一、基于Term的查询
1.1 Term的重要性
- Term是表达语意的最小单位。
搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term
1.2 特点
- Term Level Query： Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query (通配符)
- 在ES中，Term查询是，对输入不做分词
会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行 相关度算分 --- 例如 “APP Store” - 可以通过“Constant Score ” 将查询转换成一个Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能
1.3 关于Term查询例子
DELETE products
PUT products
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
}
}
POST /products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3","desc":"iPhone" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5","desc":"iPad" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "productID" : "JODL-X-1937-#pV7","desc":"MBP" }
GET /products
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc": {
//"value": "iPhone"
"value":"iphone"
}
}
}
}
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc.keyword": {
"value": "iPhone"
//"value":"iphone"
}
}
}
}
POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"productID": {
"value": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
1.4 多字段Mapping 和 Term 查询
- es对text类型数据进行分词，按照Term查询是不分词一个完整整体去查询，所以查询不到text类型字段数据
-
text类型字段会同时定义一个keyword类型（子类型），keyword类型是不分词的，所以使用term查询keyword类型可以查询到数据
image.png
1.5 复合查询-- Constant Score 转为 Filter
- 将Query‘转换成Filter，忽略TF-IDF 计算，避免相关算分开销
-
Filter可以有效的利用缓存
image.png
POST /products/_search
{
//"explain": true,
"query": {
"term": {
"productID.keyword": {
"value": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
POST /products/_search
{
"explain": true,
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"productID.keyword": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
二、基于全文的查询
2.1 常用全文查询类型
- Match Query / Match Phrase Query / Query String Query
2.2 特点
- 索引和搜索时都会进行分词，查询字符串先传递到一个合适的分词器，然后生成一个供查询的词项列表
- 查询时候，先会对输入的查询进行分词，然后每个词逐个进行底层的查询，最终将结果进行合并。并为每个文档生成一个算分。
例如：查“Matrix reloaded”，会查到包括“Matrix” 和 “reloaded” 的所有结果
2.3 Match Query Result
image.png
2.4 Operator 关键词之间的运算符
image.png
2.5 Mininum_should_match -- 分词后trem 最小匹配度
image.png
https://www.jianshu.com/p/31cd1cd17cbd
2.6 Match Phrase Query
image.png
2.7 Match Query 查询过程
image.png
#设置 position_increment_gap
DELETE groups
PUT groups
{
"mappings": {
"properties": {
"names":{
"type": "text",
"position_increment_gap": 0
}
}
}
}
GET groups/_mapping
POST groups/_doc
{
"names": [ "John Water", "Water Smith"]
}
POST groups/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"names": {
"query": "Water Water",
"slop": 100
}
}
}
}
POST groups/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"names": "Water Smith"
}
}
}
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