Elasticsearch学习（三）

Elasticsearch学习（三）

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

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