Es中fuzzy和match_phrase的区别

match_phrase：短语模糊查询

match用于分词模糊查询，比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候，如果没有指定分词器，使用默认分词的话，会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询，但不符合我们的业务需求，那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多”

但是，这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大量的词典，所以我们可以采用match_phrase进行短语模糊查询

match_phrase用于短语模糊查询，还是查询”一个多少个词语”,即它会将给定的短语”共多”当成一个完整的查询条件，然后查出含有该查询条件的内容

还可以通过slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时仍然将文档视为匹配，默认是0。为0时必须相邻才能被检索出来

注意：我们实际上可能会用不同的分词器，但是建议使用match_phrase时使用标准的一个个分词，这样是方便进行邻近搜索的控制的，如果使用ik等分词，执行match_phrase时分词是不可控的，所以结果也是不可控。match使用ik，match_phrase用standard结合一起使用也是可以的

搜索的词必须有且仅有["","方","宾","馆"]这几个词(对于中文是字)的一个或者多个，如果有其他的词(对于中文是字)是不会匹配到的,slop不是完全等同于莱文斯坦距离，可以理解成字符的偏移

es fuzzy的使用场景：

在我们平时开发场景中，有可能会出现文本拼写错误的情况，那么查询的时候可以使用fuzzy搜索技术---->可以自动将拼写错误的搜索文本，进行纠正，纠正以后去匹配索引中的数据

如果我们索引映射字段为：ik_smart，那么使用match_phrase查询的时候，是按照ik_smart分词后的结果进行查询的

PUT /xiaoshuo
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "ik_smart",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

如果我们索引映射字段为：ik_max_word，那么使用match_phrase查询的时候，是按照ik_max_word分词后的结果进行查询的

PUT /xiaoshuo
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}