标签：match mat 概念 分析 嵌套 组合 ref 就是 ase
关于Lucene里面的查询评分，其实是基于一个公式：TF/ IDF（Term-Frequency/ Inverse Document Frequency），词频率/ 倒排文档频率，这个公式讲了一个故事，就是一个不具备区分度的词，就是它的在各个文档中都有出现（在每个文档中出现次数并不重要），那么这个词就不具备区分度，这个词的权重也就越低，这个就是倒排文档频率的概念。
关于查询改写
我们知道ES是基于Lucene的，对上提供了良好的接口和简易的DSL，但是其实es是做了解析的，其中一种解析是可以通过指定的，这个就是"查询改写"；
Scoring_boolean：针对每个文档打分，每个词生成一个should从句，这种改写最耗费CPU，因为需要大量的计算；
Const_score_boolean：这个不再是基于从句的计算，而是基于boost，还记得我们在上一篇文章中有讲到文档的norm的概念，它是基于文档在索引时候的boost值来生成的；那么这个计算过程也是通过计算文档的boost值来获得的。
Top_term_N：和scoring_boolean很类似，每个词项将会被翻译长should查询子句；但是只是保留前N个最佳的词项；那么这个最佳词项的计算是怎么来的？是不是最多只会有N个查询子句？
Top_term_boost_N：和Top_term_N和类似，但是这种并不计算分数（和const_score_boolean类似）。
curl -XGET ‘localhost:9200/clients/client/1/_explain?pretty‘ -d ‘{
"query" : {
"prefix" : {
"name" : {
"prefix" : "j",
"rewrite" : "constant_score_boolean"
}
}
}
}‘
关于查询模板
查询模板，就是可以通过定制一套模板，设定一些占位符，然后通过parameter节点来为这些占位符赋值的方式：
Es的模板式基于musttache模板引擎来制作的；可以基于这些模板来实现条件，循环以及指定默认值等逻辑。
关于过滤器
过滤器不评分，只是过滤，所以检索性能比较好，但是相关性差；
查询（query）有评分环节，所以检索性能比较差，但是相关性好。
过滤器的实现和servlet的过滤器是一样的，都是一个过滤器链，逐条去走。每个过滤器都是基于上一个过滤器检索的条件进行处理；那些"很重"的过滤要考虑放到过滤链的后面；
关于查询分类
1.基本查询，match，match_all等，只有查询索引一个目的；通常是其他复杂查询的一部分。
2.组合查询，bool以及dismax，前者是子查询的分数之和作为文档的分数，后者则是子查询分数最大的那个起到关键作用（从名字上其实可以看出来）。
3.无分析查询，查询不会被ES解析，而是直接传递到lucene做处理，这类查询基本就是把ES当成NoSql来使用；term查询，prefix查询以及wildcard查询等；另外，可以通过对于停用词的二次处理实现高效检索，所谓停用词是指一些类似于"a"，"the"，汉语里面的"啊"，"也"之类的虚词，介词他们在查询中权重并不高；索性第一轮查询屏蔽到这类停用词，对与权重搞得词做一个查询并打分，然后再针对停用词做一次过滤，只是查询而不计算得分，减少计算量；
4.全文检索，直接使用lucene的查询机制以及查询语法；这类检索比较适合类似于google那种功能，查询结构由用户输入；match，multi_match，simple_query_string以及query_string等；
5.模式匹配查询，prefix，正则，wildcard等；模式匹配计算很昂贵，慎用
6.相似度查询，fuzzy*, more_like*；
7.支持打分操作，可以自定义打分规则，boosting，constant_score，function_score，indices等；
8.位置敏感查询，指定词项之间的距离；match_phrase（可以通过制定splot来指定分词词汇之间的距离），span*；这类查询也是比较耗费cpu的，慎用。
9.结构敏感查询，ES的结构化文档，嵌套文档查询等；但是ES对于结构化的查询并不是专业。
标签：match mat 概念 分析 嵌套 组合 ref 就是 ase
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiashiwendao/p/9536875.html
