elasticsearch 将分析字段聚合为纯文本，而不是Elasticsearch中的术语

因此，我们的Elasticsearch集群存在一个问题，通过它，我们创建了一些旧索引，其中某个字段被“分析”。现在，该字段可以包含“-”或“u”符号，我们的一个查询通过该字段聚合。 由于正在分析此字段，因此如果该字段包含这些字符中的任何操作系统，它将按其包含的每个单词进行聚合。i、 e:

“analyzedField”：“我喜欢苹果”

当我们抛出一个按其聚合的查询时，如下所示：

{
"query":{
  "filtered":{
     "filter":{
        [...]
     }
  }
 },
"aggs":{
 "type":{
     "terms":{
         "field":"analyzedField"
           }
        }
    }
}

它返回按字段的每个项聚合的结果，类似于：

{
 "took": 13,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
   "total": 10,
   "successful": 10,
   "failed": 0
 },
 "hits": {
   "total": 192,
   "max_score": 0,
   "hits": []
 },
 "aggregations": {
       "type": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
           {
             "key": "I",
             "doc_count": 192
           },
           {
             "key": "like",
             "doc_count": 192
           },
           {
             "key": "apples",
             "doc_count": 192
           }

{
 "took": 1,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
   "total": 10,
   "successful": 10,
   "failed": 0
 },
 "hits": {
   "total": 1,
   "max_score": 0,
   "hits": []
 },
 "aggregations": {
      "type": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [
          {
            "key": "I-like-apples",
            "doc_count": 192
          }

而不是像：

{
 "took": 13,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
   "total": 10,
   "successful": 10,
   "failed": 0
 },
 "hits": {
   "total": 192,
   "max_score": 0,
   "hits": []
 },
 "aggregations": {
       "type": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
           {
             "key": "I",
             "doc_count": 192
           },
           {
             "key": "like",
             "doc_count": 192
           },
           {
             "key": "apples",
             "doc_count": 192
           }

{
 "took": 1,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
   "total": 10,
   "successful": 10,
   "failed": 0
 },
 "hits": {
   "total": 1,
   "max_score": 0,
   "hits": []
 },
 "aggregations": {
      "type": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [
          {
            "key": "I-like-apples",
            "doc_count": 192
          }

• 不幸的是，由于这些索引的大小，使用“未分析”字段重新创建这些索引不是一个选项

• 那么，我们还有什么其他选择呢？是否可以以某种方式修改映射，使其停止分析该字段，而不必完全重新创建索引

• 我们如何修改查询以将该字段视为纯文本而不是术语

我的弹性搜索知识相当基础，所以如果我写了一些废话，请原谅

多谢各位

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问候语

您只需重新编制索引，而无需对该字段进行分析。如果你做不到这一点，你就不走运了。您必须以实际支持搜索要求的形式为数据编制索引。垃圾进来，垃圾出去。我想象的。。。那么在查询方面呢？我是否可以更改以使其将字段视为未分析字段？@femtoRgon是正确的，并回答了这个问题。你不能调整你的查询并得到你想要的。您需要重新编制数据索引。你是个新手，所以我推荐你阅读。您需要将字段映射为未分析的字段（如果需要分析版本和未分析版本，请使用两个字段并将未分析的字段后缀为-raw）。还要确保在非分析字段上使用文档值（ES 2.0>默认情况下这样做），我明白了。。。我不需要分析这个领域。是的，我们正确地创建了新索引（未分析），但有一些旧索引（顺便说一句，最大的索引）没有正确创建