Elasticsearch 之（18）best fields，most fields策略
基于dis_max实现best fields策略进行多字段搜索
1、为帖子数据增加content字段
POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"content" : "i think java is the best programming language"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"content" : "i am only an elasticsearch beginner"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"content" : "elasticsearch and hadoop are all very good solution, i am a beginner"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"content" : "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java"} }
2、搜索title或content中包含java或solution的帖子
下面这个就是multi-field搜索，多字段搜索
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "title": "java solution" }},
{ "match": { "content": "java solution" }}
]
}
}
}
3、结果分析
期望的是doc5，结果是doc2,doc4排在了前面
计算每个document的relevance score：每个query的分数，乘以matched query数量，除以总query数量
算一下doc4的分数
{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc4，是有一个分数的
{ "match": { "content": "java solution" }}，针对doc4，也是有一个分数的
所以是两个分数加起来，比如说，1.1 + 1.2 = 2.3
matched query数量 = 2
总query数量 = 2
2.3 * 2 / 2 = 2.3
算一下doc5的分数
{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc5，是没有分数的
{ "match": { "content": "java solution" }}，针对doc5，是有一个分数的
所以说，只有一个query是有分数的，比如2.3
matched query数量 = 1
总query数量 = 2
2.3 * 1 / 2 = 1.15
doc5的分数 = 1.15 < doc4的分数 = 2.3
4、best fields策略，dis_max
best fields策略，就是说，搜索到的结果，应该是某一个field中匹配到了尽可能多的关键词，被排在前面；而不是尽可能多的field匹配到了少数的关键词，排在了前面
dis_max语法，直接取多个query中，分数最高的那一个query的分数即可
{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc4，是有一个分数的，1.1
{ "match": { "content": "java solution" }}，针对doc4，也是有一个分数的，1.2
取最大分数，1.2
{ "match": { "title": "java solution" }}，针对doc5，是没有分数的
{ "match": { "content": "java solution" }}，针对doc5，是有一个分数的，2.3
取最大分数，2.3
然后doc4的分数 = 1.2 < doc5的分数 = 2.3，所以doc5就可以排在更前面的地方，符合我们的需要
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{ "match": { "title": "java solution" }},
{ "match": { "content": "java solution" }}
]
}
}
}
tie_breaker
1、搜索title或content中包含java beginner的帖子
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{ "match": { "title": "java beginner" }},
{ "match": { "body": "java beginner" }}
]
}
}
}
有些场景不是太好复现的，因为是这样，你需要尝试去构造不同的文本，然后去构造一些搜索出来，去达到你要的一个效果
可能在实际场景中出现的一个情况是这样的：
（1）某个帖子，doc1，title中包含java，content不包含java beginner任何一个关键词
（2）某个帖子，doc2，content中包含beginner，title中不包含任何一个关键词
（3）某个帖子，doc3，title中包含java，content中包含beginner
（4）最终搜索，可能出来的结果是，doc1和doc2排在doc3的前面，而不是我们期望的doc3排在最前面
dis_max，只是取分数最高的那个query的分数而已。
2、dis_max只取某一个query最大的分数，完全不考虑其他query的分数
3、使用tie_breaker将其他query的分数也考虑进去
tie_breaker参数的意义，在于说，将其他query的分数，乘以tie_breaker，然后综合与最高分数的那个query的分数，综合在一起进行计算
除了取最高分以外，还会考虑其他的query的分数
tie_breaker的值，在0~1之间，是个小数，就ok
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{ "match": { "title": "java beginner" }},
{ "match": { "body": "java beginner" }}
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
}multi_match语法实现dis_max+tie_breakertitle权重^2
minimum_should_match，主要是用来干嘛的？
去长尾，long tail
长尾，比如你搜索5个关键词，但是很多结果是只匹配1个关键词的，其实跟你想要的结果相差甚远，这些结果就是长尾
minimum_should_match，控制搜索结果的精准度，只有匹配一定数量的关键词的数据，才能返回
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "java solution",
"type": "best_fields",
"fields": [ "title^2", "content" ],
"tie_breaker": 0.3,
"minimum_should_match": "50%"
}
}
}
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{
"match": {
"title": {
"query": "java beginner",
"minimum_should_match": "50%",
"boost": 2
}
}
},
{
"match": {
"body": {
"query": "java beginner",
"minimum_should_match": "30%"
}
}
}
