小白学习-ElasticSearch教程 -文档查询之match查询 | 分词器
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了小白学习-ElasticSearch教程 -文档查询之match查询 | 分词器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1. 分词器：
2. match查询：
- 支持filed类型为text、number、date 、 boolean的查询；text类型查询还支持分词器（analyzer），默认使用内置standard 分词器
- 分词匹配查询共有三种模式，分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix)，默认的匹配查询是布尔类型
- 查询过程：先对查询字符串进行分词，找出于索引库匹配的稳定
2.1. 数据准备 - 创建带分词器的索引映射
【栗子】：创建blog_match索引，指定title映射，并使用ik_max_word分词器
【HTTP请求】：
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【API请求】：调用索引创建的API即可，只是注意在实体类添加注解参数
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2.2. 数据准备 - 添加文档
新增一条"title"：“ElasticSearch学习教程”；“content”：“星星之火可以燎原的文档数据”
2.3. 数据准备 - 查看文本分词
对"ElasticSearch学习教程"文本进行ik分词器分析，可见分为elasticsearch、“学习”、"教程"三个分词
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2.4. 查询 - 映射有分词器的字段查询
【栗子】上述title字段是配置了分词器映射的，这里使用title字段进行查询，查询内容为"Spring data es教程"
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【参数说明】：
- query - 搜索的字符串
- operator - 操作符or或and，默认or，具体含义见【栗子分析】
- minimum_should_match - 最小匹配单元，整型为分词个数匹配、百分比则为百分比匹配，and操作符时不能使用改参数
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【HTTP请求】：
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【栗子分析】
- 像2.3一样对"Spring data es教程"进行同样的分词分析，分为"spring"、“data”、“es”、"教程"4个分词
- “minimum_should_match”: “1” 意味着只要有一个分词匹配即可，“operator”:“or” 意味着上述4个分词，任意1个和索引库匹配
- 可见"教程"这个分词是匹配的，所以能查询到"ElasticSearch学习教程"的文档，如果"minimum_should_match": “2”，那么无法匹配成功
·- 如果"operator":“and”，意味着搜索词分词的搜索词分词要全部包含在文档索引库中
- 显然"Spring data es"教程是不匹配的，如果搜索"学习教程"，即是匹配的
`·
【API请求】：MatchQueryBuilder构建Query
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searchOne方法获取一个查询结果，如果有多个，取第一个；search方法可以返回多个结果
2.4. 查询 - 映射没有分词器的字段查询
【栗子】上述content字段是没有配置分词器映射的，这里使用content字段进行查询，查询内容为"星的颜色"
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【HTTP】：
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【栗子分析】：
- content默认采用内置standard分词器，会将文本逐字分词，即"星星之火可以燎原"，分为了8个分词
- 当搜素"星的颜色"，根据standard，分为4个分词，or操作，minimum_should_match为1，所以符合分词"星"匹配
- 我们也可以显示指定analyzer分词器查询，根据ik分词，“星的颜色"分为"星”、“的”、"颜色"这3个分词
- 所以or仍然符合分词"星"匹配能搜索到文档，但and操作不符合匹配，所以搜索不到文档
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【API请求】：MatchQueryBuilder构建Query指定analyzer分词器
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3. match_phrase查询：
- 短语匹配：个人理解为临近分词匹配，查询过程和match类似，也支持指定analyzer分词器查询，此外还可以指定slop临近分词总数量
【数据准备】：文档"title":“Spring Data ElasticSearch小白学习教程”
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【栗子】查询"Spring教程"
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【栗子分析】：
- 文档"Spring Data ElasticSearch小白学习教程"由ik分词会分为"spring",“data”,“elasticsearch”,“小白”,“学习”,"教程"这6个分词
- 如果不指定slop（默认为0），那么是查询不到文档数据的，如果指定slop>=4，即可查询到文档数据，因为间隔了4个分词
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【HTTP请求】：
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【栗子】查询"Spring小白教程"
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【栗子分析】：
- 文档"Spring Data ElasticSearch小白学习教程"只需间隔3个分词（“data”,“elasticsearch”,“学习”）即可被查询出来
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【API请求】：
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- 此外，如果值为数组，如：“title”: [“Spring Data ElasticSearch”,“小白学习教程”]，那么数组间存在position_increment_gap，默认100
- 如上述数组搜索"Spring小白教程"，则slop值起码为103（100+3），才可搜索得到该文档
4. match_phrase_prefix查询：
短语前缀匹配：在match_phrase基础上，将最后一个分词作为前缀去匹配查询
【数据准备】：文档"title":“小白学习教程Euraka"和文档"title”:“小白学习教程ElasticSearch”
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【栗子】查询"小白教程E"
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【栗子分析】：
- 和match_phras一样，根据slop的设置，保证能进行到E的前缀匹配，通过E作为分词前缀，找到符合的文档
- max_expansions默认是50，指定为2，意味着取符合E前缀的所有文档的前两个；如果查询小白教程El，那么只能查询到1个
- max_expansions要注意是同一个分片数据的限制，不同分片可以routing指定，参考资料
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【HTTP请求】：
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【API请求】：
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5. match_bool_prefix查询：
短语前缀乱序匹配：在match基础上的前缀匹配，同样将最后一个分词作为前缀去匹配查询
【数据准备】：文档"title":“小白学习教程Euraka"和文档"title”:“小白学习教程ElasticSearch”
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【栗子】查询"教程小白El"
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【栗子分析】：
