ElasticSearch基础3：全文搜索

ElasticSearch基础3：全文搜索
全文搜索

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：
- 基于词项的查询
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。
- 基于全文的查询
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

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：
- 检查字段类型
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。
- 分析查询字符串
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。
- 查找匹配文档
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 。
- 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 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：
- 文档 1 最相关，因为它的 title 字段更短，即 quick 占据内容的一大部分。
- 文档 3 比文档 2 更具相关性，因为在文档 3 中 quick 出现了两次。
```
"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"
        }
      }
    ]
```
多词查询

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"
        }
     }
  ]
}
```
- 文档 4 最相关，因为它包含词 "brown" 两次以及 "dog" 一次。
- 文档 2、3 同时包含 brown 和 dog 各一次，而且它们 title 字段的长度相同，所以具有相同的评分。
- 文档 1 也能匹配，尽管它只有 brown 没有 dog 。
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。

控制精度

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。

组合查询

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 。

控制精度

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。

使用布尔匹配

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 
                    }
                }}
            ]
        }
    }
}
```
最佳字段

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

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。

跨字段实体搜索

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：
- 它是为多数字段匹配任意词设计的，而不是在所有字段中找到最匹配的。
- 它不能使用 operator 或 minimum_should_match 参数来降低次相关结果造成的长尾效应。
- 词频对于每个字段是不一样的，而且它们之间的相互影响会导致不好的排序结果。
问题 1 ：在多个字段中匹配相同的词

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。

问题 2 ：剪掉长尾

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。

问题 3 ：词频

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：
- 词频
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。
- 逆向文档频率
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：

短语匹配

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：
- quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。
- brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。
- fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。
- 如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。
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？

越近越好

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
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