分析还是not_analyzed，选什么
analyzed or not_analyzed, what to choose
我只使用 kibana 来搜索 ElasticSearch，我有几个字段只能取几个值（最坏情况，服务器名，30 个不同的值）。
我确实了解分析对更大、更复杂的字段有何作用 like this，但我无法理解 advance/disadvantage 和 anaylyzed/not_analyzed 字段中的小而简单的字段。
那么对 "limited set of values" 字段使用 analyzed 和 not_analyzed 有什么好处（例如服务器名称：server[0-9]*，没有特殊字符可以打断）？我会在 kibana 中丢失什么样的搜索类型？我会获得任何搜索速度或磁盘 space 吗？
在其中一个上进行测试时，我发现该字段的 .raw 版本现在为空，但 kibana 仍将该字段标记为已分析，因此我发现我的测试没有定论。
我会尽量保持简单，如果您需要更多说明，请告诉我，我会详细说明一个更好的答案。
"analyzed" 字段将使用您在映射中为特定 table 定义的分析器创建一个标记。如果您使用的是默认分析器（因为您指的是没有特殊字符的东西，可以说服务器[1-9]）使用默认分析器（alnum-lowercase word-braker（这不是它的名称基本上））将标记化：
this -> HelloWorld123
into -> token1:helloworld123
OR
this -> Hello World 123
into -> token1:hello && token2:world && token3:123
在这种情况下，如果您进行搜索：HeLlO，它将变为 -> "hello" 并且它将与该文档匹配，因为令牌 "hello" 在那里。
在 not_analized 字段的情况下，它根本不应用任何分词器，你的分词就是你的关键字，所以说：
this -> Hello World 123
into -> token1:(Hello World 123)
如果您在该字段中搜索 "hello world 123"
不会匹配，因为是 "case sensitive"（不过您仍然可以使用通配符 (Hello*)，让我们改天再解决）。
简而言之：
对您要搜索的字段使用 "analyzed" 字段，并且您希望 elasticsearch 对其进行评分。示例：包含单词 "jobs" 的标题。查询："title:jobs".
doc1 : title:developer jobs in montreal
doc2 : title:java coder jobs in vancuver
doc3 : title:unix designer jobs in toronto
doc4 : title:database manager vacancies in montreal
这将检索 title1 title2 title3。
在那种情况下，"analyzed" 字段就是您想要的。
如果您事先知道该字段上的数据类型，并且您要准确查询您想要的，那么 "not_analyzed" 就是您想要的。
示例：
从 server123 获取所有日志。
查询："server:server123".
doc1 :server:server123,log:randomstring,date:01-jan
doc2 :server:server986,log:randomstring,date:01-jan
doc3 :server:server777,log:randomstring,date:01-jan
doc4 :server:server666,log:randomstring,date:01-jan
doc5 :server:server123,log:randomstring,date:02-jan
仅来自服务器 1 和服务器 5 的结果。
好吧，我希望你明白我的意思。正如我所说，保持简单就是您所需要的。
已分析 -> 更多 space 在磁盘上（如果分析字段很大，则更多）。分析->更多时间进行索引。已分析 -> 更适合匹配文档。
not_analyzed -> 减少磁盘上的 space。 not_analyzed -> 更少的索引时间。 not_analyzed -> 字段完全匹配或使用通配符。
此致，
丹尼尔
我只使用 kibana 来搜索 ElasticSearch，我有几个字段只能取几个值（最坏情况，服务器名，30 个不同的值）。
我确实了解分析对更大、更复杂的字段有何作用 like this，但我无法理解 advance/disadvantage 和 anaylyzed/not_analyzed 字段中的小而简单的字段。
那么对 "limited set of values" 字段使用 analyzed 和 not_analyzed 有什么好处（例如服务器名称：server[0-9]*，没有特殊字符可以打断）？我会在 kibana 中丢失什么样的搜索类型？我会获得任何搜索速度或磁盘 space 吗？
在其中一个上进行测试时，我发现该字段的 .raw 版本现在为空，但 kibana 仍将该字段标记为已分析，因此我发现我的测试没有定论。
我会尽量保持简单，如果您需要更多说明，请告诉我，我会详细说明一个更好的答案。
"analyzed" 字段将使用您在映射中为特定 table 定义的分析器创建一个标记。如果您使用的是默认分析器（因为您指的是没有特殊字符的东西，可以说服务器[1-9]）使用默认分析器（alnum-lowercase word-braker（这不是它的名称基本上））将标记化：
this -> HelloWorld123
into -> token1:helloworld123
OR
this -> Hello World 123
into -> token1:hello && token2:world && token3:123
在这种情况下，如果您进行搜索：HeLlO，它将变为 -> "hello" 并且它将与该文档匹配，因为令牌 "hello" 在那里。
在 not_analized 字段的情况下，它根本不应用任何分词器，你的分词就是你的关键字，所以说：
this -> Hello World 123
into -> token1:(Hello World 123)
如果您在该字段中搜索 "hello world 123"
不会匹配，因为是 "case sensitive"（不过您仍然可以使用通配符 (Hello*)，让我们改天再解决）。
简而言之：
对您要搜索的字段使用 "analyzed" 字段，并且您希望 elasticsearch 对其进行评分。示例：包含单词 "jobs" 的标题。查询："title:jobs".
doc1 : title:developer jobs in montreal
doc2 : title:java coder jobs in vancuver
doc3 : title:unix designer jobs in toronto
doc4 : title:database manager vacancies in montreal
这将检索 title1 title2 title3。
在那种情况下，"analyzed" 字段就是您想要的。
如果您事先知道该字段上的数据类型，并且您要准确查询您想要的，那么 "not_analyzed" 就是您想要的。
示例：
从 server123 获取所有日志。
查询："server:server123".
doc1 :server:server123,log:randomstring,date:01-jan
doc2 :server:server986,log:randomstring,date:01-jan
doc3 :server:server777,log:randomstring,date:01-jan
doc4 :server:server666,log:randomstring,date:01-jan
doc5 :server:server123,log:randomstring,date:02-jan
仅来自服务器 1 和服务器 5 的结果。
好吧，我希望你明白我的意思。正如我所说，保持简单就是您所需要的。
已分析 -> 更多 space 在磁盘上（如果分析字段很大，则更多）。分析->更多时间进行索引。已分析 -> 更适合匹配文档。
not_analyzed -> 减少磁盘上的 space。 not_analyzed -> 更少的索引时间。 not_analyzed -> 字段完全匹配或使用通配符。
此致，
丹尼尔