关键词：
参考技术A主要内容：使用term配合keyword进行搜索
根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子
查看映射
type=text，默认会设置两个field，一个是field本身，比如articleID，就是分词的；还有一个的话，就是field.keyword，articleID.keyword，默认不分词，会最多保留256个字符
constant_score的用处
当我们不关心检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序的影响时，可以使用constant_score将查询语句query或者过滤语句filter包装起来。
term filter/query：对搜索文本不分词，直接拿去倒排索引中匹配，你输入的是什么，就去匹配什么
没有搜到任何的信息，原因参见后面1.6节的分析，需要使用keyword避免分词查询。
articleID.keyword，是ES内置建立的field，当插入articleID的时候，会建立两次索引，一次是自己本身，是要分词的，分词后放入倒排索引；另外一次是基于articleID.keyword，不分词，保留最多256个字符
所以term filter，对text过滤，可以考虑使用内置的field.keyword来进行匹配。但是有个问题，默认就保留256个字符。所以尽可能还是自己去手动建立索引，指定type=keyword即可。
默认是analyzed的text类型的field，建立倒排索引的时候，就会对所有的articleID分词，分词以后，原本的articleID就没有了，只有分词后的各个word存在于倒排索引中。
term，是不对搜索文本分词的，XHDK-A-1293-#fJ3 会使用 XHDK-A-1293-#fJ3进行匹配。
但是articleID建立索引的时候， XHDK-A-1293-#fJ3 会分词为 xhdk，a，1293，fj3
将1.1中的示例数据插入进来
这次可以根据keyword正常查询到了
（1）term filter：根据exact value进行精确搜索，数字、boolean、date天然支持
（2）建索引时文本需要指定keyword，才能用term query
（3）term相当于SQL中的单个where条件
参考文章：
Elasticsearch--constant_score_大数据_u014431852的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u014431852/article/details/52802747
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