IK分词器

keyword不会被分词

text类型的字段会被分词

term、match、match_phrase、query_string的区别：

1. term查询keyword字段：
   term不会分词。而keyword字段也不分词。需要完全匹配才可。

2. term查询text字段
   因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。

3. match查询keyword字段
   match会被分词，而keyword不会被分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。

4. match查询text字段
   match分词，text也分词，只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。

5. match_phrase匹配keyword字段
   这个同上必须跟keywork一致才可以。

6. match_phrase匹配text字段
   match_phrase是分词的，text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的。

7. query_string查询key类型的字段，无法查询
   

8. query_string查询text类型的字段
   和match_phrase区别的是，不需要连续，顺序还可以调换。

一般模糊查找的时候，多用match，而精确查找时可以使用term。

ES的相似度评分_score到底是怎么得出的？

ES的相似度算法为TF/IDF（检索词频率/反向文档频率）

1. 字段长度准则：这个准则很简单，字段内容的长度越长，相关性越低。

2. 检索词频率准则：检索关键字出现频率越高，相关性也越高。

3. 反向Document频率准则：每个检索关键字在Index中出现的频率越高，相关性越低。

单个查询可以使用TF/IDF评分标准或其他方式。 如果多条查询子句被合并为一条复合查询语句，那么每个查询子句计算得出的评分会被合并到总的相关性评分中。