这可能是一个非常常见的问题，但是到目前为止我得到的答案并不令人满意。
问题：我有一个由近100个字段组成的es索引。大多数字段都是stringtype 并设置为analyzed. 但是，查询既可以是部分的（match），也可以是精确的（更像term）。因此，如果我的索引包含一个带有 value 的字符串字段super duper cool pizza，则可能存在部分查询，duper super并且将与文档匹配，但是，可能存在cool pizza不应该与文档匹配的精确查询。另一方面，Super Duper COOL PIzza又要与这个文件相匹配。
到目前为止，部分匹配部分很容易，我在查询中使用AND了运算符。match但是无法完成其他类型。
我查看了与此问题相关的其他帖子，并且该帖子包含最接近的解决方案： Elasticsearch 精确匹配分析字段
在这三个解决方案中，第一个感觉非常复杂，因为我有很多字段并且我不使用 REST api，我使用 QueryBuilders 和 NativeSearchQueryBuilder 从他们的 Java api 动态创建查询。它还会产生许多可能的模式，我认为这些模式会导致性能问题。
第二个是一个更简单的解决方案，但同样，我必须维护更多（几乎）冗余数据，而且我认为使用term查询永远不会解决我的问题。
最后一个我认为有问题，它不会阻止super duper匹配super duper cool pizza不是我想要的输出。
那么我还有其他方法可以实现目标吗？如果需要进一步清除问题，我可以发布一些示例映射。我也已经保留了源代码（以防万一）。请随时提出任何改进建议。
提前致谢。
[更新]
最后，我使用multi_field，为精确查询保留一个原始字段。当我插入时，我对数据使用了一些自定义修改，在搜索过程中，我对输入文本使用了相同的修改例程。这部分不由 Elasticsearch 处理。如果你想这样做，你还必须设计合适的分析器。
索引设置和映射查询：
PUT test_index
POST test_index/_close
PUT test_index/_settings
{
"index": {
"analysis": {
"analyzer": {
"standard_uppercase": {
"type": "custom",
"char_filter": ["html_strip"],
"tokenizer": "keyword",
"filter": ["uppercase"]
}
}
}
}
}
PUT test_index/doc/_mapping
{
"doc": {
"properties": {
"text_field": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"type": "string",
"analyzer": "standard_uppercase"
}
}
}
}
}
}
POST test_index/_open
插入一些示例数据：
POST test_index/doc/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"text_field":"super duper cool pizza"}
{"index":{"_id":2}}
{"text_field":"some other text"}
{"index":{"_id":3}}
{"text_field":"pizza"}
准确查询：
GET test_index/doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"bool": {
"should": {
"term": {
"text_field.raw": "PIZZA"
}
}
}
}
}
}
}
回复：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1.4054651,
"hits": [
{
"_index": "test_index",
"_type": "doc",
"_id": "3",
"_score": 1.4054651,
"_source": {
"text_field": "pizza"
}
}
]
}
}
部分查询：
GET test_index/doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"bool": {
"should": {
"match": {
"text_field": {
"query": "pizza",
"operator": "AND",
"type": "boolean"
}
}
}
}
}
}
}
}
回复：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "test_index",
"_type": "doc",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"text_field": "pizza"
}
},
{
"_index": "test_index",
"_type": "doc",
"_id": "1",
"_score": 0.5,
"_source": {
"text_field": "super duper cool pizza"
}
}
]
}
}
PS：这些是生成的查询，这就是为什么会有一些冗余块，因为会有许多其他字段连接到查询中。
可悲的是，现在我需要再次重写整个映射:(