在最初创建索引mapping时，未指定index:not_analyzed
"exact_value": {
"type": "string"
}
这样导致的后果就是 exect_value字段不能使用es的terms语法来做匹配整个字段的查询，原因是terms要求分词器不要对字段分词，否则无法使用该语法
如果想要一个字符串像数字一样能被全词匹配（类似与sql中的等于），则需要在创建字段时指定一下，如
"exact_value": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
如果问题已经存在，则会是让人挣扎的事情。
修改es文档字段的定义代价远比新增一个字段大得多，甚至需要将数据库重新同步到es中，中间还需要一个临时索引来过渡
- 可以考虑在es中新增一个字段来做这件事。代价也比较大，时间长了，大家可能都会忘记加新字段的原因
- 退而求其次，根据业务判断，是否可以放弃terms查询，改为 matchPhrase 语法来精确查询包含所有关键字的文档。当然，这存在前提：业务模型中，该字段不能存在包含当前数据的文档
如 exact_value: 你好 ；如果另一个文档的exact_value:你好 xx；则这两个文档都会被匹配出来，如果exact_value的值是一个不含停词的字段且全是字母，则不会被分词器分为多个单词，基本可以使用matchPhrase代替terms查询。
