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- boost权重的控制
- 基于dis_max实现best_fields进行搜索
- 基于tie_breaker参数来优化dis_max搜索效果
- 基于multi_match语法来实现dis_max+tie_breaker
- 基于most_fields策略进行搜索
- 使用copy-to去解决cross-fields带来的弊端
测试数据：
POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc" : {"title" : "this is java blog"} }{ "update": { "_id": "3"} }{ "doc" : {"title" : "this is elasticsearch blog"} }{ "update": { "_id": "4"} }{ "doc" : {"title" : "this is java, elasticsearch, hadoop blog"} }{ "update": { "_id": "5"} }{ "doc" : {"title" : "this is spark blog"} }POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc" : {"content" : "i think java is the best programming language"} }{ "update": { "_id": "3"} }{ "doc" : {"content" : "i am only an elasticsearch beginner"} }{ "update": { "_id": "4"} }{ "doc" : {"content" : "elasticsearch and hadoop are all very good solution, i am a beginner"} }{ "update": { "_id": "5"} }{ "doc" : {"content" : "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java"} }POST /forum/_mapping/article{ "properties": { "sub_title": { "type": "text", "analyzer": "english", "fields": { "std": { "type": "text", "analyzer": "standard" } } } }}POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} }{ "update": { "_id": "3"} }{ "doc" : {"sub_title" : "we have a lot of fun"} }{ "update": { "_id": "4"} }{ "doc" : {"sub_title" : "both of them are good"} }{ "update": { "_id": "5"} }{ "doc" : {"sub_title" : "haha, hello world"} }POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }{ "update": { "_id": "3"} }{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }{ "update": { "_id": "4"} }{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }{ "update": { "_id": "5"} }{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} } 1.如果我们想要搜索title中包含blog，同时java、elasticsearch、hadoop、spark只要包含都将搜索出来，但是我们希望拥有spark的评分最高，优先返回。我们可以使用boost，当匹配这个搜索条件计算relevance score时，将会有有更高的score
GET /forum/article/_search{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "blog" } } ], "should": [ { "match": { "title": { "query": "java" } } }, { "match": { "title": { "query": "hadoop" } } }, { "match": { "title": { "query": "elasticsearch" } } }, { "match": { "title": { "query": "spark", "boost": 5 } } } ] } }} 2.我们想搜索到title或者content中含有java或者solution的结果
GET /forum/article/_search{ "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "java solution" } }, { "match": { "content": "java solution" } } ] } }} 我们想要的结果是_id=5同时在content含有java和solution的doc.但是返回的结果却不是这样。返回doc的score顺序是_id=2 > _id=4 > _id=5，计算每个document的relevance score大致过程是：每个query的分数(每一个query对应每个document，如果满足则会算出一个score，否则没有score)乘以matched query数量，除以总query数量。我们举例来说明doc4和doc5的大致评分过程。(具体的score为一个estimate time)
| Doc | field | each query score | matched num | all query num | score |
|---|---|---|---|---|---|
| doc4 | “title”: “this is java blog”,”content”: “i think java is the best programming language” | 1.1+1.2 | 2 | 2 | (1.1+1.2)*2/2=2.3 |
| doc5 | “title”: “this is spark blog”,”content”: “spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java” | 0+2.3 | 1 | 2 | (0+2.3)*1/2=1.15 |
best fields策略就是让某一个被搜索的field匹配到了尽可能多的关键词作为结果返回，也就是针对多个query的搜索，直接取score最高的那一个query（也就是上述表中的doc=5中的2.3大于doc=4中的1.2和1.1）而不会考虑其他query的相关分数，如果想让搜索更相关，可以考虑下面的第3步来加入更多的score因素：
GET /forum/article/_search{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "title": "java solution" } }, { "match": { "content": "java solution" } } ] } }} 返回的结果将是我们想要的doc=5中content即包含java也包含solution的document.
