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【建议】:类型most_fields与多个match类似,但best_fields更适合变形的文本匹配。
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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:
{ "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:
{ "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "type": "best_fields", "fields": [ "title", "body" ], "tie_breaker": 0.3, "minimum_should_match": "30%" } }
拷贝为 CURL在 SENSE 中查看
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如 |
查询字段名称的模糊匹配编辑
字段名称可以用模糊匹配的方式给出:任何与模糊模式正则匹配的字段都会被包括在搜索条件中, 例如可以使用以下方式同时匹配 book_title
、 chapter_title
和 section_title
(书名、章名、节名)这三个字段:
{ "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "fields": "*_title" } }
提升单个字段的权重编辑
可以使用 ^
字符语法为单个字段提升权重,在字段名称的末尾添加 ^boost
, 其中 boost
是一个浮点数:
{ "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "fields": [ "*_title", "chapter_title^2" ] } }
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