multi_match | 三种场景
最佳字段 | best_field
- 当字段之间相互竞争，又相互关联，例如 title 和 body 这样的字段；
- 文档的评分来自最匹配字段；
- multi_match 默认采用的就是这种方式；
多数字段 | most_fields
- 处理英文内容时，一种常见的手段是，在主字段上采用英文分词器（English Analyzer）抽取词干，加入同义词，以匹配更多的文档；
- 相同的文本，加入子字段，子字段采用标准分词器（Standard Analyzer），以提供更加精准的匹配；
- 其他字段作为匹配文档提高相关度的信号；
- 匹配字段越多则越好；
混合字段 | cross_field
- 对于某些实体，例如人名，地址，图书信息，需要在多个字段中确定信息，单个字段只能作为整体的一部分，希望在任何这些列出的字段中找到尽可能多的词；
多数字段 | most_fields | 举个栗子
创建索引 titles
DELETE /titles
PUT /titles
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
写入文档
POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }
使用 match 查询
- id 为 1 的算分更高；
- 使用 english analyzer 的效果：文档在索引进 ElasticSearch 的时候被分词成英文原形，关键词也分词成英文原形；
- id 为 1 的文档的 Term 更少，所以评分更高；
GET titles/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "barking dogs"
}
}
}
重新创建索引 titles
- 为 title 字段增加子字段 std，std 的分词器是 standard，standard 分词器并不会对词干做任何提取；
DELETE /titles
PUT /titles
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "english",
"fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}
}
}
}
}
写入文档
POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }
使用 multi_match 查询
-
"type": "most_fields" 可以将 title 和 title.std 的算分做个叠加；
- 最匹配的结果显示在第一位了，id 为 2 的文档的算分上去了；
GET /titles/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "barking dogs",
"type": "most_fields",
"fields": [ "title", "title.std" ]
}
}
}
混合字段 | cross_field | 举个栗子
创建索引 | 写入文档
PUT /address/_doc/1
{
"street":"5 Poland Street",
"city":"London",
"country":"United Kingdom",
"postcode":"W1V 3DG"
}
使用 multi_match 查询
- 查到了；
- 感觉是把所有的字段的值码成一排了，然后在搜索关键词；
- 其实是这样的：先拿 "Poland" 到 3 个字段中查，取个最高分；再拿 "Street" 到 3 个字段中查，取个最高分；最后拿 "W1V" 到 3 个字段中查，取个最高分；完了把 3 个得分加起来；
POST address/_search
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"Poland Street W1V",
"type":"cross_fields",
"operator":"and",
"fields":["street","city","country","postcode"]
}
}
}
