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Elasticsearch学习(三)

JakietYu 2022-08-05 阅读 81

multi_match+most fiels策略进行multi-field搜索

从best-fields换成most-fields策略
best-fields策略,主要是说将某一个field匹配尽可能多的关键词的doc优先返回回来
most-fields策略,主要是说尽可能返回更多field匹配到某个关键词的doc,优先返回回来

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"sub_title": "learning courses"
}
}
}

  

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "learning courses",
"type": "most_fields",
"fields": [
"sub_title",
"sub_title.std"
]
}
}
}

  

与best_fields的区别

(1)best_fields,是对多个field进行搜索,挑选某个field匹配度最高的那个分数,
同时在多个query最高分相同的情况下,在一定程度上考虑其他query的分数。
简单来说,你对多个field进行搜索,就想搜索到某一个field尽可能包含更多关键字的数据

优点:通过best_fields策略,以及综合考虑其他field,还有minimum_should_match支持,
可以尽可能精准地将匹配的结果推送到最前面
缺点:除了那些精准匹配的结果,其他差不多大的结果,排序结果不是太均匀,没有什么区分度了

实际的例子:百度之类的搜索引擎,最匹配的到最前面,但是其他的就没什么区分度了

(2)most_fields,综合多个field一起进行搜索,尽可能多地让所有field的query参与到总分数的计算中来,
此时就会是个大杂烩,出现类似best_fields案例最开始的那个结果,结果不一定精准,
某一个document的一个field包含更多的关键字,但是因为其他document有更多field匹配到了,
所以排在了前面;所以需要建立类似sub_title.std这样的field,尽可能让某一个field精准匹配query string,
贡献更高的分数,将更精准匹配的数据排到前面

优点:将尽可能匹配更多field的结果推送到最前面,整个排序结果是比较均匀的
缺点:可能那些精准匹配的结果,无法推送到最前面

 

使用most_fields策略进行cross-fields search弊端

cross-fields搜索,一个唯一标识,跨了多个field

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} }



GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "Peter Smith",
"type": "most_fields",
"fields": [ "author_first_name", "author_last_name" ]
}
}
}

  用most_fields策略,去实现cross-fields搜索,有3大弊端

第一个办法:用copy_to,将多个field组合成一个field

将一个标识跨在多个field的情况,合并成一个field即可。
比如说,一个人名,本来是first_name,last_name,现在合并成一个full_name

PUT /forum/_mapping/article
{
"properties": {
"new_author_first_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_last_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_full_name": {
"type": "string"
}
}
}

用了这个copy_to语法之后,就可以将多个字段的值拷贝到一个字段中,并建立倒排索引

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Peter", "new_author_last_name" : "Smith"} } --> Peter Smith
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} } --> Smith Williams
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} } --> Jack Ma
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} } --> Robbin Li
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} } --> Tonny Peter Smith

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"new_author_full_name": "Peter Smith"
}
}
}

  



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