1、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，用法和上面的一样
当我们相查找与learning courses相关的数据时如果数据如下：
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} }
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"sub_title": "learning courses"
}
}
}
查出来可以_id为2的在前面，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，类似：
learning --> learn
learned --> learn
courses --> course
使用下面做
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "learning courses",
"type": "best_fields",
"fields": [ "sub_title.std" ]
}
}
}
2、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，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
3、cross-fields搜索
cross-fields搜索，一个唯一标识，跨了多个field。比如一个人，标识，是姓名；一个建筑，它的标识是地址。姓名可以散落在多个field中，比如first_name和last_name中，地址可以散落在country，province，city中。
初步来说，如果要实现，可能用most_fields比较合适。因为best_fields是优先搜索单个field最匹配的结果，cross-fields本身就不是一个field的问题了。
POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} }
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "Peter Smith",
"type": "cross_fields",
"operator":"and",
"fields": ["author_first_name", "author_last_name"]
}
}
}
问题1：只是找到尽可能多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc --> 解决，要求每个term都必须在任何一个field中出现
Peter，Smith
要求Peter必须在author_first_name或author_last_name中出现
要求Smith必须在author_first_name或author_last_name中出现
Peter Smith可能是横跨在多个field中的，所以必须要求每个term都在某个field中出现，组合起来才能组成我们想要的标识，完整的人名
原来most_fiels，可能像Smith Williams也可能会出现，因为most_fields要求只是任何一个field匹配了就可以，匹配的field越多，分数越高
问题2：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 --> 计算IDF的时候，将每个query在每个field中的IDF都取出来，取最小值，就不会出现极端情况下的极大值了
4、copy_to用法
就是合并多个field 将多个字段的值拷贝到一个字段中，并建立倒排索引
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"
}
}
}