Elasticsearch 中的結構化搜尋，即面向數值、日期、時間、布爾等類型資料的搜尋，這些資料類型格式精确，通常使用基于詞項的term精确比對或者prefix字首比對。本文還将新版本的“text”，“keyword”進行說明，還有Term查詢。
結構化搜尋（Structured search） 是指對結構化的資料進行搜尋。比如日期、時間和數字都是結構化的，它們有精确的格式，我們可以對這些格式進行邏輯操作。比較常見的操作包括比較數字或時間的範圍、判定兩個值的大小、字首比對等。
文本也可以是結構化的。如彩色筆可以有離散的顔色集合： 紅（red） 、 綠（green） 、 藍（blue） 。一個部落格可能被标記了關鍵詞 分布式（distributed） 和 搜尋（search） 。電商網站上的商品都有 UPCs（通用産品碼 Universal Product Codes）或其他的唯一辨別，它們都需要遵從嚴格規定的、結構化的格式。
在結構化查詢中，我們得到的結果隻有“是”或“否”兩個值，可以根據場景需要，決定結構化搜尋是否需要打分，但通常我們是不需要打分的。
讓我們以下面的例子開始介紹，建立并索引一些表示産品的文檔，文檔裡有字段 <code>price</code> ，<code>productID</code>，<code>show</code>，<code>createdAt</code>，<code>tags</code> （ <code>價格</code>，<code>産品ID</code>，<code>是否展示</code>，<code>建立時間</code>， <code>打标資訊</code>）
現在我們想要做的是查找具有某個價格的所有産品，假設我們要擷取價格是20元的商品，我們可以使用 term 查詢，如下
通常查找一個精确值的時候，我們不希望對查詢進行評分計算。隻希望對文檔進行包括或排除的計算，是以我們會使用 constant_score 查詢以非評分模式來執行 term 查詢并以1.0作為統一評分。
最終組合的結果是一個 constant_score 查詢，它包含一個 term 查詢：
對于數字，一般還有範圍查詢
range 支援的選項
gt: > 大于（greater than）
lt: < 小于（less than）
gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
lte: <= 小于或等于（less than or equal to）
搜尋一定時間範圍内的文檔
日期比對表達式
y 年
M 月
w 周
d 天
H/h 小時
m 分鐘
s 秒
“productID.keyword”中的“keyword”不是關鍵字，而是Elasticsearch在插入文檔的時候，自動為“productID”生成的子字段，名字是“keyword”。
存在用“exists”，不存在用“must_not”搭配“exists”
注意，新版本不要再使用“missing”關鍵字，現在已經廢除了，用“must_not”做取反。
使用“missing”會報錯，報錯資訊如下：
在2.x版本裡面文本使用的是string字段。
5.0之後，把string字段設定為了過時字段，引入text與keyword字段，這兩個字段都可以存儲字元串使用。
“text”用于全文搜尋，“keyword”用于結構化搜尋。“keyword”類似Java中的枚舉。在新版本中，如果沒有自己建立mapping，那麼在文本的進行中，會把文本自動映射為“text”，同時會生成一個子字段“keyword”，類型是“keyword”。
在存儲上，“text”會被分詞器進行分詞，而“keyword”會被原樣保留。比如“Rabit is jumping”，“text”的情況下可能被存儲為“rabit”，“jump”，而“keyword”情況下就會存儲為“Rabit is jumping”。
在ES中，term查詢，對輸入不做分詞，會将輸入作為一個整體，在反向索引中查找精确的詞項，并且使用相關性算分公式為每個包含該詞項的文檔進行相關度算分。
比如上面的（"productID": "QQPX-R-3956-#aD8"），會被分詞為“qqpx”，“r”，“3956”，“ad8”。
“productID.keyword”的類型是keyword，是以即使使用match查詢，最終也會變成Term查詢。
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/structured-search.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/keyword.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/term-level-queries.html
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