1.分页

image.png
举个例子，上面的_search查询中，total给出数据的总量，但是，实际显示出来的只有10条。那么，如果我们显示更多的数据呢
和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回单个 page 结果的方法相同，Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：
size显示应该返回的结果数量，默认是10
from 显示应该跳过的初始结果数量，默认是0
如果每页展示 5 条结果，可以用下面方式请求得到 1 到 3 页的结果：

GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10

理解为什么深度分页是有问题的，我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给协调节点，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。

现在假设我们请求第 1000 页--结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。 然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。

可以看到，在分布式系统中，对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。这就是 web 搜索引擎对任何查询都不要返回超过 1000 个结果的原因

2. 映射和分析

当摆弄索引里面的数据时，我们发现一些奇怪的事情。一些事情看起来被打乱了：在我们的索引中有12条推文，其中只有一条包含日期 2014-09-15 ，但是看一看下面查询命中的 总数 （total）：

GET /_search?q=2014              # 12 results
GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !
GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result
GET /_search?q=date:2014         # 0  results !

为什么在_all字段查询日期返回所有推文，而在 date 字段只查询年份却没有返回结果？为什么我们在 _all 字段和 date 字段的查询结果有差别？
推测起来，这是因为数据在 _all 字段与 date 字段的索引方式不同。所以，通过请求 gb 索引中 tweet 类型的映射（或模式定义），让我们看一看 Elasticsearch 是如何解释我们文档结构的：

GET /gb/_mapping/tweet

结果：

{
   "gb": {
      "mappings": {
         "tweet": {
            "properties": {
               "date": {
                  "type": "date",
                  "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
               },
               "name": {
                  "type": "string"
               },
               "tweet": {
                  "type": "string"
               },
               "user_id": {
                  "type": "long"
               }
            }
         }
      }
   }
}

基于对字段类型的猜测， Elasticsearch 动态为我们产生了一个映射。这个响应告诉我们date字段被认为是date类型的。由于_all是默认字段，所以没有提及它。但是我们知道_all字段是string类型的。所以date字段和string字段索引方式不同，因此搜索结果也不一样。这完全不令人吃惊。你可能会认为核心数据类型 strings、numbers、Booleans 和 dates 的索引方式有稍许不同。没错，他们确实稍有不同。

但是，到目前为止，最大的差异在于代表精确值（它包括string字段）的字段和代表全文的字段。这个区别非常重要——它将搜索引擎和所有其他数据库区别开来。

3.精确值和全文

Elasticsearch 中的数据可以概括的分为两类：精确值和全文。 精确值 如它们听起来那样精确。 例如日期或者用户 ID，但字符串也可以表示精确值，例如用户名或邮箱地址。对于精确值来讲，Foo和foo是不同的，2014和2014-09-15也是不同的。另一方面，全文是指文本数据（通常以人类容易识别的语言书写），例如一个推文的内容或一封邮件的内容.
精确值很容易查询。结果是二进制的：要么匹配查询，要么不匹配。查询全文数据要微妙的多。我们问的不只是“这个文档匹配查询吗”，而是“该文档匹配查询的程度有多大？”换句话说，该文档与给定查询的相关性如何？我们很少对全文类型的域做精确匹配。相反，我们希望在文本类型的域中搜索。为了促进这类在全文域中的查询，Elasticsearch 首先 分析 文档，之后根据结果创建 倒排索引 。

4.倒排索引

例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：

• 1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
• 2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的content域拆分成单独的词（我们称它为词条或tokens），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
Quick   |       |  X
The     |   X   |
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |
dogs    |       |  X
fox     |   X   |
foxes   |       |  X
in      |       |  X
jumped  |   X   |
lazy    |   X   |  X
leap    |       |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |
summer  |       |  X
the     |   X   |
------------------------

现在，如果我们想搜索 quick brown ，我们只需要查找包含每个词条的文档：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
quick   |   X   |
------------------------
Total   |   2   |  1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单相似性算法，那么，我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第一个文档比第二个文档更佳。但是，我们目前的倒排索引有一些问题：

• Quick 和 quick 以独立的词条出现，然而用户可能认为它们是相同的词。
• fox 和 foxes 非常相似, 就像 dog 和 dogs ；他们有相同的词根。
• jumped 和 leap, 尽管没有相同的词根，但他们的意思很相近。他们是同义词。

使用前面的索引搜索 +Quick +fox 不会得到任何匹配文档。（记住，+ 前缀表明这个词必须存在。）只有同时出现 Quick 和 fox 的文档才满足这个查询条件，但是第一个文档包含 quick fox ，第二个文档包含 Quick foxes 。我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。如果我们将词条规范为标准模式，那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致，但具有足够相关性的文档。例如：

• Quick 可以小写化为 quick 。
• foxes 可以 词干提取 --变为词根的格式-- 为 fox 。类似的， dogs 可以为提取为 dog 。
• jumped 和 leap 是同义词，可以索引为相同的单词 jump 。

现在索引看上去像这样：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |  X
fox     |   X   |  X
in      |       |  X
jump    |   X   |  X
lazy    |   X   |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |  X
summer  |       |  X
the     |   X   |  X
------------------------

这还远远不够。我们搜索 +Quick +fox 仍然 会失败，因为在我们的索引中，已经没有 Quick 了。但是，如果我们对搜索的字符串使用与 content 域相同的标准化规则，会变成查询 +quick +fox ，这样两个文档都会匹配！

5.分析和分析器

分析包含下面的过程：

• 首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ，
• 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall

分析器执行上面的工作。分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里：
字符过滤器
首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 and。
分词器
其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。
Token 过滤器
最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a，and，the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。
Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、 分词器和token 过滤器。 这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。我们会在
自定义分析器 章节详细讨论。

5.1 内置的分析器

但是， Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。 接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条：
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
标准分析器
标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据Unicode 联盟定义的单词边界划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。它会产生
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
简单分析器
简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。它会产生
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
空格分析器
空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生
Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
语言分析器
特定语言分析器可用于很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如，英语分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例and或者the，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。 由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的词干。英语分词器会产生下面的词条：
set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
注意看
transparent、 calling和set_trans已经变为词根格式。

5.2什么时候使用分析器

当我们索引一个文档，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。但是，当我们在全文域搜索的时候，我们需要将查询字符串通过
相同的分析过程，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。全文查询，理解每个域是如何定义的，因此它们可以做正确的事：

• 当你查询一个全文 域时， 会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表。
• 当你查询一个精确值 域时，不会分析查询字符串，而是搜索你指定的精确值。

现在你可以理解在开始的查询为什么返回那样的结果：

• date 域包含一个精确值：单独的词条 2014-09-15。
• _all 域是一个全文域，所以分词进程将日期转化为三个词条： 2014， 09， 和 15。

当我们在_all域查询2014，它匹配所有的12条推文，因为它们都含有 2014，
当我们在 _all 域查询 2014-09-15，它首先分析查询字符串，产生匹配2014，09， 或15 中 任意 词条的查询。这也会匹配所有12条推文，因为它们都含有 2014 ，
当我们在 date 域查询 2014-09-15，它寻找 精确 日期，只找到一个推文，
当我们在 date 域查询 2014，它找不到任何文档，因为没有文档含有这个精确日志