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
}
most-fields
从best-fields换成most-fields策略
best-fields策略，主要是说将某一个field匹配尽可能多的关键词的doc优先返回回来
most-fields策略，主要是说尽可能返回更多field匹配到某个关键词的doc，优先返回回来
POST /forum/_mapping/article
{
"properties": {
"sub_title": {
"type": "string",
"analyzer": "english",
"fields": {
"std": {
"type": "string",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
}
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"} }
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"sub_title": "learning courses"
}
}
}
{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1.219939,
"hits": [
{
"_index": "forum",
"_type": "article",
"_id": "2",
"_score": 1.219939,
"_source": {
"articleID": "KDKE-B-9947-#kL5",
"userID": 1,
"hidden": false,
"postDate": "2017-01-02",
"tag": [
"java"
],
"tag_cnt": 1,
"view_cnt": 50,
"title": "this is java blog",
"content": "i think java is the best programming language",
"sub_title": "learned a lot of course"
}
},
{
"_index": "forum",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_score": 0.5063205,
"_source": {
"articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3",
"userID": 1,
"hidden": false,
"postDate": "2017-01-01",
"tag": [
"java",
"hadoop"
],
"tag_cnt": 2,
"view_cnt": 30,
"title": "this is java and elasticsearch blog",
"content": "i like to write best elasticsearch article",
"sub_title": "learning more courses"
}
}
]
}
}
sub_title用的是enligsh analyzer，所以还原了单词
为什么，因为如果我们用的是类似于english analyzer这种分词器的话，就会将单词还原为其最基本的形态，stemmer
learning --> learn
learned --> learn
courses --> course
sub_titile: learning coureses --> learn course
{ "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} }，就排在了{ "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} }的前面
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"sub_title": "learning courses"
}
}
}
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "learning courses",
"type": "most_fields",
"fields": [ "sub_title", "sub_title.std" ]
}
}
}{
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"_type": "article",
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"java"
],
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"title": "this is java blog",
"content": "i think java is the best programming language",
"sub_title": "learned a lot of course"
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"_index": "forum",
"_type": "article",
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"articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3",
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"postDate": "2017-01-01",
"tag": [
"java",
"hadoop"
],
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"view_cnt": 30,
"title": "this is java and elasticsearch blog",
"content": "i like to write best elasticsearch article",
"sub_title": "learning more courses"
}
}
]
}
}most fields 与 best_fields的区别
（1）best_fields，是对多个field进行搜索，挑选某个field匹配度最高的那个分数，同时在多个query最高分相同的情况下，在一定程度上考虑其他query的分数。简单来说，你对多个field进行搜索，就想搜索到某一个field尽可能包含更多关键字的数据
优点：通过best_fields策略，以及综合考虑其他field，还有minimum_should_match支持，可以尽可能精准地将匹配的结果推送到最前面
缺点：除了那些精准匹配的结果，其他差不多大的结果，排序结果不是太均匀，没有什么区分度了
实际的例子：百度之类的搜索引擎，最匹配的到最前面，但是其他的就没什么区分度了
（2）most_fields，综合多个field一起进行搜索，尽可能多地让所有field的query参与到总分数的计算中来，此时就会是个大杂烩，出现类似best_fields案例最开始的那个结果，结果不一定精准，某一个document的一个field包含更多的关键字，但是因为其他document有更多field匹配到了，所以排在了前面；所以需要建立类似sub_title.std这样的field，尽可能让某一个field精准匹配query string，贡献更高的分数，将更精准匹配的数据排到前面
优点：将尽可能匹配更多field的结果推送到最前面，整个排序结果是比较均匀的
缺点：可能那些精准匹配的结果，无法推送到最前面
实际的例子：wiki，明显的most_fields策略，搜索结果比较均匀，但是的确要翻好几页才能找到最匹配的结果