Elasticsearch系列（13）Query之全文查询

Posted 2023-05-02

参考技术A 全文查询（Full text queries）能够搜索已分析的text字段，如电子邮件的正文。全文查询支持以下方式的查询：

匹配（match）查询返回与字段匹配的文档，支持字段类型包括文本、数字、日期或布尔值，对于文本值，在匹配之前对所提供的文本需进行分析。简单示例如下：

查询文本值“Brown Fox”，字段经过分析器分析后的分词（Brown和Fox），在文档字段值上必须全部匹配，示例如下：

查询文本值“Foaax”，模糊匹配查询，允许2个编辑距离，可以匹配到“Fox”，示例如下：

定义停止词过滤器“my_stop_words_filter”， 将zero_terms_query设置为all，match查询停用词，预期返回所有文档，示例如下：

匹配布尔前缀（match_bool_prefix）查询会首先分析输入的文本值，然后将分词后词条构造一个bool查询，除了最后一个词条外，每个词条都在term查询中使用，最后一个词条用于前缀查询。示例如下：

匹配文档字段content中包含“Quick”或前缀为“Brow”的文档，返回结果片段：

匹配短语（match_phrase）查询分析文本并且从分析的文本中创建一个短语查询。
匹配短语查询，在content字段中查询文本“White Fox”，不会拆分“White Fox”，如果文档中content字段包含“White Fox”，那么此文档匹配成功返回，示例如下:

返回结果片段如下：

匹配短语前缀（match_phrase_prefix）查询返回包含所输入文本中单词的文档，其顺序与所输入的相同，所输入的文本的最后一个词被视为前缀，并且返回的文档必须包含与该词开头的匹配的词条。

返回结果片段如下：

多值匹配（multi_match）查询建立在匹配（match）查询之上，允许多字段查询。
例如，在字段“content”或“user.name”上，查询文本“White Fox”，示例如下：

fields支持通配符查询。例如，在后缀为name的所有字段中查询，示例如下：

fields支持通过插入符号(^) 来提升单个字段。例如，content字段的相关性比字段user.name重要3倍，示例如下：

multi_match查询内部执行的方式取决于类型参数，其类型参数值包括：

首先创建索引my_index_03并且索引数据，示例如下：

most_fields使用示例如下：

phrase_prefix使用示例如下：

类似于

查询字符串（query_string）查询根据操作符(如AND或NOT)来解析和分割所提供的查询字符串，然后独立分析每个分割文本，最后返回匹配的文档，query_string查询严格按照查询语法，如果查询字符串包含任何无效语法，则返回错误。
例如，在my_index_03索引content字段上，查询“Brown”或“Quick White”文本值，示例如下：

通配符搜索可以在单个词条上运行，使用?替换单个字符，*替换零个或多个字符:
Qu?ck Bro*

正则表达式模式可以嵌入到查询字符串中，使用前斜杠中("/")包装：
content:/Qu.c[ki]/

使用模糊操作符进行模糊查询，默认编辑距离是2：
Quikc~
可修改编辑距离来控制拼写错误范围，如下修改编辑距离为1：
Quikc~1

可以为日期、数字或字符串字段指定范围。包含范围用方括号[min TO max]指定，排除范围用大括号min TO max指定。

使用boost操作符^使一个词条比另一个词条更相关。

默认情况下，只要有一个词条匹配，整个文档匹配。不过可以通过布尔操作符来更细粒度的控制。
首选操作符是+(该词条必须存在)和-(该词条必须不存在)，其他词条可选的，例如，查询Fox必须存在、White必须不存在，示例如下：
Quick +Fox -White

多个词条或子句可以用括号组合在一起，形成子查询:
message:(Brown OR Fox) content:(White Fox)^2

如果需要在查询中使用作为操作符的字符(而不是作为操作符)，那么应该使用前导反斜杠“\”对它们进行转义。例如，要搜索 (1+1)=2 ，需要将查询编写为 \(1\+1\)\=2 ，当为请求体使用JSON时，需要两个前面的反斜杠( \\ )。

