Elasticsearch 分词与字段类型（keyword vs. text）面试题

Elasticsearch 分词与字段类型（keyword vs. text）面试题

目录

• 基础概念
• 底层存储
• 查询影响
• 多字段
• 聚合与排序
• 分词器
• 实战排查
• 总结

基础概念

问题1：Elasticsearch 中的 keyword 和 text 类型有什么区别？

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对比项	keyword	text
分词（Analysis）	❌ 不进行分词，存储原始字符串	✅ 存入时先分词（如标准分词器）
搜索方式	只能精确匹配（如 term 查询）	支持全文检索（如 match 查询）
适用场景	精确匹配、聚合、排序（如 status、ID）	全文搜索（如 article、description）
是否支持 DocValues	✅ 默认支持（适合排序/聚合）	❌ 默认不支持（除非启用 fielddata）

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底层存储

️ 问题2：keyword 和 text 类型在倒排索引中的存储方式有何不同？

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keyword：

• 整个字符串作为**一个词项（term）**存入倒排索引
• 例如 “error” 会直接存储为 error，搜索时必须完全匹配

text：

• 字符串会被分词器拆分成多个词项
• 例如 “Quick Fox” 可能被拆分为 ["quick", "fox"]，支持部分匹配

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查询影响

问题3：以下查询会返回什么结果？为什么？

PUT /test_index
{
   
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "title": {
    "type": "text"