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） |
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
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"
