文章目錄

• 概述
• 官網
• 示例
• • 構造模擬數據
  • 普通查詢
  • 使用 multi_match + most fileds查詢
  • best fields VS most fields

概述

繼續跟中華石杉老師學習ES，第十三篇

課程地址： https://www.roncoo.com/view/55

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官網

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html

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示例

上一節 我們演示了best_fileds的用法 白話Elasticsearch12-基于multi_match + bestfields語法實現dis_max+tie_breaker ，這里我們繼續來看下 most fields 的用法

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構造模擬數據

POST /forum/_mapping/article {"properties": {"sub_title": {"type": "text","analyzer": "english","fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}}} }

增加一個字段sub_title，使用english分詞器（會進行stemmer）， 然后在這對sub_title增加一個子field ,使用standard分詞器（不會進行stemmer）.

批量更新數據

POST /forum/article/_bulk { "update": { "_id": "1"} } { "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} } { "update": { "_id": "2"} } { "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} } { "update": { "_id": "3"} } { "doc" : {"sub_title" : "we have a lot of fun"} } { "update": { "_id": "4"} } { "doc" : {"sub_title" : "both of them are good"} } { "update": { "_id": "5"} } { "doc" : {"sub_title" : "haha, hello world"} }

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普通查詢

GET /forum/article/_search {"query": {"match": {"sub_title": "learning courses"}} }

sub_title用的是enligsh analyzer，所以還原了單詞.

因為如果我們用的是類似于english analyzer這種分詞器的話，就會將單詞還原為其最基本的形態，stemmer

learning --> learn learned --> learn courses --> course

sub_titile: learning coureses 就變成了 learn course

返回結果

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使用 multi_match + most fileds查詢

GET /forum/article/_search {"query": {"multi_match": {"query": "learning courses","type": "most_fields","fields": ["sub_title","sub_title.std"]}} }

結果

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best fields VS most fields

• best-fields策略，主要是說將某一個field匹配盡可能多的關鍵詞的doc優先返回回來

• most-fields策略，主要是說盡可能返回更多field匹配到某個關鍵詞的doc，優先返回回來

best_fields，是對多個field進行搜索，挑選某個field匹配度最高的那個分數，同時在多個query最高分相同的情況下，在一定程度上考慮其他query的分數。簡單來說，你對多個field進行搜索，就想搜索到某一個field盡可能包含更多關鍵字的數據

• 優點：通過best_fields策略，以及綜合考慮其他field，還有minimum_should_match支持，可以盡可能精準地將匹配的結果推送到最前面
• 缺點：除了那些精準匹配的結果，其他差不多大的結果，排序結果不是太均勻，沒有什么區分度了

實際的例子：百度之類的搜索引擎，最匹配的到最前面，但是其他的就沒什么區分度了

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most_fields，綜合多個field一起進行搜索，盡可能多地讓所有field的query參與到總分數的計算中來，此時就會是個大雜燴，出現類似best_fields案例最開始的那個結果，結果不一定精準，某一個document的一個field包含更多的關鍵字，但是因為其他document有更多field匹配到了，所以排在了前面；所以需要建立類似sub_title.std這樣的field，盡可能讓某一個field精準匹配query string，貢獻更高的分數，將更精準匹配的數據排到前面

• 優點：將盡可能匹配更多field的結果推送到最前面，整個排序結果是比較均勻的
• 缺點：可能那些精準匹配的結果，無法推送到最前面

實際的例子：wiki，明顯的most_fields策略，搜索結果比較均勻，但是的確要翻好幾頁才能找到最匹配的結果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch13-深度探秘搜索技术之基于multi_match+most fields策略进行multi-field搜索的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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