4.6-單字符串多字段查詢-Multi-Match

三種場景

  • 最佳字段 (Best Fields)

    • 當字段之間相互競爭,?相互關聯。例如 title 和 body 這樣的字段。評分來?最匹配字段
  • 多數字段 (Most Fields)

    • 處理英?內容時:?種常?的?段是,在主字段( English Analyzer),抽取詞?,加?同義詞,以 匹配更多的?檔。相同的?本,加??字段(Standard Analyzer),以提供更加精確的匹配。其他字 段作為匹配?檔提?相關度的信號。匹配字段越多則越好
  • 混合字段 (Cross Field)

    • 對于某些實體,例如?名,地址,圖書信息。需要在多個字段中確定信息,單個字段只能作為整體 的?部分。希望在任何這些列出的字段中找到盡可能多的詞

Multi Match Query

  • Best Fields 是默認類型,可以不?指定

  • Minimum should match 等參數可以傳遞到?成的 query 中

POST blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "best_fields",
      "query": "Quick pets",
      "fields": ["title","body"],
      "tie_breaker": 0.2,
      "minimum_should_match": "20%"
    }
  }
}

?個查詢案例

  • 英?分詞器,導致精確度降低,時態信息丟失
PUT /titles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english"
      }
    }
  }
}

POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }


GET titles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "barking dogs"
    }
  }
}
image.png

使?多數字段匹配解決

  • ??度匹配字段 title 包括盡可能多的?檔——以提 升召回率——同時?使?字段 title.std 作為信號 將 相關度更?的?檔置于結果頂部。

  • 每個字段對于最終評分的貢獻可以通過?定義值 boost 來控制。?如,使 title 字段更為重要, 這樣同時也降低了其他信號字段的作?

DELETE /titles
PUT /titles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english",
        "fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}
      }
    }
  }
}

POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }

GET /titles/_search
{
   "query": {
        "multi_match": {
            "query":  "barking dogs",
            "type":   "most_fields",
            "fields": [ "title", "title.std" ]
        }
    }
}

GET /titles/_search
{
   "query": {
        "multi_match": {
            "query":  "barking dogs",
            "type":   "most_fields",
            "fields": [ "title^10", "title.std" ]
        }
    }
}

跨字段搜索

  • ?法使? Operator

  • 可以? copy_to 解決,但是需要額外的存儲空間

PUT address/_doc/1
{
  "street": "5 Poland Street",
  "city": "London",
  "country": "United Kingdom",
  "postcode": "W1V 3Dg"
}


POST address/_search
{
 "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Poland Street W1V",
      "type": "most_fields",
      "fields": ["street", "city", "country", "postcode"]
    }
  }
}

跨字段搜索 [cross_fields解決]

POST address/_search
{
 "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Poland Street W1V",
      "type": "cross_fields",
      "operator": "and", 
      "fields": ["street", "city", "country", "postcode"]
    }
  }
}
  • ?持使? Operator

  • 與 copy_to, 相?,其中?個優勢就是它可以在搜索時為單個字段提升權重。

本節知識點回顧

  • Multi Match 查詢的基本語法

  • 查詢的類型

  • 最佳字段 / 多數字段 / 跨字段

  • Boosting

  • 控制 Precision

  • 以及使??字段多數字段算分,控制

  • 使? Operator

課程demo

POST blogs/_search
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Quick pets" }},
                { "match": { "body":  "Quick pets" }}
            ],
            "tie_breaker": 0.2
        }
    }
}

POST blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "best_fields",
      "query": "Quick pets",
      "fields": ["title","body"],
      "tie_breaker": 0.2,
      "minimum_should_match": "20%"
    }
  }
}



POST books/_search
{
    "multi_match": {
        "query":  "Quick brown fox",
        "fields": "*_title"
    }
}


POST books/_search
{
    "multi_match": {
        "query":  "Quick brown fox",
        "fields": [ "*_title", "chapter_title^2" ]
    }
}



DELETE /titles
PUT /titles
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english",
        "fields": {
          "std": {
            "type": "text",
            "analyzer": "standard"
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT /titles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english"
      }
    }
  }
}

POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }


GET titles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "barking dogs"
    }
  }
}

DELETE /titles
PUT /titles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english",
        "fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}
      }
    }
  }
}

POST titles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "My dog barks" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "I see a lot of barking dogs on the road " }

GET /titles/_search
{
   "query": {
        "multi_match": {
            "query":  "barking dogs",
            "type":   "most_fields",
            "fields": [ "title", "title.std" ]
        }
    }
}

GET /titles/_search
{
   "query": {
        "multi_match": {
            "query":  "barking dogs",
            "type":   "most_fields",
            "fields": [ "title^10", "title.std" ]
        }
    }
}



PUT address/_doc/1
{
  "street": "5 Poland Street",
  "city": "London",
  "country": "United Kingdom",
  "postcode": "W1V 3Dg"
}


POST address/_search
{
 "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Poland Street W1V",
      "type": "most_fields",
      "fields": ["street", "city", "country", "postcode"]
    }
  }
}


POST address/_search
{
 "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Poland Street W1V",
      "type": "cross_fields",
      "operator": "and", 
      "fields": ["street", "city", "country", "postcode"]
    }
  }
}

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