全文VS短语

前言

关于倒排索引等内容，将不做介绍，可以看《Elasticsearch权威指南》更多内容:ELK修炼之道

短语 vs 全文

虽然所有的查询都会进行相关度计算，但不是所有的查询都会有分析阶段。而且像bool或function_score这样的查询并不在文本字段执行分析。

1、基于短语(Term-based)的查询:
像term（在filter上下文中）或fuzzy一类的查询是低级查询，它们没有分析阶段。这些查询在单一的短语上执行。例如对单词Foo的term查询会在倒排索引里精确查找Foo这个词，并对每个包含这个单词的文档计算TF/IDF相关度_score
term查询只在倒排查询里精确低查找特定短语，而不会匹配短语的其它变形，如Foo或FOO。不管短语怎样被加入索引，都只匹配倒排索引里的准确值。如果你在一个设置了not_analyzed的字段为["Foo", "Bar"]建索引，或者在一个用whitespace解析器解析的字段为Foo Bar建索引，都会在倒排索引里加入两个索引Foo和Bar。

2、全文(Full-text)检索
match和query_string这样的查询是高级查询，他们会对字段进行分析:

• 如果检索一个date或integer字段，他们会把查询语句作为日期或者整数格式数据。
• 如果检索一个精确值(not_analyzed)字符串字段，他们会把整个查询语句作为一个短语。
• 如果检索一个全文(analyzed)字段，查询会先用适当的解析器解析查询语句，产生需要查询的短语列表。然后对列表中的每个短语执行低级查询，合并查询结果，得到最终的文档相关度。

全文检索

全文检索最重要的两个方面：

• 相关度(Relevance)
  根据文档与查询相关程度对结果进行排序的能力。相关度可以使用TF/IDF，地理位置相近程度、模糊相似度或其他算法计算。
• 分析(Analysis)
  将一段文本转换成一组唯一的、标准化了的标词(term),用以(a)创建倒排索引，(b)查询倒排索引

注意：
一旦我们提到相关度和分析，指的都是查询(queries)而非过滤器(filters)

//验证match查询也不一定全部要做分析
PUT my_index3/
{
  "mappings" : {
    "my_type" : {
    "properties" : {
      "message" : {
        "type" : "string",
        "index" : "analyzed"
      }
      "message1" : {
        "type" : "string",
        "index" : "not_analyzed"
      }
    } 
  }
  }
}
//索引一条数据
POST my_index3/my_type
{
  "message" : "boy",
  "message1" : "boy"
}

POST /my_index3/my_type/_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "match": {
          "message1": "BOY"
        }
      }
    }
  }
}
//response
{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 0,
    "max_score": null,
    "hits": []
  }
}

//同样的查询message1就可以查到了

在很少的情况下，你可能才需要使用基于词条的查询(Term-based Queries)。通常你需要查询的是全文，而不是独立的词条，而这个
工作通过高级的全文查询来完成会更加容易(在内部它们最终还是使用的基于词条的低级查询)。

match查询

先来个例子入门说明match查询的步骤:

{
    "match" : {
        "message" : "BOY"
    }
}

Elasticsearch通过执行下面的步骤执行match查询:

1. 检查field类型
          message字段是一个字符串(analyzed),所以该查询字符串也需要被分析(analysis)
2. 分析查询字符串
          查询词boy。因为我们只有一个查询词，因此match查询可以以一种低级别的term查询的方式执行。
3. 找到匹配的文档
          term查询在倒排索引中搜索boy,并且返回包含该词的文档。
4. 为每个文档打分
          term查询综合考虑词频(每篇文档message字段包含boy的次数)、逆文档频率(在全部文档中message字段boy的次数)、包含boy的字段长度(长度越短越相关)来计算每篇文档的相关性得分_score。

参考

TF-IDF与余弦相似性的应用：阮一峰