- 和match一样，可以设置operator、minimum_should_match参数；通match_phrase_prefix一样可以设置max_expansions参数
- 不像match_phrase_prefix查询要求文档的"教程"在"小白"之前，match_bool_prefix的分词可以乱序
- 所以同样的两个数据match_bool_prefix不用设置slop，也能查找到文档
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【HTTP请求】：
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【API请求】：暂无找到与之匹配的API，应该是使用bool的，这个后面再介绍
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6. match_all查询所有：
直接索引/_search即可，也可以match_all使用DSL的方式查询所有文档
【HTTP请求】：
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【API请求】：
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7. multi_match查询：
多字段查询：基于match匹配查询，允许对多个字段进行匹配查询，有六种类型查询
- best_fields： 默认类型，查询与任何字段匹配的文档，但是使用匹配的最佳字段对应的 _score
- most_fields：查询与任何字段匹配的文档，并将所有匹配字段的 _score 进行合并
- cross_fields：把要匹配的所有字段当成一个大字段。对搜索词分析成分词列表，对每个分词在这个大字段上搜索，只要查询到，就算匹配上
- phrase：在每个要匹配的字段上运行 match_phrase 查询，并使用匹配的最佳字段对应的 _score
- phrase_prefix：在每个要匹配的字段上运行 match_phrase_prefix 查询，并使用匹配的最佳字段对应的 _score
- bool_prefix：在每个要匹配的字段上运行 match_bool_prefix 查询，并将所有匹配字段的 _score 进行合并
这里主要讨论best_fields、most_fields、cross_fields，其他的只是各字段查询方式不一样
7.1. best_fields类型查询：
更使用于在同一个字段搜索多个词，因为往往多个词在同一个字段比分开在多个字段更有意义
【数据准备】：准备两个文档内容"
“title”: “我爱北京天安门”,
“content”: “早起去广场上看升旗”“title”: “我爱我家广场”,
“content”: “广场上看升旗”·
【栗子】多字段查询"天安门广场上看升旗"
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【HTTP请求】：
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【栗子分析】：
- 按理应该blogId=1的更匹配，但best_fields查询时，最佳字段匹配的文档就越靠前
- 首先对比title，明显content的关联性更强（词短，匹配的分词多）
- 虽然blogId=1的title有明确的天安门，但很遗憾，best_fields采用关联性强的conten来进行score
- 明显blogId=2的content关联性更强（词短，匹配分词多），最终blogId=2的靠前
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【栗子优化-使用tie_breaker】：
- tie_breaker：使用这个参数，会把非最佳的score也考虑进去，具体规则：最终_score = 最佳匹配的score+非最佳匹配的score*tie_breaker
- 1.9850065 = 1.7260926 + 0.8630463 * 0.3；score是怎么算出来的咱也不懂，反正最终的sorce就是这么来的，修改文档好像会影响score
- 可见，加上tie_breaker后就能较精确搜索到符合的文档
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【API请求】：multiMatchQuery好像API的score不太一样，母鸡啊
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7.2. most_fields类型查询：
结合多个字段搜索的相关性，最终评分高的靠前
【数据准备】：准备两个文档内容"
“title”: “我在北京天安门广场”,
“content”: “排队看升旗”“title”: “我在北京天安门”,
“content”: “广场很多人在排队看升旗”·
【栗子】多字段查询"广场看升旗"
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【HTTP请求】：
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【栗子分析】：
- 按理应该blogId=2的更匹配，但most_fields查询时，会考虑到其他非最佳字段匹配的相关性
- 首先blogId=2的title是没有相关性的，而blogId=1有分词"广场"，所以有相关性
- 通过match的普通查询同一个搜索词，对于title结果显示blogId=2的score为0;而blogId=1的score为1.318853；
- 对于content结果显示blogId=2的score=1.6761261;而blogId=1的score为 0.6460791；
- 所以最终的score，如blogId=1的是1.9649321 = 0.6460791 + 1.318853，最终blogId=1的靠前
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【API请求】：multiMatchQuery
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所以most_fields可以相当于best_fields + tie_breaker的效果，当然most_fields也支持tie_breaker参数
7.3. cross_fields类型查询：
- 类型相同的字段为一组，类似当作一个大字段；如果有类型不同，也就是多组，那么会结合bool-should来分析
- 对搜索词分析成分词列表，对每个分词在这个大字段上搜索，只要查询到，就算匹配上
- multi_match是支持operator和minimum_should_match参数的，但对于best_fields和most_fields会有所出入，因为他们是以字段为中心
【数据准备】：准备两个文档内容，其中这两个字段都是Text类型"
“content”: “ElasticSearch By Tony”,
“author”: “Tom”“content”: “ElasticSearch Use”,
“content”: “Tony”·
【栗子】多字段查询"ElasticSearch Tony"·
【HTTP请求】：most_fields并设置and操作符
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【栗子分析】：most_fields并设置and操作符
- ElasticSearch Tony两个分词都需要在content或author字段上匹配才能匹配到文档，所以不能搜索到"ElasticSearch Use"的文档
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【栗子分析】：most_fields并设置and操作符
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【HTTP请求】：cross_fields并设置and操作符
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【栗子分析】：cross_fields并设置and操作符
- 将同类的字段进行组合，此处类似一个大字段"ElasticSearch Use Tony"
- cross_fields是以词为中心，将"ElasticSearch","Tony"两个分词同时能在上述字段组合中匹配成功，即可搜索到文档
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【API请求】：multiMatchQuery
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cross_fields和best_fields，most_fields一个区别就是cross会将同类字段组合再进行分词匹配
7.4. 字段通配符和字段加权提升：
boost 会影响字段匹配的score，从而影响结果
以上是关于小白学习-ElasticSearch教程 -文档查询之match查询 | 分词器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章