Term Level（术语） 查询操作的是存储在反向索引（倒排索引）中的准确词根，这些查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举，而不是全文字段，无需进行分析（分词），Term Level查询类似于关系型数据库的（where条件过滤）。

为了能够将时间域视为时间，数字域视为数字，字符串域视为全文或精确值字符串， Elasticsearch 需要知道每个域中数据的类型。这个信息包含在映射中。

在Elasticsearch中，索引分析模块是可以通过注册分词器（analyzer）来进行配置。分词器的作用是当一个文档被索引的时候分词器从文档中提取出若干词元(token)来支持索引的存储和搜索。

为了方便其他语言的整合Elasticsearch为开发者提供了一套基于Http协议的Restful接口，只需要构造rest请求并解析请求返回的json即可实现访问Elasticsearch服务器。Elasticsearch的API接口功能丰富，包含集群、监控、部署管理等，也包含常用的文档、索引操作。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。现在是使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia、Stack Overflow、GitHub 等都基于 Elasticsearch 来构建他们的搜索引擎。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。现在是使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia、Stack Overflow、GitHub 等都基于 Elasticsearch 来构建他们的搜索引擎。