1、問題拋出

某個詞組在Elasitcsearch中的某個document中存在，就一定通過某種匹配方式把它搜出來。?
舉例：

title=公路局正在治理解放大道路面積水問題。

輸入關鍵詞:道路，能否搜索到這個document呢？?
實際應用中可能需要：?
1）檢索關鍵詞”理解”、”解放”、”道路”、“理解放大”，都能搜出這篇文檔。?
2）單個的字拆分“治”、“水”太多干擾，不要被檢索出來。?
3）待檢索的詞不在詞典中，也必須要查到。?
4）待檢索詞只要在原文title或content中出現，都要檢索到。?
5）檢索要快，要摒棄wildcard模糊匹配性能問題。

2、問題分析

常用的stand標準分詞，可以滿足要求1）、3）、4）、5）。?
標準分詞器是什么鬼？?
標準分析儀是默認分析儀，如果沒有指定，則默認使用該分詞器。 它提供了基于語法的標記，并且適用于大多數語言。?
對于中文字符串，會逐個漢字分詞。?
標準分詞器的結果如下：

GET /ik_index/_analyze?analyzer=standard { "text":"公路局正在治理解放大道路面積水問題" } 公,路,局,正,在,治,理,解,放,大,道,路,面,積,水,問,題

但，會出現冗余數據非常多。?
針對要求2），排除match檢索，排除stand分詞。?
針對要求5），排除wildcard模糊檢索。?
針對要求3）、4)，新詞也要被檢索到比如：“聲臨其境”、“孫大?！钡纫惨鼙凰阉鞯健?
針對要求1），采用match_phrase貌似靠譜些。

3、小試牛刀

先使用IK-max-word細粒度分詞器，結合match_phrase試一試？

步驟1：定義索引和Mapping

PUT ik_index {"mappings":{"ik_type":{"properties":{"title":{"type":"text","fields":{"ik_my_max":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word"},"ik_my_smart":{"type":"text","analyzer":"ik_smart"},"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}}}}}}

這里，為了驗證分詞，同時使用了ik_smart和ik_max兩種分詞。?
實際開發中不需要，因為：兩種分詞共存，會導致導入數據創建索引的時候，索引會非常大，對磁盤和檢索性能都會有影響。

步驟2：插入文檔

POST ik_index/ik_type/3 {"title":"公路局正在治理解放大道路面積水問題" }

步驟3：實施檢索

POST ik_index/ik_type/_search {"profile":"true","query":{"match_phrase":{"title.ik_my_max":"道路"}} }

搜索結果如下：?
無結果返回。

{"took": 1,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 0,"max_score": null,"hits": []} }

為什么使用了max_word細粒度分詞，使用了match_pharse檢索，為什么沒有結果。?
分析一下：?
細粒度ik_max_word分詞結果為：

GET /ik_index/_analyze?analyzer=ik_max_word { "text":"公路局正在治理解放大道路面積水問題" } 公路局 ,公路 ,路局 ,路 ,局正 ,正在 ,正 ,治理 ,治 ,理解 , 理 ,解放 ,解 ,放大 ,大道 ,大 ,道路 ,道 ,路面 ,路 , 面積 ,面 ,積水 ,積 ,水 ,問題

以上方式，除了可以返回分詞結果外，還能返回詞所在的位置position。

構建索引的時候，道路被拆分為：道路:16，道:17，路：19。（注意中間加了18：路面）

{"token": "路面","start_offset": 11,"end_offset": 13,"type": "CN_WORD","position": 18}

而檢索的時候，而道路拆分為： 道路0 道1 路2

match_phrase檢索時候，文檔必須同時滿足以下兩個條件，才能被檢索到：?
1）分詞后所有詞項都出現在該字段中；?
2）字段中的詞項順序要一致。?
位置信息可以被存儲在倒排索引中，因此 match_phrase 查詢這類對詞語位置敏感的查詢， 就可以利用位置信息去匹配包含所有查詢詞項，且各詞項順序也與我們搜索指定一致的文檔，中間不夾雜其他詞項。

為了驗證如上的解釋，新增一篇“道路”相關的title，檢驗一下：

POST ik_index/ik_type/4 {"title":"黨員干部堅持走馬克思主義道路的重要性" }

注意：這時，搜索道路是可以匹配到的。

"hits": {"total": 1,"max_score": 1.9684901,"hits": [{"_index": "ik_index","_type": "ik_type","_id": "4","_score": 1.9684901,"_source": {"title": "黨員干部堅持走馬克思主義道路的重要性"}}]},

細粒度ik_max_word分詞結果為：

黨員干部, 黨員, 干部, 堅持走, 堅持, 堅, 持, 走馬, 馬克思主義, 馬克思, 馬克, 馬, 克, 思, 主義, 道路, 道, 路, 重要性, 重要, 要性, 性

構建索引的時候，道路被拆分為：15，16，17位置。?
與檢索的詞項順序是一致的。?
這里解析更詳細：http://t.cn/R8pzw9e

4、match_pharse都搜不出來，還有沒有別的方案？

有，和match_pharse類似，不過match_phrase_prefix支持最后一個term前綴匹配。?
除了把查詢文本的最后一個分詞只做前綴匹配之外，match_phrase_prefix和match_phrase查詢基本一樣，參數 max_expansions 控制最后一個單詞會被重寫成多少個前綴，也就是，控制前綴擴展成分詞的數量，默認值是50（官網文檔建議50）。?
擴展的前綴數量越多，找到的文檔數量就越多；?
如果前綴擴展的數量太少，可能查找不到相應的文檔，遺漏數據。

POST ik_index/ik_type/_search {"profile":"true","query":{"match_phrase_prefix" : {"title.ik_my_max" : {"query": "道路","max_expansions": 50}} } }

經驗證： 關鍵詞”理解”、”解放”、”道路”、“理解放大”，都能搜出這篇文檔。

5、應用場景

我們自己開發搜索引擎的時候，經常會出現基于title或者content字段進行檢索。?
如果用match檢索，會出現噪音很多的情況；?
如果用match_phrase，會出現某些字段檢索不出來的情況，如上分析的“道路”；?
如果用wildcard，能檢索出來，但又有性能問題的存在。?
這時候，可以考慮下： match_phrase_prefix。

6、小結

實際開發中，根據應用場景不同，采用不同的分詞器。?
如果選用ik，建議使用ik_max_word分詞，因為：ik_max_word的分詞結果包含ik_smart。?
匹配的時候，如果想盡可能的多檢索結果，考慮使用match;?
如果想盡可能精確的匹配分詞結果，考慮使用match_phrase;?
如果短語匹配的時候，怕遺漏，考慮使用match_phrase_prefix。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的match_phrase搜不出来，怎么办？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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