elasticsearch best_fields most_fields cross_fields从内在实现看区别——本质就是前两者是以field为中心，后者是词条为中心

1.最佳字段(Best fields)::

假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站(允许多字段搜索，最佳字段查询)，就像这两份文档一样：

PUT /my_index/my_type/1
{
    "title": "Quick brown rabbits",
    "body":  "Brown rabbits are commonly seen."
}

PUT /my_index/my_type/2
{
    "title": "Keeping pets healthy",
    "body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}

// SENSE: 110_Multi_Field_Search/15_Best_fields.json

用户输入了"Brown fox"，文档2匹配的更好一些，因为它包含了用户寻找的两个单词。

{
    "multi_match": {
        "query":                "Quick brown fox",
        "type":                 "best_fields", <1>
        "fields":               [ "title", "body" ],
        "tie_breaker":          0.3,
        "minimum_should_match": "30%" <2>
    }
}

2.多数字段(Most fields)::

一个用来调优相关度的常用技术是将相同的数据索引到多个字段中。它用来尽可能多地匹配文档。

考虑一下most_fields查询是如何执行的：ES会为每个字段生成一个match查询，然后将它们包含在一个bool查询中。

我们可以将查询传入到validate-query API中进行查看：

GET /_validate/query?explain
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query":   "Poland Street W1V",
      "type":    "most_fields",
      "fields":  [ "street", "city", "country", "postcode" ]
    }
  }
}

// SENSE: 110_Multi_Field_Search/40_Entity_search_problems.json

它会产生下面的解释(explaination)：

(street:poland   street:street   street:w1v)
(city:poland     city:street     city:w1v)
(country:poland  country:street  country:w1v)
(postcode:poland postcode:street postcode:w1v)

你可以发现能够在两个字段中匹配poland的文档会比在一个字段中匹配了poland和street的文档的分值要高。

3.跨字段(Cross fields)::

对于一些实体，标识信息会在多个字段中出现，每个字段中只含有一部分信息：

• Person: first_name 和 last_name
• Book: title, author, 和 description
• Address: street, city, country, 和 postcode

此时，我们希望在任意字段中找到尽可能多的单词。我们需要在多个字段中进行查询，就好像这些字段是一个字段那样。

用户也许会搜索名为"Peter Smith"的人，或者名为"Poland Street W1V"的地址。每个查询的单词都出现在不同的字段中。

如果你在索引文档前就能够自定义_all字段的话，那么使用_all字段就是一个不错的方法。但是，ES同时也提供了一个搜索期间的解决方案：使用类型为cross_fields的multi_match查询。cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法，这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很大的区别。它将所有的字段视为一个大的字段，然后在任一字段中搜索每个词条。

为了阐述以字段为中心和以词条为中心的查询的区别，看看以字段为中心的most_fields查询的解释(译注：通过validate-query API得到)：

GET /_validate/query?explain
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query":       "peter smith",
            "type":        "most_fields",
            "operator":    "and", <1>
            "fields":      [ "first_name", "last_name" ]
        }
    }
}

// SENSE: 110_Multi_Field_Search/50_Cross_field.json

<1> operator设为了and，表示所有的词条都需要出现。

对于一份匹配的文档，peter和smith两个词条都需要出现在相同的字段中，要么是first_name字段，要么是last_name字段：

(+first_name:peter +first_name:smith)
(+last_name:peter  +last_name:smith)

而以词条为中心的方法则使用了下面这种逻辑：

+(first_name:peter last_name:peter)
+(first_name:smith last_name:smith)

换言之，词条peter必须出现在任一字段中，同时词条smith也必须出现在任一字段中。

cross_fields类型首先会解析查询字符串来得到一个词条列表，然后在任一字段中搜索每个词条。仅这个区别就能够解决在以字段为中心的查询中提到的3个问题中的2个，只剩下倒排文档频度的不同这一问题。

幸运的是，cross_fields类型也解决了这个问题，从下面的validate-query请求中可以看到：

GET /_validate/query?explain
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query":       "peter smith",
            "type":        "cross_fields", <1>
            "operator":    "and",
            "fields":      [ "first_name", "last_name" ]
        }
    }
}

// SENSE: 110_Multi_Field_Search/50_Cross_field.json

<1> cross_fields 使用以词条为中心(Term-centric)进行匹配。

它通过混合(Blending)字段的倒排文档频度来解决词条频度的问题：

+blended("peter", fields: [first_name, last_name])
+blended("smith", fields: [first_name, last_name])

换言之，它会查找词条smith在first_name和last_name字段中的IDF值，然后使用两者中较小的作为两个字段最终的IDF值。因为smith是一个常见的姓氏，意味着它也会被当做一个常见的名字。

提示：为了让cross_fields查询类型能以最佳的方式工作，所有的字段都需要使用相同的解析器。使用了相同的解析器的字段会被组合在一起形成混合字段(Blended Fields)。

如果你包含了使用不同解析链(Analysis Chain)的字段，它们会以和best_fields相同的方式被添加到查询中。比如，如果我们将title字段添加到之前的查询中(假设它使用了一个不同的解析器)，得到的解释如下所示：

(+title:peter +title:smith)
(
  +blended("peter", fields: [first_name, last_name])
  +blended("smith", fields: [first_name, last_name])
)

当使用了minimum_should_match以及operator参数时，这一点尤为重要。

摘自：https://es.xiaoleilu.com/110_Multi_Field_Search/50_Cross_field.html