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term vector是在Lucene中的一个概念，就是对于documents的某一field,如title,body这种文本类型的, 建立词频的多维向量空间.每一个词就是一个维度, 这个维度的值就是这个词在这个field中的频率。在Elasticsearch中termvectors返回在索引中特定文档字段的统计信息，termvectors在Elasticsearch中是实时分析的，如果要想不实时分析，可以设置realtime参数为false。默认情况下索引词频率统计是关闭的，需要在建索引的时候手工打开。
注意：在Elasticsearch2.0版本以上用_termvectors代替_termvector。
下面我们建一个打开了索引词统计的索引。
请求：PUT http://localhost:9200/secilog/
参数：
{
"mappings": {
"log": {
"properties": {
"type": {
"type": "string",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"store" : true,
"analyzer" : "fulltext_analyzer"
},
"message": {
"type": "string",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"analyzer" : "fulltext_analyzer"
}
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0
},
"analysis": {
"analyzer": {
"fulltext_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "whitespace",
"filter": [
"lowercase",
"type_as_payload"
]
}
}
}
}
}然后我们插入两条数据：
请求：PUT http://localhost:9200/secilog/log/1/?pretty
参数：
{
"type" : "syslog",
"message" : "secilog test test test "
}请求：PUT http://localhost:9200/secilog/log/2/?pretty
参数：
{
"type" : "file",
"message" : "Another secilog test "
}当创建两条日志成功后，我们用_termvectors来查询统计结果。
请求：GET http://localhost:9200/secilog/log/1/_termvectors?pretty=true
返回结果如下：
{
"_index" : "secilog",
"_type" : "log",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"took" : 2,
"term_vectors" : {
"message" : {
"field_statistics" : {
"sum_doc_freq" : 5,
"doc_count" : 2,
"sum_ttf" : 7
},
"terms" : {
"secilog" : {
"term_freq" : 1,
"tokens" : [ {
"position" : 0,
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 7,
"payload" : "d29yZA=="
} ]
},
"test" : {
"term_freq" : 3,
"tokens" : [ {
"position" : 1,
"start_offset" : 8,
"end_offset" : 12,
"payload" : "d29yZA=="
}, {
"position" : 2,
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 17,
"payload" : "d29yZA=="
}, {
"position" : 3,
"start_offset" : 18,
"end_offset" : 22,
"payload" : "d29yZA=="
} ]
}
}
},
"type" : {
"field_statistics" : {
"sum_doc_freq" : 2,
"doc_count" : 2,
"sum_ttf" : 2
},
"terms" : {
"syslog" : {
"term_freq" : 1,
"tokens" : [ {
"position" : 0,
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 6,
"payload" : "d29yZA=="
} ]
}
}
}
}
}从中可以看出，每个字段，每个单词出现的次数和位置。需要注意的是对这些字段统计不是完全精确的，已删除的文件未被考虑在内，信息统计所请求的文档只统计所在的分片，除非DFS设置为true。因此，索引词的统计数据对于了解索引词的频率有参考意义，默认情况下当情况索引词频率查询的时候，系统会随机的指定一个分片进行统计，如果使用routing 可以查询具体某个分片的统计情况。对于索引词统计，还可以指定参数查询，例如：
请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/1/_termvectors?pretty=true
参数：
{
"fields" : ["message"],
"offsets" : true,
"payloads" : true,
"positions" : true,
"term_statistics" : true,
"field_statistics" : true
}返回结果：
{
"_index" : "secilog",
"_type" : "log",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"took" : 2,
"term_vectors" : {
"message" : {
"field_statistics" : {
"sum_doc_freq" : 5,
"doc_count" : 2,
"sum_ttf" : 7
},
"terms" : {
"secilog" : {
"doc_freq" : 2,
"ttf" : 2,
"term_freq" : 1,
"tokens" : [ {
"position" : 0,
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 7,
"payload" : "d29yZA=="
} ]
},
"test" : {
"doc_freq" : 2,
"ttf" : 4,
"term_freq" : 3,
"tokens" : [ {
"position" : 1,
"start_offset" : 8,
"end_offset" : 12,
"payload" : "d29yZA=="
}, {
"position" : 2,
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 17,
"payload" : "d29yZA=="
}, {
"position" : 3,
"start_offset" : 18,
"end_offset" : 22,
"payload" : "d29yZA=="
} ]
}
}
}
}
}从上面的查询中可以看出，对统计进行了过滤，只查询了一部分的统计。
需要注意的是打开了索引词频率会增加系统的负担，除非特别有必要才需要打开统计。
赛克蓝德(secisland)后续会逐步对Elasticsearch的最新版本的各项功能进行分析，近请期待。也欢迎加入secisland公众号进行关注。