可以使用fields参数在多个字段之间执行query_string搜索（用法参考多值匹配查询）。

简单查询字符串（simple_query_string）查询使用具有有限但容错语法的解析器，根据提供的查询字符串返回匹配文档。
它的语法比query_string查询简单，但是simple_query_string查询不会返回无效语法的错误。相反，它忽略查询字符串中任何无效的部分。

示例如下：

simple_query_string支持下列操作符：

根据匹配词条的顺序和接近度返回文档。间隔（intervals）查询使用一系列定义组成的匹配规则，将这些规则应用于来自指定字段的词条。
简单示例如下：

匹配（match）规则匹配分析的文本。

前缀（prefix）规则用来匹配以指定的一组字符开头的词条，这个前缀可以扩展到最多匹配128个词条，如果前缀匹配超过128词条，Elasticsearch将返回一个错误，可以在字段映射中使用index-prefixes选项来修改此限制。

通配符（wildcard）规则使用通配符模式匹配词条。此模式可以扩展到最多匹配128项，如果模式匹配超过128项，Elasticsearch将返回一个错误。

模糊（fuzzy）规则在由模糊性定义的编辑距离内匹配与所提供的词条相似的词条。如果模糊展开匹配的项超过128项，Elasticsearch将返回一个错误。

all_of规则返回跨其他规则组合的匹配项。

any_of规则返回其任一个子规则生成的intervals。

过滤（filter）规则基于查询返回间隔（intervals）。

下面的intervals查询中包含一个match规则，规则定义了查询文本为“Quick Fox”， 单词 Quick 和 Fox 之间的位置最大不超过10，match规则里包含一个filter规则，用来排除字段含有单词“Brown”的文档，具体如下：

返回结果片段如下：

下面的intervals查询中包含一个match规则，match规则里包含一个filter规则，filter规则使用脚本来定义规则（根据间隔的开始位置、结束位置和内部间隔计数来筛选间隔），具体如下：

下面的intervals查询中包含一个match规则，规则定义了查询文本为“Fox”，match规则里包含一个filter规则，filter规则使用contained_by参数定义了只查询“Brown Fox”的短语匹配，用其来过滤间隔，具体如下：

下面的intervals查询中包含子intervals，子intervals中包含两个match规则，具体如下：

Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)上篇

全文查询包括如下几种模式：

• match query
• match_phrase query
• match_phrase_prefix query
• multi_match query
• common terms query
• query_string query
• simple_query_string query

接下来我们详细介绍上述查询模式。

1、match query

标准的全文检索模式，包含模糊匹配、前缀或近似匹配等。

2、match_phrase query

与match query类似，但只是用来精确匹配的短语。

3、match_phrase_prefix query

与match_phrase查询类似，但是在最后一个单词上执行通配符搜索。

4、multi_match query

支持多字段的match query。

5、common terms query

相比match query，消除停用词与高频词对相关度的影响。

6、query_string query

查询字符串方式

7、simple_query_string query

简单查询字符串方式

本篇主要介绍前四种全文检索方式。

1、match query详解

1.1 match query使用示例与基本工作原理

全文索引查询，这意外着首先会对待查字符串（查询条件）进行分词，然后再去匹配，返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。

例如存在这样一条数据：

"_source":{
   "post_date":"2009-11-16T14:12:12",
   "message":"trying out Elasticsearch",
    "user":"dingw2"
}

查询字符串：

"query": {         
    "match" : {             
          "message" : "this out Elasticsearch"         
    } 
}

其JAVA代码对应：

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("message", "this out elasticsearch"));

其大体步骤如下：

首先对this out Elasticsearch分词，最终返回结果为 this、out、Elasticsearch，然后分别去库中进行匹配，默认只要一个匹配，就认为匹配，但会加入一个匹配程度（关联度），用scoce分数表示。

1.2 match query常用参数详解

• operator（操作类型）

可选值为：Operator.OR 和 Operator.AND。表示对查询字符串分词后，返回的词根列表，OR只需一个满足及认为匹配，而AND则需要全部词根都能匹配，默认值为：Operator.OR。

• minimum_should_match

最少需要匹配个数。在操作类型为Operator.OR时生效，指明分词后的词根，至少minimum_should_match 个词根匹配，则命中。

"match" : {         
    "message" : "this out Elasticsearch"，
    “minimum_should_match ”：“3”        
 }

