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所有查询会或多或少的执行相关度计算，但不是所有查询都有分析阶段。和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询（如 bool 或 function_score ）不同，文本查询可以划分成两大家族：
如 term 或 fuzzy 这样的底层查询不需要分析阶段，它们对单个词项进行操作。用 term 查询词项 Foo 只要在倒排索引中查找 准确词项 ，并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score 。
记住 term 查询只对倒排索引的词项精确匹配，这点很重要，它不会对词的多样性进行处理（如， foo 或 FOO ）。这里，无须考虑词项是如何存入索引的。如果是将 ["Foo","Bar"] 索引存入一个不分析的（ not_analyzed ）包含精确值的字段，或者将 Foo Bar 索引到一个带有 whitespace 空格分析器的字段，两者的结果都会是在倒排索引中有 Foo 和 Bar 这两个词。
像 match 或 query_string 这样的查询是高层查询，它们了解字段映射的信息：
如果查询 日期（date） 或 整数（integer） 字段，它们会将查询字符串分别作为日期或整数对待。
如果查询一个（ not_analyzed ）未分析的精确值字符串字段，它们会将整个查询字符串作为单个词项对待。
但如果要查询一个（ analyzed ）已分析的全文字段，它们会先将查询字符串传递到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的词项列表。
一旦组成了词项列表，这个查询会对每个词项逐一执行底层的查询，再将结果合并，然后为每个文档生成一个最终的相关度评分。
我们很少直接使用基于词项的搜索，通常情况下都是对全文进行查询，而非单个词项，这只需要简单的执行一个高层全文查询（进而在高层查询内部会以基于词项的底层查询完成搜索）。
当我们想要查询一个具有精确值的 not_analyzed 未分析字段之前，需要考虑，是否真的采用评分查询，或者非评分查询会更好。
单词项查询通常可以用是、非这种二元问题表示，所以更适合用过滤，而且这样做可以有效利用缓存：
GET /_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "gender": "female" } } } } }
匹配查询 match 是个 核心 查询。无论需要查询什么字段， match 查询都应该会是首选的查询方式。它是一个高级 全文查询 ，这表示它既能处理全文字段，又能处理精确字段。
这就是说， match 查询主要的应用场景就是进行全文搜索，我们以下面一个简单例子来说明全文搜索是如何工作的：
POST /my_type/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "title": "The quick brown fox" } { "index": { "_id": 2 }} { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } { "index": { "_id": 3 }} { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } { "index": { "_id": 4 }} { "title": "Brown fox brown dog" }
单个词查询
我们用第一个示例来解释使用 match 查询搜索全文字段中的单个词：
GET /my_type/_search { "query": { "match": { "title": "QUICK!" } } }
Elasticsearch 执行上面这个 match 查询的步骤是：
标题 title 字段是一个 string 类型（ analyzed ）已分析的全文字段，这意味着查询字符串本身也应该被分析。
将查询的字符串 QUICK! 传入标准分析器中，输出的结果是单个项 quick 。因为只有一个单词项，所以 match 查询执行的是单个底层 term 查询。
用 term 查询在倒排索引中查找 quick 然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档：1、2 和 3 。
用 term 查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将词频（term frequency，即词 quick 在相关文档的 title 字段中出现的频率）和反向文档频率（inverse document frequency，即词 quick 在所有文档的 title 字段中出现的频率），以及字段的长度（即字段越短相关度越高）相结合的计算方式。
结果：
"hits" : [ { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 0.8161564, "_source" : { "title" : "Quick brown rabbits", "body" : "Brown rabbits are commonly seen." } }, { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 0.76146, "_source" : { "title" : "The quick brown fox jumps over the quick dog" } } ]
如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索就会不太灵活，幸运的是 match 查询让多词查询变得简单：
GET /my_type/_search { "query": { "match": { "title": "BROWN DOG!" } } }
上面这个查询返回所有四个文档：
{ "hits": [ { "_id": "4", "_score": 0.73185337, "_source": { "title": "Brown fox brown dog" } }, { "_id": "2", "_score": 0.47486103, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } }, { "_id": "3", "_score": 0.47486103, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_id": "1", "_score": 0.11914785, "_source": { "title": "The quick brown fox" } } ] }
用 任意 查询词项匹配文档可能会导致结果中出现不相关的长尾。这是种散弹式搜索。可能我们只想搜索包含 所有 词项的文档，也就是说，不去匹配 brown OR dog ，而通过匹配 brown AND dog 找到所有文档。
match 查询还可以接受 operator 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 or 。我们可以将它修改成 and 让所有指定词项都必须匹配：
