Elasticsearch 会对内容进行分词处理，是为了将文本拆分成多个词项（term），以便在搜索时能够精确地匹配查询字符串和索引中的文档。例如，在一个存储了句子 “I like apple juice” 的索引中，如果用户查询 “apple juice”，那么这个句子就需要被拆分成 [“I”, “like”, “apple”, “juice”] 这样的词项，并对每个词项进行匹配。
当用户在 Elasticsearch 中搜索某个关键字时，Elasticsearch 首先会将该关键字进行分词处理，生成多个词项。然后 Elasticsearch 会查找包含这些词项的文档，并返回给用户。
具体来说，Elasticsearch 会将用户输入的查询字符串经过同样的分析器（analyzer）处理，得到一组标准化后的词项。接着，Elasticsearch 会在索引中查找所有包含这些词项的文档，并计算它们与查询字符串的相关度得分（relevance score）。最终，Elasticsearch 将结果按照相关度得分排序，并返回给用户。
因此，在 Elasticsearch 中使用文本搜索时，需要注意以下几点：
- 确保索引中的文本数据经过适当的分析器处理，以便正确地生成索引。
- 在执行搜索操作前，需要对查询字符串进行相同的处理。
- 关注查询字符串中的词项与索引中的词项匹配情况，以便得到准确的搜索结果。
总之，Elasticsearch 中的文本搜索是基于分词处理和词项匹配实现的。理解这些概念可以帮助我们更好地使用 Elasticsearch 进行文本搜索。
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