Elasticsearch 8.13.4 实战录：如何用“多字段”魔法同时搞定分词搜索与精准打击

在 Elasticsearch 8.13.4 的世界里，有一个让无数开发者头秃的“死结”：我想要像百度一样的全文搜索（分词），又想要像数据库一样的精确匹配（Keyword），这两者真的能共存吗？

如果你还在试图用一个字段走天下，或者在text类型上强行做聚合，那你正在给未来的系统埋雷。在 8.13.4 这个对 Mapping 规范极其严苛的版本中，答案是肯定的——但前提是你必须掌握核心武器：多字段（Multi-fields）策略。

今天，我们就剥开理论的外衣，直接上手实战，教你如何用一套配置，让同一个字段既能“如水般流动”支持模糊搜索，又能“如磐石般坚定”支持精准过滤与聚合。

一、核心心法：拒绝“既要又要”的单字段幻想

首先要打破一个幻想：text和keyword是水火不容的两种索引逻辑。

Text：被分词器切碎，用于全文检索，支持高亮、相关性评分（_score），但绝对不能用于排序或聚合（会引发内存爆炸或报错）。
Keyword：原封不动，用于精确匹配（Term Query）、范围查询、聚合分析（Aggs）和排序。

成年人不做选择，我们全都要。在 ES 8.13.4 中，利用fields关键字，我们可以为主字段穿上“分词的战衣”用于搜索，同时保留一个“原生的内核”用于精准打击。

黄金配置模板

这是生产环境的标准范式，请直接复制并背诵：

PUT/product_index{"mappings":{"properties":{"product_name":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","fields":{"raw":{"type":"keyword","ignore_above":256}}}}}}

解析这把“双刃剑”：

主字段 (product_name)：类型为text，使用ik_max_word分词器。当你搜索“新鲜番茄”时，它会被切分为["新鲜", "番茄"]，去倒排索引里进行模糊匹配。这是搜索的灵魂。
子字段 (product_name.raw)：类型为keyword，不分词，整体作为一个 Token 存入磁盘。当你需要精确匹配（Term Query）、按名称排序（Sort）或分类统计（Aggs）时，它就是定海神针。

二、进阶：给分词器装上“同义词大脑”

在 8.13.4 版本，仅仅分词是不够的。用户搜“番茄”，文档里写的是“西红柿”或“圣女果”，如果搜不到，体验就是零分。我们需要结合IK 分词 + 同义词过滤器。

1. 部署同义词库
在 ES 配置目录config/下创建ik_synonyms文件夹，新建my_synonyms.txt：

番茄, 西红柿, 圣女果 土豆, 马铃薯, 洋芋 计算机, 电脑, PC

2. 定义智能分析器
在索引 Settings 中，自定义一个结合了 IK 和同义词的分析器。这里有一个极致的优化技巧：索引用细粒度（ik_max_word），搜索用粗粒度（ik_smart），兼顾召回率和精度。

PUT/advanced_product_index{"settings":{"analysis":{"filter":{"my_synonym_filter":{"type":"synonym","synonyms_path":"ik_synonyms/my_synonyms.txt"}},"analyzer":{"ik_index_analyzer":{"tokenizer":"ik_max_word","filter":["lowercase","my_synonym_filter"]},"ik_search_analyzer":{"tokenizer":"ik_smart","filter":["lowercase","my_synonym_filter"]}}}},"mappings":{"properties":{"title":{"type":"text","analyzer":"ik_index_analyzer","search_analyzer":"ik_search_analyzer","fields":{"keyword":{"type":"keyword"}}}}}}

三、实战：Bool Query 的“左右互搏”

有了上面的 Mapping，你就可以在查询时上演“精准制导”的战术了。

场景：搜索“土豆”，但只想要状态为“上架”且名称精确包含“马铃薯”的商品。

GET/product_index/_search{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"product_name":"土豆"}}],"filter":[{"term":{"product_name.raw":"马铃薯"}},{"term":{"status":"published"}}]}}}

战术解析：

must(分词侧)：使用主字段product_name，IK 分词器将“土豆”匹配文档，即使文档里写的是“马铃薯”，同义词过滤器也会将其扩展命中。这里计算相关性评分。
filter(精准侧)：使用子字段product_name.raw，不分词，直接全量匹配“马铃薯”这个 Token。关键点：filter不计算评分，且会被 ES 缓存，速度比must快几个数量级！

四、避坑指南：8.13.4 的“红线”

严禁对 Text 字段做聚合：如果你对product_name（text 类型）直接做terms聚合，ES 会报错或返回不准确的结果，因为它在内存里对碎片化的词条进行聚合，这是性能杀手。务必使用.keyword后缀。
Mapping 即终局：在 8.13.4 中，字段类型一旦写入几乎不可修改。改类型意味着新建索引 -> Reindex -> 切换别名。宁可花一小时设计 Mapping，不要花一周迁移数据。
动态同义词的革命：别再死守着修改 txt 文件重启集群的笨办法了。8.13.4 支持Synonyms API，可以通过 RESTful 接口动态更新同义词集，无需闭索引，新规则秒级生效。
范围查询的禁区：千万不要对text字段使用range查询（如价格区间、时间范围）。范围查询是结构化数据的专利，必须用keyword、数值或日期类型。