文章目錄

• • 1. multi_match 簡介
  • 2. multi_match 查詢類型
  • • 1. best_fields
    • 2. most_fields
    • 3. phrase和phrase_prefix
    • 4. cross_fields
    • 5. bool_prefix

1. multi_match 簡介

這個multi_match實際上算是類似一個組合查詢，他把dis_max query, phrase query, phrase_prefix,bool_prefix等給打包到一起了，使用的時候按照需要選用就可以了，這樣的話就更加簡單易用了。
但是在使用的時候又不想純粹的只做組合的query(bool query,dis_max query等)，哪些只做組合的query沒有自己的查詢語法，只是組合別的查詢query,multi_match有自己的查詢語法，是對多個查詢類型的封裝，暴露給外面的是一個新的api，不是bool那種還是使用子query的查詢方式。而且他允許多字段查詢。

一個簡單的樣例

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "this is a test", "fields": [ "subject", "message" ] }} }GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "Will Smith","fields": [ "title", "*_name" ] #filed 的name可以使用通配符}} }GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query" : "this is a test","fields" : [ "subject^3", "message" ] # subject會被提升權重}} }

field的數量不能超過1024

2. multi_match 查詢類型

multi_match 是如何支持dis_max,phrase,phrase_prefix等等查詢的呢，在這里引入了一個參數叫 type,type的取值如下

best_fields:（默認）查找與任何字段匹配的文檔，但使用最佳字段中的_score。請參閱best_fields。

most_fields: 查找與任何字段匹配的文檔，并組合每個字段的_score。請參閱most_fields。

cross_fields: 使用相同的分析器將多個字段內容視為一個大字段。在大字段中查找每個單詞。參見cross_fields。

phrase: 在每個字段上運行match_phrase查詢，并使用最佳字段中的_score。參見詞組和詞組前綴。

phrase_prefix: 在每個字段上運行match_phrase_prefix查詢，并使用最佳字段中的_score。參見詞組和詞組前綴。

bool_prefix: 在每個字段上創建一個match_bool_prefix查詢，并組合每個字段中的_score。請參閱bool_prefix。

1. best_fields

當您在同一字段中search多個單詞時，best_fields類型最有用。例如,搜索“brown fox”的時候，單個字段中的“brown fox”比一個字段中的“brown”和另一字段中的“ fox”更有意義。

best_fields類型為每個字段生成一個匹配查詢，并將它們包裝在dis_max查詢中，以查找單個最佳匹配字段。例如，此查詢：

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "brown fox","type": "best_fields","fields": [ "subject", "message" ],"tie_breaker": 0.3}} } GET /_search {"query": {"dis_max": {"queries": [{ "match": { "subject": "brown fox" }},{ "match": { "message": "brown fox" }}],"tie_breaker": 0.3}} }

其中的tie_breaker和dis_max的查詢是一樣的含義

因為best_fields and most_fields 的multi_match是以field為中心進行查詢的，所以operator和minimum_should_match參數會單獨的對每個field起作用

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "Will Smith","type": "best_fields","fields": [ "first_name", "last_name" ],"operator": "and" }} }

這個對應的語義是

(+first_name:will +first_name:smith) | (+last_name:will +last_name:smith)

2. most_fields

當多個field對相同內容采用不用的analyze進行存儲，如果想對這多個字段進行搜索從而獲得更加準確的結果的話，使用most_fields更加合適。比如，main field可能包含synonums,stemming , terms without diacritic(變音符),
second field 包含了原有的terms, third field 包含了shingles。這樣的話就可以使用三個field的score來計算final score進而得到更好的排序效果。

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "quick brown fox","type": "most_fields","fields": [ "title", "title.original", "title.shingles" ]}} } GET /_search {"query": {"bool": {"should": [{ "match": { "title": "quick brown fox" }},{ "match": { "title.original": "quick brown fox" }},{ "match": { "title.shingles": "quick brown fox" }}]}} }

3. phrase和phrase_prefix

phrase_prefix 和phrase和 best_fields類似
也可以使用tie_breaker參數，同時還可以使用boost,lenient,slop等在match_phase中使用的參數

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "quick brown f","type": "phrase_prefix","fields": [ "subject", "message" ]}} }

等同于

GET /_search {"query": {"dis_max": {"queries": [{ "match_phrase_prefix": { "subject": "quick brown f" }},{ "match_phrase_prefix": { "message": "quick brown f" }}]}} }

4. cross_fields

cross_fields類型對于結構化文檔（其中多個字段應匹配）特別有用。例如，當在first_name和last_name字段中查詢“ Will Smith”時，最匹配的一個字段中可能有“ Will”，而另一個字段中有“ Smith”。

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "Will Smith","type": "cross_fields","fields": [ "first_name", "last_name" ],"operator": "and"}} }

執行的邏輯是

+(first_name:will last_name:will) +(first_name:smith last_name:smith)

5. bool_prefix

GET /_search {"query": {"multi_match" : {"query": "quick brown f","type": "bool_prefix","fields": [ "subject", "message" ]}} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的06.full_text multi_match查询的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。