elasticsearch term match multi_match区别

时间:2021-04-10 14:36:59

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match

最简单的一个match例子:

查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档。

{
"query": {
"match": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力"
}
}
}
}

上面的查询匹配就会进行分词,比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。
并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。

match_phrase

比如上面一个例子,一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来,那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做?就要使用 match_phrase 了

{
"query": {
"match_phrase": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力"
}
}
}
}

完全匹配可能比较严,我们会希望有个可调节因子,少匹配一个也满足,那就需要使用到slop。

{
"query": {
"match_phrase": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力",
"slop" : 1
}
}
}
}

multi_match

如果我们希望两个字段进行匹配,其中一个字段有这个文档就满足的话,使用multi_match

{
"query": {
"multi_match": {
"query" : "我的宝马多少马力",
"fields" : ["title", "content"]
}
}
}

但是multi_match就涉及到匹配评分的问题了。

我们希望完全匹配的文档占的评分比较高,则需要使用best_fields

{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "best_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
}

意思就是完全匹配"宝马 发动机"的文档评分会比较靠前,如果只匹配宝马的文档评分乘以0.3的系数

我们希望越多字段匹配的文档评分越高,就要使用most_fields

{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "most_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
}

我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的,那么就使用cross_fields

{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "cross_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
}

term

term是代表完全匹配,即不进行分词器分析,文档中必须包含整个搜索的词汇

{
"query": {
"term": {
"content": "汽车保养"
}
}
}

查出的所有文档都包含"汽车保养"这个词组的词汇。

使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed),默认的字符串是被分析的。