GET /my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "BROWN DOG!", "operator": "and" } } } }
这个查询可以把文档 1 排除在外，因为它只包含两个词项中的一个。
在 所有 与 任意 间二选一有点过于非黑即白。如果用户给定 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。
有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数，这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：
GET /my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "quick brown dog", "minimum_should_match": "75%" } } } }
当给定百分比的时候， minimum_should_match 会做合适的事情：在之前三词项的示例中， 75% 会自动被截断成 66.6% ，即三个里面两个词。无论这个值设置成什么，至少包含一个词项的文档才会被认为是匹配的。
在 组合过滤器 中，我们讨论过如何使用 bool 过滤器通过 and 、 or 和 not 逻辑组合将多个过滤器进行组合。在查询中， bool 查询有类似的功能，只有一个重要的区别。
过滤器做二元判断：文档是否应该出现在结果中？但查询更精妙，它除了决定一个文档是否应该被包括在结果中，还会计算文档的 相关程度 。
与过滤器一样， bool 查询也可以接受 must 、 must_not 和 should 参数下的多个查询语句。比如：
GET /my_type/_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "title": "quick" }}, "must_not": { "match": { "title": "lazy" }}, "should": [ { "match": { "title": "brown" }}, { "match": { "title": "dog" }} ] } } }
以上的查询结果返回 title 字段包含词项 quick 但不包含 lazy 的任意文档。目前为止，这与 bool 过滤器的工作方式非常相似。
区别就在于两个 should 语句，也就是说：一个文档不必包含 brown 或 dog 这两个词项，但如果一旦包含，我们就认为它们 更相关
{ "hits": [ { "_id": "3", "_score": 0.70134366, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_id": "1", "_score": 0.3312608, "_source": { "title": "The quick brown fox" } } ] }
文档 3 会比文档 1 有更高评分是因为它同时包含 brown 和 dog 。
所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，只有一个例外：那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。
就像我们能控制 match 查询的精度 一样，我们可以通过 minimum_should_match 参数控制需要匹配的 should 语句的数量，它既可以是一个绝对的数字，又可以是个百分比：
GET /my_type/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "brown" }}, { "match": { "title": "fox" }}, { "match": { "title": "dog" }} ], "minimum_should_match": 2 } } }
minimum_should_match也可以用百分比表示。
目前为止，可能已经意识到多词 match 查询只是简单地将生成的 term 查询包裹在一个 bool 查询中。如果使用默认的 or 操作符，每个 term 查询都被当作 should 语句，这样就要求必须至少匹配一条语句。以下两个查询是等价的：
{ "match": { "title": "brown fox"} } { "bool": { "should": [ { "term": { "title": "brown" }}, { "term": { "title": "fox" }} ] } }
以上为or
如果使用 and 操作符，所有的 term 查询都被当作 must 语句，所以 所有（all） 语句都必须匹配。以下两个查询是等价的：
{ "match": { "title": { "query": "brown fox", "operator": "and" } } } { "bool": { "must": [ { "term": { "title": "brown" }}, { "term": { "title": "fox" }} ] } }
如果指定参数 minimum_should_match ，它可以通过 bool 查询直接传递，使以下两个查询等价：
{ "match": { "title": { "query": "quick brown fox", "minimum_should_match": "75%" } } } { "bool": { "should": [ { "term": { "title": "brown" }}, { "term": { "title": "fox" }}, { "term": { "title": "quick" }} ], "minimum_should_match": 2 } }
查询语句提升权重
当然 bool 查询不仅限于组合简单的单个词 match 查询，它可以组合任意其他的查询，以及其他 bool 查询。普遍的用法是通过汇总多个独立查询的分数，从而达到为每个文档微调其相关度评分 _score 的目的。
假设想要查询关于 “full-text search（全文搜索）” 的文档，但我们希望为提及 “Elasticsearch” 或 “Lucene” 的文档给予更高的 权重 ，这里 更高权重 是指如果文档中出现 “Elasticsearch” 或 “Lucene” ，它们会比没有的出现这些词的文档获得更高的相关度评分 _score ，也就是说，它们会出现在结果集的更上面。
一个简单的 bool 查询 允许我们写出如下这种非常复杂的逻辑：
GET /_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "content": { "query": "full text search", "operator": "and" } } }, "should": [ { "match": { "content": "Elasticsearch" }}, { "match": { "content": "Lucene" }} ] } } }
should 语句匹配得越多表示文档的相关度越高。目前为止还挺好。
但是如果我们想让包含 Lucene 的有更高的权重，并且包含 Elasticsearch 的语句比 Lucene 的权重更高，该如何处理?
