【ElasticSearch】全文搜索（七）

时间：2020-06-13 13:21:20 阅读：86 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

全文搜索介绍

　　全文搜索两个最重要的方面是:

相关性(Relevance) 它是评价查询与其结果间的相关程度，并根据这种相关程度对结果排名的一种能力，这种计算方式可以是 TF/IDF 方法、地理位置邻近、模糊相似，或其他的某些算法。
分词(Analysis) 它是将文本块转换为有区别的、规范化的 token 的一个过程，目的是为了创建倒排索引以及查询倒排索引。

数据准备

　　本例使用ES版本为7.6.1

　　1、创建索引

 1 PUT /user
 2 
 3 {
 4     "settings": {
 5         "index": {
 6             "number_of_shards": "1",
 7             "number_of_replicas": "0"
 8         }
 9     },
10     "mappings": {
11         "properties": {
12             "name": {
13                 "type": "text"
14             },
15             "age": {
16                 "type": "integer"
17             },
18             "mail": {
19                 "type": "keyword"
20             },
21             "hobby": {
22                 "type": "text",
23                 "analyzer": "ik_max_word"
24             }
25         }
26     }
27 }

　　2、插入数据

 1 POST /user/_bulk
 2 
 3 {"index":{"_index":"user"}
 4 {"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"} 
 5 {"index":{"_index":"user"}
 6 {"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"} 
 7 {"index":{"_index":"user"}
 8 {"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"} 
 9 {"index":{"_index":"user"}
10 {"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","hobby":"跑步、游泳、篮球"} 
11 {"index":{"_index":"user"}
12 {"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影、羽毛球"}

　　3、效果如下：

　　　　技术图片

搜索

1、单词搜索

　　示例：

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "match": {
 6             "hobby": "音乐"
 7         }
 8     },
 9     "highlight": {
10         "fields": {
11             "hobby": {}
12         }
13     }
14 }

　　效果如下：

　　技术图片

　　过程说明:

检查字段类型
爱好 hobby 字段是一个 text 类型( 指定了IK分词器)，这意味着查询字符串本身也应该被分词。
分析查询字符串。
将查询的字符串 “音乐” 传入IK分词器中，输出的结果是单个项音乐。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。
查找匹配文档。
用 term 查询在倒排索引中查找 “音乐” 然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档:3 、5 。
为每个文档评分。
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 “音乐” 在相关文档的 hobby 字段中出现的频率)和
反向文档频率(inverse document frequency，即词 “音乐” 在所有文档的 hobby 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。

2、多词搜索

　　示例：

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "match": {
 6             "hobby": "音乐 篮球"
 7         }
 8     },
 9     "highlight": {
10         "fields": {
11             "hobby": {}
12         }
13     }
14 }

　　效果如下：

　　技术图片

　　可以看到，包含了“音乐”、“篮球”的数据都已经被搜索到了。可是，搜索的结果并不符合我们的预期，因为我们想搜索的是既包含“音乐”又包含“篮球”的用户，显然结果返回

的“或”的关系。

　　在Elasticsearch中，可以指定词之间的逻辑关系，如下:

　　and关系示例：

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "match": {
 6             "hobby": {
 7                 "query": "音乐 篮球",
 8                 "operator": "and"
 9             }
10         }
11     },
12     "highlight": {
13         "fields": {
14             "hobby": {}
15         }
16     }
17 }

　　or关系示例：

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "match": {
 6             "hobby": {
 7                 "query": "音乐 篮球",
 8                 "operator": "or"
 9             }
10         }
11     },
12     "highlight": {
13         "fields": {
14             "hobby": {}
15         }
16     }
17 }

　　前面我们测试了“OR” 和 “AND”搜索，这是两个极端，其实在实际场景中，并不会选取这2个极端，更有可能是选取这种，或者说，只需要符合一定的相似度就可以查询到数据，在Elasticsearch中也支持这样的查询，通过 minimum_should_match来指定匹配度，如:70%;

　　minimum_should_match关系示例

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "match": {
 6             "hobby": {
 7                 "query": "音乐 篮球",
 8                 "minimum_should_match": "80%"
 9             }
10         }
11     },
12     "highlight": {
13         "fields": {
14             "hobby": {}
15         }
16     }
17 }

　　相似度应该多少合适，需要在实际的需求中进行反复测试，才可得到合理的值。

3、组合搜索

　　在搜索时，也可以使用过滤器中讲过的bool组合查询，示例:

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "bool": {
 6             "must": {
 7                 "match": {
 8                     "hobby": "篮球"
 9                 }
10             },
11             "must_not": {
12                 "match": {
13                     "hobby": "音乐"
14                 }
15             },
16             "should": [
17                 {
18                     "match": {
19                         "hobby": "游泳"
20                     }
21                 }
22             ]
23         }
24     },
25     "highlight": {
26         "fields": {
27             "hobby": {}
28         }
29     }
30 }

　　上面搜索的意思是:

　　　　搜索结果中必须包含篮球，不能包含音乐，如果包含了游泳，那么它的相似度更高。

　　效果如下：

　　　　技术图片

　　评分的计算规则

　　　　bool 查询会为每个文档计算相关度评分 _score ，再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score 求和，最后除以 must 和 should 语句的总数。

　　　　must_not 语句不会影响评分; 它的作用只是将不相关的文档排除。

　　默认情况下，should中的内容不是必须匹配的，如果查询语句中没有must，那么就会至少匹配其中一个。

　　当然了，也可以通过minimum_should_match参数进行控制，该值可以是数字也可以的百分比。

4、权重

　　有些时候，我们可能需要对某些词增加权重来影响该条数据的得分。如下:

　　搜索关键字为“游泳篮球”，如果结果中包含了“音乐”权重为10，包含了“跑步”权重为2。

 1 POST /user/_search
 2 
 3 {
 4     "query": {
 5         "bool": {
 6             "must": {
 7                 "match": {
 8                     "hobby": {
 9                         "query": "游泳篮球",
10                         "operator": "and"
11                     }
12                 }
13             },
14             "should": [
15                 {
16                     "match": {
17                         "hobby": {
18                             "query": "音乐",
19                             "boost": 10
20                         }
21                     }
22                 },
23                 {
24                     "match": {
25                         "hobby": {
26                             "query": "跑步",
27                             "boost": 2
28                         }
29                     }
30                 }
31             ]
32         }
33     },
34     "highlight": {
35         "fields": {
36             "hobby": {}
37         }
38     }
39 }