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Introduction
- 入门
- 分布式集群
- 数据
- 分布式增删改查
- 搜索
- 映射和分析
- 结构化查询
- 排序
- 分布式搜索
- 索引管理
- 深入分片
- 结构化搜索
- 全文搜索
- 多字段搜索
- 模糊匹配
- Partial_Matching
- Relevance
- Language intro
- Identifying words
- Token normalization
- Stemming
- Stopwords
- Synonyms
- Fuzzy matching
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Aggregations
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overview
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circuit breaker fd settings
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filtering
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facets
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docvalues
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eager
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breadth vs depth
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Conclusion
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concepts buckets
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basic example
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add metric
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nested bucket
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extra metrics
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bucket metric list
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histogram
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date histogram
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scope
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filtering
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sorting ordering
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approx intro
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cardinality
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percentiles
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sigterms intro
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sigterms
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fielddata
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analyzed vs not
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overview
- 地理坐标点
- Geohashe
- 地理位置聚合
- 地理形状
- 关系
- 嵌套
- Parent Child
- Scaling
- Cluster Admin
- Deployment
- Post Deployment
最佳字段
假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站(允许多字段搜索,最佳字段查询),就像这两份文档一样:
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "Quick brown rabbits",
"body": "Brown rabbits are commonly seen."
}
PUT /my_index/my_type/2
{
"title": "Keeping pets healthy",
"body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}
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// SENSE: 110_Multi_Field_Search/15_Best_fields.json
用户输入了"Brown fox",然后按下了搜索键。我们无法预先知道用户搜索的词条会出现在博文的title或者body字段中,但是用户是在搜索和他输入的单词相关的内容。右眼观察,以上的两份文档中,文档2似乎匹配的更好一些,因为它包含了用户寻找的两个单词。
让我们运行下面的bool查询:
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "title": "Brown fox" }},
{ "match": { "body": "Brown fox" }}
]
}
}
}
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// SENSE: 110_Multi_Field_Search/15_Best_fields.json
然后我们发现文档1的分值更高:
{
"hits": [
{
"_id": "1",
"_score": 0.14809652,
"_source": {
"title": "Quick brown rabbits",
"body": "Brown rabbits are commonly seen."
}
},
{
"_id": "2",
"_score": 0.09256032,
"_source": {
"title": "Keeping pets healthy",
"body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}
}
]
}
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要理解原因,想想bool查询是如何计算得到其分值的:
- 1.运行should子句中的两个查询
- 2.相加查询返回的分值
- 3.将相加得到的分值乘以匹配的查询子句的数量
- 4.除以总的查询子句的数量
文档1在两个字段中都包含了brown,因此两个match查询都匹配成功并拥有了一个分值。文档2在body字段中包含了brown以及fox,但是在title字段中没有出现任何搜索的单词。因此对body字段查询得到的高分加上对title字段查询得到的零分,然后在乘以匹配的查询子句数量1,最后除以总的查询子句数量2,导致整体分值比文档1的低。
在这个例子中,title和body字段是互相竞争的。我们想要找到一个最佳匹配(Best-matching)的字段。
如果我们不是合并来自每个字段的分值,而是使用最佳匹配字段的分值作为整个查询的整体分值呢?这就会让包含有我们寻找的两个单词的字段有更高的权重,而不是在不同的字段中重复出现的相同单词。
dis_max查询
相比使用bool查询,我们可以使用dis_max查询(Disjuction Max Query)。Disjuction的意思"OR"(而Conjunction的意思是"AND"),因此Disjuction Max Query的意思就是返回匹配了任何查询的文档,并且分值是产生了最佳匹配的查询所对应的分值:
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{ "match": { "title": "Brown fox" }},
{ "match": { "body": "Brown fox" }}
]
}
}
}
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// SENSE: 110_Multi_Field_Search/15_Best_fields.json
它会产生我们期望的结果:
{
"hits": [
{
"_id": "2",
"_score": 0.21509302,
"_source": {
"title": "Keeping pets healthy",
"body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}
},
{
"_id": "1",
"_score": 0.12713557,
"_source": {
"title": "Quick brown rabbits",
"body": "Brown rabbits are commonly seen."
}
}
]
}
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