我们可以通过指定 boost 来控制任何查询语句的相对的权重， boost 的默认值为 1 ，大于 1 会提升一个语句的相对权重。所以下面重写之前的查询：
GET /_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "content": { "query": "full text search", "operator": "and" } } }, "should": [ { "match": { "content": { "query": "Elasticsearch", "boost": 3 } }}, { "match": { "content": { "query": "Lucene", "boost": 2 } }} ] } } }
假设有个网站允许用户搜索博客的内容，以下面两篇博客内容文档为例：
PUT /my_type/_doc/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_type/_doc/2 { "title": "Keeping pets healthy", "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis." }
用户输入词组 “Brown fox” 然后点击搜索按钮。事先，我们并不知道用户的搜索项是会在 title 还是在 body 字段中被找到，但是，用户很有可能是想搜索相关的词组。用肉眼判断，文档 2 的匹配度更高，因为它同时包括要查找的两个词：
现在运行以下 bool 查询：
GET /_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "Brown fox" }}, { "match": { "body": "Brown fox" }} ] } } }
我们发现7.5版本已经将分离最大化查询（Disjunction Max Query）做进去了，不需要专门指定dis_max
{ "took" : 500, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 12, "successful" : 12, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 4, "relation" : "eq" }, "max_score" : 0.8488448, "hits" : [ { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "4", "_score" : 0.8488448, "_source" : { "title" : "Brown fox brown dog" } }, { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 0.77041256, "_source" : { "title" : "Keeping pets healthy", "body" : "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis." } }, { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 0.53306913, "_source" : { "title" : "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index" : "my_type", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 0.50484294, "_source" : { "title" : "Quick brown rabbits", "body" : "Brown rabbits are commonly seen." } } ] } }
不需要专门指定dis_max，这个和上面查询的结果是一样的。
GET /_search { "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "title": "Brown fox" }}, { "match": { "body": "Brown fox" }} ] } } }
multi_match 查询为能在多个字段上反复执行相同查询提供了一种便捷方式。
multi_match 多匹配查询的类型有多种，其中的三种恰巧与 了解我们的数据 中介绍的三个场景对应，即： best_fields 、 most_fields 和 cross_fields （最佳字段、多数字段、跨字段）。
默认情况下，查询的类型是 best_fields ，这表示它会为每个字段生成一个 match 查询，然后将它们组合到 dis_max 查询的内部，如下：
GET /_search { "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 } } 上面这个查询用 multi_match 重写成更简洁的形式： GET /_search { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "type": "best_fields", "fields": [ "title", "body" ], "tie_breaker": 0.3, "minimum_should_match": "30%" } }
best_fields 类型是默认值，可以不指定。
如 minimum_should_match 或 operator 这样的参数会被传递到生成的 match 查询中。
现在讨论一种普遍的搜索模式：跨字段实体搜索（cross-fields entity search）。在如 person 、 product 或 address （人、产品或地址）这样的实体中，需要使用多个字段来唯一标识它的信息。 person 实体可能是这样索引的：
PUT /user/_doc/1 { "firstname": "Peter", "lastname": "Smith" } PUT /address/_doc/1 { "street": "5 Poland Street", "city": "London", "country": "United Kingdom", "postcode": "W1V 3DG" }
这与之前描述的 多字符串查询 很像，但这存在着巨大的区别。在 多字符串查询 中，我们为每个字段使用不同的字符串，在本例中，我们想使用 单个 字符串在多个字段中进行搜索。
我们的用户可能想搜索 “Peter Smith” 这个人，或 “Poland Street W1V” 这个地址，这些词出现在不同的字段中，所以如果使用 dis_max 或 best_fields 查询去查找 单个 最佳匹配字段显然是个错误的方式。
简单的方式
依次查询每个字段并将每个字段的匹配评分结果相加，听起来真像是 bool 查询：
