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多词查询(Multi-word Queries)
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如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索就会显得相当不灵活。幸运的是，通过
match
查询来实现多词查询也同样简单：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "BROWN DOG!"
}
}
}
以上的查询会返回所有的四份文档：
{
"hits": [
{
"_id": "4",
"_score": 0.73185337,
"_source": {
"title": "Brown fox brown dog"
}
},
{
"_id": "2",
"_score": 0.47486103,
"_source": {
"title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
},
{
"_id": "3",
"_score": 0.47486103,
"_source": {
"title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"
}
},
{
"_id": "1",
"_score": 0.11914785,
"_source": {
"title": "The quick brown fox"
}
}
]
}
文档4的相关度最高因为它包含了
"brown"
两次和
"dog"
一次。 文档2和文档3都包含了
"brown"
和
"dog"
一次，同时它们的
title
字段拥有相同的长度，因此它们的分值相同。 文档1只包含了
"brown"
。
因为
match
查询需要查询两个词条 -
["brown","dog"]
- 在内部它需要执行两个
term
查询，然后将它们的结果合并来得到整体的结果。因此，它会将两个
term
查询通过一个
bool
查询组织在一起，我们会在合并查询一节中详细介绍。
从上面的例子中需要吸取的经验是，文档的
title
字段中只需要包含至少一个指定的词条，就能够匹配该查询。如果匹配的词条越多，也就意味着该文档的相关度就越高。
提高精度(Improving Precision)
匹配任何查询词条就算作匹配的话，会导致最终结果中有很多看似无关的匹配。它是一个霰弹枪式的策略(Shotgun Approach)。我们大概只想要显示包含了所有查询词条的文档。换言之，相比
brown OR dog
，我们更想要的结果是
brown AND dog
。
match
查询接受一个
operator
参数，该参数的默认值是
"or"
。你可以将它改变为
"and"
来要求所有的词条都需要被匹配：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "BROWN DOG!",
"operator": "and"
}
}
}
}
match
查询的结构需要被稍稍改变来容纳
operator
参数。
这个查询的结果会将文档1排除在外，因为它只包含了一个查询词条。
控制精度(Controlling Precision)
在all和any中选择有种非黑即白的感觉。如果用户指定了5个查询词条，而一份文档只包含了其中的4个呢？将
"operator"
设置成
"and"
会将它排除在外。
有时候这正是你想要的，但是对于大多数全文搜索的使用场景，你会希望将相关度高的文档包含在结果中，将相关度低的排除在外。换言之，我们需要一种介于两者中间的方案。
match
查询支持
minimum_should_match
参数，它能够让你指定有多少词条必须被匹配才会让该文档被当做一个相关的文档。尽管你能够指定一个词条的绝对数量，但是通常指定一个百分比会更有意义，因为你无法控制用户会输入多少个词条：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "quick brown dog",
"minimum_should_match": "75%"
}
}
}
}
当以百分比的形式指定时，
minimum_should_match
会完成剩下的工作：在上面拥有3个词条的例子中，
75%
会被向下舍入到
66.6%
，即3个词条中的2个。无论你输入的是什么，至少有2个词条被匹配时，该文档才会被算作最终结果中的一员。
minimum_should_match参数非常灵活，根据用户输入的词条的数量，可以适用不同的规则。具体可以参考minimum_should_match参数的相关文档。
为了更好地了解
match
查询是如何处理多词查询的，我们需要看看
bool
查询是如何合并多个查询的。
合并查询(Combining Queries)
在合并过滤器中我们讨论了使用
bool
过滤器来合并多个过滤器以实现
and
，
or
和
not
逻辑。
bool
查询也做了类似的事，但有一个显著的不同。
过滤器做出一个二元的决定：这份文档是否应该被包含在结果列表中？而查询，则更加微妙。它们不仅要决定是否包含一份文档，还需要决定这份文档有多相关。
和过滤器类似，
bool
查询通过
must
，
must_not
以及
should
参数来接受多个查询。比如：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match": { "title": "quick" }},
"must_not": { "match": { "title": "lazy" }},
"should": [
{ "match": { "title": "brown" }},
{ "match": { "title": "dog" }}
]
}
}
}
title
字段中含有词条
quick
，且不含有词条
lazy
的任何文档都会被作为结果返回。目前为止，它的工作方式和
bool
过滤器十分相似。
差别来自于两个
should
语句，它表达了这种意思：一份文档不被要求需要含有词条
brown
或者
dog
，但是如果它含有了，那么它的相关度应该更高。
{
"hits": [
{
"_id": "3",
"_score": 0.70134366,
"_source": {
"title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"
}
},
{
"_id": "1",
"_score": 0.3312608,
"_source": {
"title": "The quick brown fox"
}
}
]
}
文档3的分值更高因为它包含了
brown
以及
dog
。
分值计算(Score Calculation)
bool
查询通过将匹配的
must
和
should
语句的
_score
相加，然后除以
must
和
should
语句的总数来得到相关度分值
_score
。
must_not
语句不会影响分值；它们唯一的目的是将不需要的文档排除在外。
控制精度(Controlling Precision)
所有的
must
语句都需要匹配，而所有的
must_not
语句都不能匹配，但是
should
语句需要匹配多少个呢？默认情况下，
should
语句一个都不要求匹配，只有一个特例：如果查询中没有
must
语句，那么至少要匹配一个
should
语句。
正如我们可以控制
match
查询的精度，我们也能够通过
minimum_should_match
参数来控制
should
语句需要匹配的数量，该参数可以是一个绝对数值或者一个百分比：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "title": "brown" }},
{ "match": { "title": "fox" }},
{ "match": { "title": "dog" }}
],
"minimum_should_match": 2
}
}
}
以上查询的而结果仅包含以下文档：
title
字段包含：
"brown" AND "fox"
或者
"brown" AND "dog"
或者
"fox" AND "dog"
如果一份文档含有所有三个词条，那么它会被认为更相关。
REFERENCE FROM : http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41720193