3.在上述2的基础上，如果我们有两个docment针对多个query计算出来的最大score是相同的，此时我们只使用dis_max策略是无法更进一步获得更相关的doc，所以我们可以使用tie_breaker参数，来将其他匹配的query乘以一个权重来计算到总的score中。
GET /forum/article/_search{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "title": "java solution" } }, { "match": { "content": "java solution" } } ], "tie_breaker": 3 } }} 4.我们有如下的搜索，综合上面的参数来优化结果
GET /forum/article/_search{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "title": { "query": "java beginner", "minimum_should_match": "50%", "boost": 2 } } }, { "match": { "body": { "query": "java beginner", "minimum_should_match": "30%" } } } ], "tie_breaker": 0.3 } } } minimun_shoule_match是用来去长尾，比如你想搜索5个关键词，但是很多结果只是匹配1个关键词，这样的结果会和想要的相差甚远，这些结果就是长尾。用minimun_shoule_match可以控制结果的精准度，只有匹配一定数量的关键词的数据才能够返回。
同样上述的搜索可以使用multi_match
GET /forum/article/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "java solution", "fields": [ "title^2", "content" ], "type": "best_fields", "tie_breaker": 0.3, "minimum_should_match": "50%" } }} 5.most_fields策略匹配更多的fields的doc将会有更大的score，对于搜索：
GET /forum/article/_search{ "query": { "match": { "sub_title": "learning courses" } }} 我们可以看到结果是如下图:
当我们使用most_fields来查询sub_title和sub_title.std分词和不分词的field的时候可以看出most_fields的作用：
尽管顺序没有变化（因为有其他因素的评分影响），但是匹配更多字段的doc的评分大幅度提升了
6.跨多个fields搜索同一个标识，例如搜索一个人名，可能会去first-name和last-name两个field中进行搜索，此时most_fields或者best_fields将不能够满足我们的最佳需求
对于搜索:GET /forum/article/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "Petre Smith", "fields": ["author_first_name","author_last_name"], "type": "most_fields" } }} 返回的结果score最高的是
“author_first_name”: “Smith”,
“author_last_name”: “Williams”
而我们希望得到的结果是
“author_first_name”: “Tonny”,
“author_last_name”: “Peter Smith”
针对多个field一些细微的relevence score算法会影响，多方面的影响是很复杂的，但是我们可以通过结果明确知道我们的结果却是被影响了
我们的解决方法是，将一个标识在跨fields的情况下，让多个field能够合并成一个field就能够解决我们的问题，比如说，一个人名会出现在first_name,last_name，现在能够合并成一个full_name就能够解决我们面临的问题
我们定义mapping来使用copy_to将多个field拷贝到一个field中去，并建立倒排索引供搜索:
PUT /forum/_mapping/article{ "properties": { "new_author_first_name": { "type": "text", "copy_to": "new_author_full_name" }, "new_author_last_name": { "type": "text", "copy_to": "new_author_full_name" }, "new_author_full_name": { "type": "text" } }}POST /forum/article/_bulk{ "update":{ "_id":"1"}}{ "doc":{ "new_author_first_name":"Peter","new_author_last_name":"Smith"}}{ "update":{ "_id":"2"}}{ "doc":{ "new_author_first_name":"Smith","new_author_last_name":"Williams"}}{ "update":{ "_id":"3"}}{ "doc":{ "new_author_first_name":"Jack","new_author_last_name":"Ma"}}{ "update":{ "_id":"4"}}{ "doc":{ "new_author_first_name":"Robbin","new_author_last_name":"Li"}}{ "update":{ "_id":"5"}}{ "doc":{ "new_author_first_name":"Tonny","new_author_last_name":"Peter Smith"}} 需要注意的是new_author_full_name是一个隐藏field，直接search并不会显示出来。然后对这个field直接进行搜索即可：
GET /forum/article/_search{ "query": { "match": { "new_author_full_name": "Peter Smith" } } } 总结：
问题1：之前的cross_fields只是尽可能找到多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc 解决：合并成一个field之后是最匹配的doc被先返回 问题2：most_fields无法使用minimum_should_match来去长尾 解决：合并成一个field之后，在搜索的时候就可以进行去长尾 问题3：relevance score被TF/IDF因为多个field所影响而最终不是我们期望的结果 解决：合并之后参与评分的field相对于搜有的doc匹配的数量是相同的，数据相对均匀，不会有极端的偏差使用原生cross_fields来实现我们的需求（推荐）：
GET /forum/article/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "Peter Smith", "operator":"and", "fields": ["author_first_name","author_last_name"], "type": "cross_fields" } }} 上述搜索条件为：
Peter必须在author_first_name或者author_last_name中出现 author_last_name必须在author_first_name或者author_last_name中出现 针对上述问题1，2的解决可以很好的理解，但是对于问题3，cross_field会取多个query针对每一个field的idf评分最小值，而不会出现极端的情况。（举例：Smith针对author_first_name出现的频率很少最后的idf分数会很小，而author_last_name却很大，最后取小的值会避免极端的情况）