysis/40_Analysis.md
2.添加一条数据
curl -XPUT localhost:9200/my_index/my_type/1 -d '{
"full_text": "Quick Foxes!",
"exact_value": "Quick Foxes!"
}'
索引名为my_index，类型为my_type，id为1
full_text字段的值为Quick Foxes!
exact_value字段的值为Quick Foxes!
注：
String字段可以分词，也可以不分词，分词的时候，默认的标准分析器可以将一句话中的单词划分开，然后转为小写，比如Quick Brown Fox!，标准分析器将会将它转换为quick , brown , fox，
由于full_text字段分词，因此在倒排索引中被默认标准分析器分为quick , foxes
exact_value字段不分词，在倒排索引中该字段的值仍为QuickFoxes!
3.执行查询
（1）使用term查询exact_value,搜索内容为Quick Foxes!
curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
"query": {
"term": {
"exact_value": "Quick Foxes!"
}
}
}'
由于exact_value不分词，Quick Foxes!与exact_value的值QuickFoxes!匹配，因此可以匹配
（2）使用term查询full_text,搜索内容为Quick Foxes!
curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
"query": {
"term": {
"full_text": "Quick Foxes!"
}
}
}'
由于full_text字段默认使用标准分析器分词，在倒排索引中被分为quick和foxes，因此使用Quick Foxes!匹配不到内容
（3）使用term查询full_text,搜索内容为foxes
curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
"query": {
"term": {
"full_text": "foxes"
}
}
}'
由于full_text字段默认使用标准分析器分词，在倒排索引中被分为quick和foxes，因此使用foxes可以匹配到
（4）使用match查询full_text,查询内容为Quick Foxes!
curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
"query": {
"match": {
"full_text": "Quick Foxes!"
}
}
}'
使用match搜索，先分析搜索字符串Quick Foxes!，对它分词，然后搜索full_text中含有quick或者foxes或者两者都包含的文档，由于full_text字在倒排索引中被分为quick和foxes,因此可以匹配到.
总结：
match query搜索的时候，首先会解析查询字符串，进行分词，然后查询，而term query,输入的查询内容是什么，就会按照什么去查询，并不会解析查询内容，对它分词。