看官方提供的例子

curl -XPUT localhost:9200/my_index -d  '{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "full_text": {
          "type":  "string"  
        },
        "exact_value": {
          "type":  "string",
          "index": "not_analyzed"  
        }
      }
    }
  }
}'

1.首先設定索引名稱為my_index，型別為my_type的對映，設定該索引的full_text欄位型別為String，exact_value欄位型別為String, "index": "not_analyzed"表示該欄位不分詞

不清楚對映與分詞的請看這裡：https://github.com/looly/elasticsearch-definitive-guide-cn/blob/master/052_Mapping_Analysis/40_Analysis.md

2.新增一條資料

curl -XPUT localhost:9200/my_index/my_type/1 -d '{
  "full_text":   "Quick Foxes!",  
  "exact_value": "Quick Foxes!"   
}'

索引名為my_index，型別為my_type，id為1

full_text欄位的值為Quick Foxes!

exact_value欄位的值為Quick Foxes!

注：

String欄位可以分詞，也可以不分詞，分詞的時候，預設的標準分析器可以將一句話中的單詞劃分開，然後轉為小寫，比如Quick Brown Fox!，標準分析器將會將它轉換為quick , brown , fox，

由於full_text欄位分詞，因此在倒排索引中被預設標準分析器分為quick , foxes

exact_value欄位不分詞，在倒排索引中該欄位的值仍為QuickFoxes!

3.執行查詢
（1）使用term查詢exact_value,搜尋內容為Quick Foxes!

curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
  "query": {
    "term": {
      "exact_value": "Quick Foxes!"  
    }
  }
}'
 

由於exact_value不分詞，Quick Foxes!與exact_value的值QuickFoxes!匹配，因此可以匹配

（2）使用term查詢full_text,搜尋內容為Quick Foxes!

curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Foxes!"  
    }
  }
}'

由於full_text欄位預設使用標準分析器分詞，在倒排索引中被分為quick和foxes，因此使用Quick Foxes!匹配不到內容

（3）使用term查詢full_text,搜尋內容為foxes

curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "foxes"  
    }
  }
}'

由於full_text欄位預設使用標準分析器分詞，在倒排索引中被分為quick和foxes，因此使用foxes可以匹配到

（4）使用match查詢full_text,查詢內容為Quick Foxes!

curl -XGET localhost:9200/my_index/my_type/_search -d '{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "Quick Foxes!"  
    }
  }
}'

使用match搜尋，先分析搜尋字串Quick Foxes!，對它分詞，然後搜尋full_text中含有quick或者foxes或者兩者都包含的文件，由於full_text字在倒排索引中被分為quick和foxes,因此可以匹配到.

總結：

match query搜尋的時候，首先會解析查詢字串，進行分詞，然後查詢，而term query,輸入的查詢內容是什麼，就會按照什麼去查詢，並不會解析查詢內容，對它分詞。