主要內容：使用term配合keyword進行搜索
根據用戶ID、是否隱藏、帖子ID、發帖日期來搜索帖子
?查看映射
type=text，默認會設置兩個field，壹個是field本身，比如articleID，就是分詞的；還有壹個的話，就是field.keyword，articleID.keyword，默認不分詞，會最多保留256個字符
constant_score的用處
當我們不關心檢索詞頻率TF（Term Frequency）對搜索結果排序的影響時，可以使用constant_score將查詢語句query或者過濾語句filter包裝起來。
term filter/query：對搜索文本不分詞，直接拿去倒排索引中匹配，妳輸入的是什麽，就去匹配什麽
沒有搜到任何的信息，原因參見後面1.6節的分析，需要使用keyword避免分詞查詢。
articleID.keyword，是ES內置建立的field，當插入articleID的時候，會建立兩次索引，壹次是自己本身，是要分詞的，分詞後放入倒排索引；另外壹次是基於articleID.keyword，不分詞，保留最多256個字符
所以term filter，對text過濾，可以考慮使用內置的field.keyword來進行匹配。但是有個問題，默認就保留256個字符。所以盡可能還是自己去手動建立索引，指定type=keyword即可。
默認是analyzed的text類型的field，建立倒排索引的時候，就會對所有的articleID分詞，分詞以後，原本的articleID就沒有了，只有分詞後的各個word存在於倒排索引中。
term，是不對搜索文本分詞的，XHDK-A-1293-#fJ3 會使用 XHDK-A-1293-#fJ3進行匹配。
但是articleID建立索引的時候， XHDK-A-1293-#fJ3 會分詞為 xhdk，a，1293，fj3
將1.1中的示例數據插入進來
這次可以根據keyword正常查詢到了
（1）term filter：根據exact value進行精確搜索，數字、boolean、date天然支持
（2）建索引時文本需要指定keyword，才能用term query
（3）term相當於SQL中的單個where條件
參考文章：
Elasticsearch--constant_score_大數據_u014431852的博客-CSDN博客 /u014431852/article/details/52802747