此时由于this词根并不在原始数据"trying out Elasticsearch"中，又要求必须匹配的词根个数为3，故本次查询，无法命中。minimum_should_match 可选值如下：

• analyzer
  设置分词器，默认使用字段映射中定义的分词器或elasticsearch默认的分词器。

• lenient
  是否忽略由于数据类型不匹配引起的异常，默认为false。例如尝试用文本查询字符串查询数值字段，默认会抛出错误。

• fuzziness
  模糊匹配。

• zero_terms_query
  默认情况下，如果分词器会过滤查询字句中的停用词，可能会造成查询字符串分词后变成空字符串，此时默认的行为是无法匹配到任何文档，如果想改变该默认情况，可以设置zero_terms_query=all，类似于match_all,默认值为none。

• cutoff_frequency
  match查询支持cutoff_frequency，允许指定绝对或相对的文档频率：

• OR：高频单词被放入“或许有”的类别，仅在至少有一个低频（低于cutoff_frequency）单词满足条件时才积分；

• AND：高频单词被放入“或许有”的类别，仅在所有低频（低于cutoff_frequency）单词满足条件时才积分。该查询允许在运行时动态处理停用词而不需要使用停用词文件。它阻止了对高频短语（停用词）的评分/迭代，并且只在更重要/更低频率的短语与文档匹配时才会考虑这些文档。然而，如果所有查询条件都高于给定的cutoff_frequency，则查询将自动转换为纯连接(and)查询，以确保快速执行。

cutoff_frequency取值是相对于文档的总数的小数[0..1)，也可以是绝对值[1, +∞)。

• Synonyms（同义词）
  可在分词器中定义同义词，具体同义词将在后续章节中会单独介绍。

1.3 match query示例

public static void testMatchQuery() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
            searchRequest.indices("twitter");
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            sourceBuilder.query(
                    QueryBuilders.matchQuery("message", "is out Elasticsearch")
                        .zeroTermsQuery(ZeroTermsQuery.ALL)
                        .operator(Operator.OR)
                        .minimumShouldMatch("4<90%")
                    ).sort(new FieldSortBuilder("post_date").order(SortOrder.DESC))
                     .docValueField("post_date", "epoch_millis");
            searchRequest.source(sourceBuilder);
            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(result);
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

2、match_phrase query

与match query类似，但只是用来精确匹配的短语。

其主要工作流程：

首先，Elasearch(lucene)会使用分词器对全文本进行分词（返回一个一个的词根（顺序排列）），然后同样使用分词器对查询字符串进行分析，返回一个一个的词根（顺序性）。如果能在全字段中能够精确找到与查询字符串通用的词根序列，则认为匹配，否则认为不匹配。

举例如下：

如果原文字段message:"quick brown fox test we will like to you",则使用标准分词器(analyzer=standard)返回的结果如下：

使用命令：

curl -X GET "192.168.1.10:9200/_analyze" -H ‘Content-Type: application/json‘ -d‘
{
  "tokenizer" : "standard",
  "text" : "quick brown fox test we will like to you",
  "attributes" : ["keyword"] 
}‘

得出如下结果：

{
    "tokens":[
        {
            "token":"quick",
            "start_offset":0,
            "end_offset":5,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":0
        },
        {
            "token":"brown",
            "start_offset":6,
            "end_offset":11,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":1
        },
        {
            "token":"fox",
            "start_offset":12,
            "end_offset":15,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":2
        },
        {
            "token":"test",
            "start_offset":16,
            "end_offset":20,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":3
        },
        {
            "token":"we",
            "start_offset":21,
            "end_offset":23,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":4
        },
        {
            "token":"will",
            "start_offset":24,
            "end_offset":28,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":5
        },
        {
            "token":"like",
            "start_offset":29,
            "end_offset":33,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":6
        },
        {
            "token":"to",
            "start_offset":34,
            "end_offset":36,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":7
        },
        {
            "token":"you",
            "start_offset":37,
            "end_offset":40,
            "type":"<ALPHANUM>",
            "position":8
        }
    ]
}