GET /_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "street": "Poland Street W1V" }}, { "match": { "city": "Poland Street W1V" }}, { "match": { "country": "Poland Street W1V" }}, { "match": { "postcode": "Poland Street W1V" }} ] } } }
为每个字段重复查询字符串会使查询瞬间变得冗长，可以采用 multi_match 查询，将 type 设置成 most_fields 然后告诉 Elasticsearch 合并所有匹配字段的评分：
GET /_search { "query": { "multi_match": { "query": "Poland Street W1V", "type": "most_fields", "fields": [ "street", "city", "country", "postcode" ] } } }
most_fields 方式的问题
用 most_fields 这种方式搜索也存在某些问题，这些问题并不会马上显现：
回想一下 most_fields 查询是如何执行的：Elasticsearch 为每个字段生成独立的 match 查询，再用 bool 查询将他们包起来。
可以通过 validate-query API 查看：
GET /_validate/query?explain { "query": { "multi_match": { "query": "Poland Street W1V", "type": "most_fields", "fields": [ "street", "city", "country", "postcode" ] } } }
生成 explanation 解释：
(street:poland street:street street:w1v)
(city:poland city:street city:w1v)
(country:poland country:street country:w1v)
(postcode:poland postcode:street postcode:w1v)
可以发现， 两个 字段都与 poland 匹配的文档要比一个字段同时匹配 poland 与 street 文档的评分高。
在 匹配精度 中，我们讨论过使用 and 操作符或设置 minimum_should_match 参数来消除结果中几乎不相关的长尾，或许可以尝试以下方式：
{ "query": { "multi_match": { "query": "Poland Street W1V", "type": "most_fields", "operator": "and", "fields": [ "street", "city", "country", "postcode" ] } } }
所有词必须呈现，结果搜索结果为空。
在 什么是相关 中，我们解释过每个词默认使用 TF/IDF 相似度算法计算相关度评分：
一个词在单个文档的某个字段中出现的频率越高，这个文档的相关度就越高。
一个词在所有文档某个字段索引中出现的频率越高，这个词的相关度就越低。
当搜索多个字段时，TF/IDF 会带来某些令人意外的结果。
想想用字段 first_name 和 last_name 查询 “Peter Smith” 的例子， Peter 是个平常的名 Smith 也是平常的姓，这两者都具有较低的 IDF 值。但当索引中有另外一个人的名字是 “Smith Williams” 时， Smith 作为名来说很不平常，以致它有一个较高的 IDF 值！
下面这个简单的查询可能会在结果中将 “Smith Williams” 置于 “Peter Smith” 之上，尽管事实上是第二个人比第一个人更为匹配。
{ "query": { "multi_match": { "query": "Peter Smith", "type": "most_fields", "fields": [ "*_name" ] } } }
这里的问题是 smith 在名字段中具有高 IDF ，它会削弱 “Peter” 作为名和 “Smith” 作为姓时低 IDF 的所起作用。
存在这些问题仅仅是因为我们在处理着多个字段，如果将所有这些字段组合成单个字段，问题就会消失。可以为 person 文档添加 full_name 字段来解决这个问题：
就像 match 查询对于标准全文检索是一种最常用的查询一样，当你想找到彼此邻近搜索词的查询方法时，就会想到 match_phrase 查询。
GET /_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } }
类似 match 查询， match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置 与搜索词项相同的文档。 比如对于 quick fox 的短语搜索可能不会匹配到任何文档，因为没有文档包含的 quick 词之后紧跟着 fox 。
什么是短语
一个被认定为和短语 quick brown fox 匹配的文档，必须满足以下这些要求：
精确短语匹配 或许是过于严格了。也许我们想要包含 “quick brown fox” 的文档也能够匹配 “quick fox,” ， 尽管情形不完全相同。
我们能够通过使用 slop 参数将灵活度引入短语匹配中：
GET /_search { "query": { "match_phrase": { "title": { "query": "quick fox", "slop": 1 } } } }
slop 参数告诉 match_phrase 查询词条相隔多远时仍然能将文档视为匹配 。 相隔多远的意思是为了让查询和文档匹配你需要移动词条多少次？
鉴于一个短语查询仅仅排除了不包含确切查询短语的文档， 而 邻近查询 — 一个 slop 大于 0— 的短语查询将查询词条的邻近度考虑到最终相关度 _score 中。 通过设置一个像 50 或者 100 这样的高 slop 值, 你能够排除单词距离太远的文档， 但是也给予了那些单词临近的的文档更高的分数。
下列对 quick dog 的邻近查询匹配了同时包含 quick 和 dog 的文档， 但是也给了与 quick 和 dog 更加临近的文档更高的分数 ：
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": { "query": "quick dog", "slop": 50 } } } }
注意高 slop 值。
{ "hits": [ { "_id": "3", "_score": 0.75, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_id": "2", "_score": 0.28347334, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } } ] }
分数较高因为 quick 和 dog 很接近
分数较低因为 quick 和 dog 分开较远
标签：break 字符 text 实体 默认 xpl style 移动 nat
原文地址：https://www.cnblogs.com/starcrm/p/12172918.html
