Elasticsearch中的MatchQuery

MatchQuery

MatchQuery是Elasticsearch中一种比较复杂的Query，在查询时会先被改写成一些低级Query的组合。

TermQuery、SynonymQuery、BooleanQuery、PhraseQuery简介

// TODO

MatchQuery改写流程

MatchQuery改写流程的入口: org.elasticsearch.index.search.MatchQuery.MatchQueryBuilder.createFieldQuery(…)
其中主要调用了父类的实现：org.apache.lucene.util.QueryBuilder.createFieldQuery(…)

第一步，使用Analyzer对text进行分词，遍历分词结果TokenStream，计算出以下4个值：

1. numTokens: 词的总数
2. positionCount: 位置的总数
3. hasSynonyms: 是否有同义词。只要存在positionIncrement等于0的情况，就认为是同义词。
   因此shingle_filter分词的结果也会被当成同义词。
4. isGraph: 是否是图。只要存在positionLength>1的情况，就被认为是图。

  int numTokens = 0;
  int positionCount = 0;
  boolean hasSynonyms = false;
  boolean isGraph = false;

  stream.reset();
  while (stream.incrementToken()) {
    numTokens++;
    int positionIncrement = posIncAtt.getPositionIncrement();
    if (positionIncrement != 0) {
      positionCount += positionIncrement;
    } else {
      hasSynonyms = true;
    }

    int positionLength = posLenAtt.getPositionLength();
    if (enableGraphQueries && positionLength > 1) {
      isGraph = true;
    }
  }

第二步，根据这4个值来决定不同的分支：

quoted参数可以控制当positionLength>1时，是改写成PhraseQuery还是多个TermQuery组合成的BooleanQuery。
一般的MatchQuery中，quoted都为false，因此这里只重点分析quoted=false的情况

各分支流程

1. analyzeTerm

当token数量为1时，走analyzeTerm分支，此时MatchQuery被简单的改写成TermQuery

2. analyzeBoolean

numTokens>1
isGraph = false
quoted=false
positionCount = 1
分词结果中有多个词，但只有1个位置，说明是多个同义词的情况，此时改写成SynonymQuery

例如，有同义词配置如下：

fast, speedy, kuai

使用如下查询时：

"match": {
  "goodsTitle": "kuai"
}

分词结果图示：

这种情况下，MatchQuery被改写为：

3. analyzeMultiBoolean

numTokens>1
isGraph==false
quoted=false
positionCount>1

词数>1, position数也大于1，但是不是图，即不存在positionLength>1的情况，所有的positionLength都等于1

例如：有同义词配置如下：

fast, speedy

使用如下查询时：

"match": {
  "goodsTitle": "fast wi fi network"
}

分词结果图示：

这种情况下，MatchQuery被改写为：

一个BooleanQuery下4个子句，其中一个SynonymQuery，3个TermQuery, 4个子句都是SHOULD关系。

4. analyzeGraphBoolean

numTokens>1
isGraph=true
quoted=false
这种情况下,分词的结果被视作是一张图, analyzeGraphBoolean流程如下：

例如：有同义词配置如下：

wi fi network, re dian
has down, wan cheng
（必须使用SynonymGraphFilter, 且expand=true）

使用如下查询时：

"match": {
  "goodsTitle": "fast wi fi network has down"
}

分词结果图示：

• 首先，找出图的割点集合[1, 5]
  割点的定义，求割点的Tarjan算法： https://en.wikipedia.org/wiki/Biconnected_component
• 根据割点将图分成3个段： 0~1, 1~5, 5~8
• 第一段改写成一个简单的TermQuery
  
• 第二段
  
  这段查询改写之后语义发生了一些变化，只需要匹配到"wi", “fi”, "network"三个词就能召回，不管三个词的位置关系。
  实际上应该是短语匹配到"wi fi network"更加准确。Lucene提供了org.apache.lucene.util.QueryBuilder.getAutoGenerateMultiTermSynonymsPhraseQuery()，
  支持将同义词改写成短语匹配，但是ES5.6还不支持这个功能。新版本的ES已经支持这个配置，并且已经默认设置为true。
  详见： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.6/query-dsl-match-query.html#query-dsl-match-query-synonyms
• 第三段，同第二段类似
• 将三段综合到一个BooleanQuery中
  

minimum_should_match

在MatchQuery全部改写完成之后，会应用minimum_should_match参数。
入口在org.elasticsearch.index.query.MatchQueryBuilder.doToQuery(…)

......
Query query = matchQuery.parse(type, fieldName, value);
return Queries.maybeApplyMinimumShouldMatch(query, minimumShouldMatch);

MatchQuery的minimum_should_match参数只会被应用到最外层的BooleanQuery上。
minimum_should_match配置参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/query-dsl-minimum-should-match.html

将一个BooleanQuery中的所有Should子句的总数记作optionalClauses

类型	举例	描述
整数	3	至少需要匹配3个should子句
负整数	-2	至少需要匹配(optionalClauses-2)个should子句
百分比	75%	至少需要匹配75%*optionalClauses个should子句
负百分比	-25%	至少需要匹配optionalClauses*(1-25%)个should子句
组合形式	3<90%	如果optionalClauses<=3,则需要全部匹配 如果optionalClauses>3则需要匹配90%
多重组合形式	4<75% 9<3	如果optionalClauses<=4，则需要全部匹配 如果4如果optionalClauses>9,则至少需要匹配3个