其词根具有顺序性（词根序列）为quick、brown、fox、test 、we 、will、 like、 to 、you

如果查询字符串为 quick brown，分词后的词根序列为 quick brown，则是原词根序列的子集，则匹配。

如果查询字符串为 quick fox，分词后的词根序列为 quick fox，与原词根序列不匹配。如果指定slop属性，设置为1，则匹配，其表示每一个词根直接跳过一个词根形成新的序列，与搜索词根进行比较，是否匹配。

如果查询字符串为quick fox test,其特点是quick与原序列跳过一个词brown，但fox后面不跳过任何次，与test紧挨着，如果指定slop=1，同样能匹配到文档，但查询字符串quick fox test will，却匹配不到文档，说明slop表示整个搜索词根中为了匹配流，能跳过的最大次数。

按照match_phrase的定义，与match query的区别一个在与精确匹配，一个在于词组term（理解为词根序列），故match_phrase与match相比，不会有如下参数：fuzziness、cutoff_frequency、operator、minimum_should_match 这些参数。

3、match phrase prefix query

与match phrase基本相同，只是该查询模式会对最后一个词根进行前缀匹配。

GET /_search
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix" : {
            "message" : {
                "query" : "quick brown f",
                "max_expansions" : 10
            }
        }
    }
}

其工作流程如下：首先先对除最后一个词进行分词，得到词根序列 quick brown，然后遍历整个elasticsearch倒排索引，查找以f开头的词根，依次组成多个词根流，例如(quick brown fox) (quick brown foot)，默认查找50组，受参数max_expansions控制，在使用时请设置合理的max_expansions，该值越大，查询速度将会变的更慢。该技术主要完成及时搜索，指用户在输入过程中，就根据前缀返回查询结果，随着用户输入的字符越多，查询的结果越接近用户的需求。

4、multi match query

multi_match查询建立在match查询之上，允许多字段查询。

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":    "this is a test", 
      "fields": [ "subject", "message" ]   // @1
    }
  }
}

@1执行作用（查询）的字段，有如下几种用法：

1、[ "subject", "message" ] ，表示针对查询自动对subject,message字段进行查询匹配。

2、[ "title", "*name" ]，支持通配符，表示对title，以name结尾的字段进行查询匹配。

3、[ "subject^3", "message" ]，表示subject字段是message的重要性的3倍，类似于字段权重。

4.1 multi_query重要参数详解

4.1.1 type 属性

指定multi_query内部的执行方式，取值如下：best_fields、most_fields、cross_fields、phrase、phrase_prefix。

1、best_fields
type默认值，只要其中一个字段匹配则匹配文档（match query)。但是使用最佳匹配的字段的score来表示文档的分数，会影响文档的排序。

例如有如下两个文档，id,title,context字段值分别如下：

doc1 :  1  "Quick brown rabbits"   "Brown rabbits are commonly seen brown."
doc2：2  "Keeping pets healthy", "My quick brown as fox eats rabbits on a regular basis."

如果查询字段“brown fox”字符串，两个文档的匹配度谁高呢？初步分析如下：查询字符串"brown fox"会被分词为brown、fox两个词根，首先brown在doc1的title、context中都能匹配brown，而且次数为3次，在doc2中，只有在context字段中匹配到brown fox各一次，那哪个相关度（评分score）。

best_fields类型，认为在同一个字段能匹配到更多的查询字符串词根，则认为该字段更佳。由于doc2的context字段能匹配到两个查询词根，故doc2的匹配度更高，doc2会优先返回，对应测试代码：

public static void testMultiQueue_best_fields() {
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
                SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
                searchRequest.indices("esdemo");
                SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
                sourceBuilder.query(
                                QueryBuilders.multiMatchQuery("brown fox", "title","context")
                                        .type(Type.BEST_FIELDS)
                                );
                searchRequest.source(sourceBuilder);
                SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
                System.out.println(result);
        } catch (Throwable e) {
                e.printStackTrace();
        } finally {
                EsClient.close(client);
        }
}

