全文搜索-介绍-elasticsearch-definitive-guide翻译
全文搜索
- 相似度计算
-
通过TF/IDF (see
p=43#relevance-intro" style="border:0px; font-family:inherit; font-style:inherit; margin:0px; outline:0px; padding:0px; vertical-align:baseline; color:rgb(85,85,85); text-decoration:none">[relevance-intro]
),地理位置接近算法。模糊相似度算法或者其它算法,用来给给定查询条件的结果排序。 - 文本分析
- 通过把文本分割和归一化后的词元。去(a)生成倒排索引,或者去(b)查询倒排索引。
词条搜索 vs. 全文搜索
bool
和function_score
。它们是boolean查询和数值查询。文本查询能够分为两个种类:
- 词条查询
-
低级别的
term
和fuzzy
查询没有文本分析,它们仅仅是在单个词条上查询。列如词条
"Foo"
的term
查询,
是在倒排索引种查找全然匹配的词条,然后给每一篇包括这个词条的文章做TF/IDF相似度打分。记住:词条"Foo"
的term
查询仅仅是在倒排索引里查找全然匹配的词条,它不会匹配到"foo"
或者"FOO"
。
当你在not_analyzed
的域用["Foo","Bar"]
生成索引。或者在用whitespace
分析器的域用"Foo
生成索引。 它们都会在倒排索引里生成两个词元
Bar""Foo"
和"Bar"
。 - 全文查询
-
高级别的
match
和query_string
查询可以理解这些域的映射:
* 假设在date
和integer
属性的域,查询文本会被当日期或者整数来对待。* 假设在(
not_analyzed
)属性的文本域,查询文本会被当做一个词条来查询。 * 可是,假设在(analyzed
)属性的文本域,查询文本会用恰当得分析器去产生词条。而这些词条都会被用来查询。一旦查询得到这些词条。它就用适当的低级查询去运行每个词条,然后用查询结果计算每一篇文章的相似度打分。
我们将在后面的章节中具体介绍这个过程。
not_analyzed
域查询全然匹配值的时候,你应该考虑一下你究竟是用查询还是过滤。 由于单词条查询通常被表示为二元值yes
|no
,所以过滤能更好的表达它们。你能从这里收益的 filtercaching:
GET /_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"term": { "gender": "female" }
}
}
}
}
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