（一）text字段和keyword字段的区别
以下给出一个例子：
首先建立一个索引和类型，引入一个keywork的字段：
PUT my_index
{
"mappings": {
"products": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}然后查询是否有索引：
GET _cluster/state
可以看到已经创建成功：
添加一条数据：
POST my_index/products
{
"name":"washing machin"
}然后查询：
GET my_index/products/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "washing"
}
}
}可以看到没有匹配到任何数据：
然后查询：
GET my_index/products/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "washing machine"
}
}
}可以看到成功匹配到了数据：
所以将字段设置成keyword，查询的时候已有的值不会被分词。
现在添加一个text类型的字段：
PUT my_index/_mapping/products?update_all_types
{
"properties": {
"tag": {
"type": "text"
}
}
}可以看到添加成功：
往之前已经创建的doc之中添加tag的数据：
POST my_index/products/AWf9f66WV8yLH435XhgI
{
"name":"washing machine",
"tag":"electric household"
}查询一下，可以看到：
然后对tag字段进行查询：
POST /my_index/products/_search
{
"query": {
"term": {
"tag": "household"
}
}
}可以看到虽然没有全部输入，但是已经查询到了：
现在输入全部的查询：
POST /my_index/products/_search
{
"query": {
"term": {
"tag": "electric household"
}
}
}发现现在已经查询不到了：
说明text类型的字段会被分词，查询的时候如果用拆开查可以查询的到，但是要是直接全部查，就是查询不到。
注意：“1, 2”会被拆分成[1, 2]，但是"1,2"是不拆分的，因为之间少了个空格。
1.term
1）term查询keyword字段。
term不会分词。而keyword字段也不分词。需要完全匹配才可。
成功。
但是如果：
则查询失败。
2）term查询text字段。
因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。
查询成功。
查询失败，因为现在tag已经被分词了，存储的是[he, is, silly, man]。
这样查询：
也是失败了，道理跟上面的是一样的。
2.match
1）match查询keyword字段
match会被分词，而keyword不会被分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。
其他的不完全匹配的都是失败的。
2）match查询text字段
match分词，text也分词，只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。
成功。如果都不相同就失败了。
3.match_phrase
1）match_phrase匹配keyword字段。
match_phrase会被分词，而keyword不会被分词，match_phrase的需要跟keyword的完全匹配才可以。
只有这种情况才是成功的。
2）match_phrase匹配text字段。
match_phrase是分词的，text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的。
这是成功的。
如果不是连续的，就会失败。
4.query_string
1）query_string查询key类型的字段，试过了，无法查询。
2）query_string查询text类型的字段。
和match_phrase区别的是，query_string查询text类型字段，不需要连续，顺序还可以调换。
成功。
这样也是可以的。