执行的查询结果如下：

{
    "took":4,
    "timed_out":false,
    "_shards":{
        "total":5,
        "successful":5,
        "skipped":0,
        "failed":0
    },
    "hits":{
        "total":2,
        "max_score":0.5753642,
        "hits":[
            {
                "_index":"esdemo",
                "_type":"matchquerydemo",
                "_id":"2",
                "_score":0.5753642,
                "_source":{
                    "context":"My quick brown as fox eats rabbits on a regular basis.",
                    "title":"Keeping pets healthy"
                }
            },
            {
                "_index":"esdemo",
                "_type":"matchquerydemo",
                "_id":"1",
                "_score":0.2876821,
                "_source":{
                    "context":"Brown rabbits are commonly seen.",
                    "title":"Quick brown rabbits"
                }
            }
        ]
    }
}

best_fields类型内部会转换为（dis_max）：

GET /_search 
{   
    "query": {     
        "dis_max": {       
                "queries": [         
                    { "match": { "subject": "brown fox" }},         
                    { "match": { "message": "brown fox" }}       
                ],       
                "tie_breaker": 0.3     
          }   
       } 
}

通常best_fields类型使用单个最佳匹配字段的分数，但如果指定了tie_breaker，则其计算结果如下:最佳匹配字段的分数加上 tie_breaker * _score(其他匹配字段分数)。该查询模式支持match query相关的参数，例如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数。

best_fields和大多数字段类型都是以字段为中心的——它们为每个字段生成匹配查询。这意味着运算符和minimum_should_match参数将分别应用于每个字段。

2、most_fields
查找匹配任何字段并结合每个字段的_score的文档，Elasticsearch会为每个字段生成一个match查询，然后将它们包含在一个bool查询中。其算法的核心是各个字段的评分相加作为文档的最终得分参与排序。其建议场景是不同字段对同一关键字的存储维度不一样，例如字段一可能包含同义词、词干、变音符等；字段二可能包含原始词根，这种情况下综合各个字段的评分就会显的更加具有相关性。

该查询模式支持match query相关的参数，例如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数。

3、phrase、phrase_prefix

这两种类型score的计算采用best_fields方法，但是其查询方式分别为match_phrase、match_phrase_prefix。

4、cross_fields

交叉字段，对于需要匹配多个字段的结构化文档，cross_fields类型特别有用。例如，在查询“Will Smith”的first_name和last_name字段时，在一个字段中可能会有“Will”，而在另一个字段中可能会有“Smith”。这听起来很象most_fields，cross_fields与most_fields的两个明显区别如下：

• 对于opreator、minimum_should_match的作用域不一样，most_fields是针对字段的，（遍历每个字段，然后遍历查询词根列表，进行逐一匹配），而cross_fields是针对词根的，即遍历词根列表，搜索范围是所有字段。
• 相关性的考量不相同，cross_fields重在这个交叉匹配，对于一组查询词根，一部分出现在其中一个字段，另外一部分出现在另外一个字段中，其相关性计算评分将更高。
  举例说明：例如有如下查询语句：

{   
    "query": {     
        "multi_match" : {       
            "query":      "Will Smith",       
            "type":       "cross_fields",       
            "fields":     [ "first_name", "last_name" ],       
            "operator":   "and"     
        }   
    } 
}

其执行操作时，首先对查询字符串分析得出will、smith两个词根，然后遍历这两个词根，一次对first_name,last_name进行匹配，也就是说opreator、minimum_should_match这些参数作用2次，而most_fields方式，是一个嵌套循环，先遍历字段，然后对每一个词根在该字段上进行匹配，在该示例中，opreator、minimum_should_match这些参数作用4次。

4.1.2 tie_breaker属性

默认情况下，每个词汇混合查询将使用组中任何字段返回的最佳分数，然后将这些分数相加，以给出最终分数。tie_breaker参数可以改变每项混合查询的默认行为。tie_breaker可选值如下：

• 0.0 ： 默认行为，使用最佳字段的score。

• 1.0 ：所有匹配字段socre的和。

• 0.0 ~ 1.0 : 使用最佳匹配字段的score + (其他匹配字段score) * tie_breaker。

4.1.3 multi_query支持其他match query参数

其他诸如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数,multi_query同样支持。

由于篇幅的原因，本节就只介绍全文检索方式的前4种方式，全文检索的其他查询方式将在下一节详细介绍。

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