multi_match查询

multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询。

提示：存在几种类型的multi_match查询，其中的3种正好和在"单一查询字符串"小节中"了解你的数据"单元中提到的几种类型相同：best_fields，most_fields以及cross_fields。

默认情况下，该查询以best_fields类型执行，它会为每个字段生成一个match查询，然后将这些查询包含在一个dis_max查询中。下面的dis_max查询：

{
  "dis_max": {
    "queries":  [
      {
        "match": {
          "title": {
            "query": "Quick brown fox",
            "minimum_should_match": "30%"
          }
        }
      },
      {
        "match": {
          "body": {
            "query": "Quick brown fox",
            "minimum_should_match": "30%"
          }
        }
      },
    ],
    "tie_breaker": 0.3
  }
}
copy

可以通过multi_match简单地重写如下：

{
    "multi_match": {
        "query":                "Quick brown fox",
        "type":                 "best_fields", <1>
        "fields":               [ "title", "body" ],
        "tie_breaker":          0.3,
        "minimum_should_match": "30%" <2>
    }
}
copy

// SENSE: 110_Multi_Field_Search/25_Best_fields.json

<1> 注意到以上的type属性为best_fields。 <2> minimum_should_match和operator参数会被传入到生成的match查询中。

在字段名中使用通配符

字段名可以通过通配符指定：任何匹配了通配符的字段都会被包含在搜索中。你可以通过下面的查询来匹配book_title，chapter_title以及section_title字段：

{
    "multi_match": {
        "query":  "Quick brown fox",
        "fields": "*_title"
    }
}
copy

加权个别字段

个别字段可以通过caret语法(^)进行加权：仅需要在字段名后添加^boost，其中的boost是一个浮点数：

{
    "multi_match": {
        "query":  "Quick brown fox",
        "fields": [ "*_title", "chapter_title^2" ] <1>
    }
}
copy

<1> chapter_title字段的boost值为2，而book_title和section_title字段的boost值为默认的1。