十六、Elasticsearch使用copy_to定制组合field

1、使用copy_to将多个field组合成一个field解决上一讲cross-fields的三个问题

主要问题出现在跨了多个字段去搜索，我们只要想办法将一个标识跨在多个field的情况合并成一个field即可，比如说本来是first_name和last_name,现在合并成一个full_name不就ok了吗

2、实战

PUT /forum/_mapping/article
{
  "properties": {
    "new_author_first_name" : {
      "type": "string",
      "copy_to": "new_author_full_name"
    },
    "new_author_last_name" : {
      "type": "string",
      "copy_to": "new_author_full_name"
    },
    "new_author_full_name" : {
      "type": "string"
    }
  }
}

用了这个copy_to语法之后，就可以将掉个字段的值拷贝到一个新的字段中，并建立倒排索引。
这里是将new_author_first_name和new_author_last_name的值拼接成一个字符串到new_author_full_name上

准备数据

POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Peter", "new_author_last_name" : "Smith"} }       --> Peter Smith
{ "update": { "_id": "2"} } 
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} }        --> Smith Williams
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} }           --> Jack Ma
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} }         --> Robbin Li
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} }     --> Tonny Peter Smith

再次搜索

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "new_author_full_name": "Peter Smith"
    }
  }
}

这时候只搜索一个字段，当然既不会出现cross_fields的问题，又可以得到想要的结果。

3、上篇幅答疑
问题1：只是找到尽可能多的field匹配doc，而不是某个field完全匹配的doc
解决方案：最匹配的document被最先返回

问题2：most_fields，没办法用minimum_should_match去掉长尾数据，就是匹配的特别少的结果
解决方案：可以使用minimum_should_match去掉长尾数据（上篇幅不能去掉这篇幅能去掉是因为这篇幅将多个字段copy_to合并成一个了，所以不存在cross-fields）

问题3：TF/IDF算法，比如Peter Smith和Smith Williams，搜索Peter Smith的时候，由于first_name中很少有Smith的，所以query在所有document中的频率很低，得到的分数很高，可能Smith Williams反而会排在Peter Smith前面
解决方案：Smith和Peter在一个field了，所以在所有document中出现的次数是均匀的，不会有极端的偏差

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