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数据案例

1、匹配查询

　　a、单词查询

　　执行match步骤：

　　·检查field类型：title字段为（analyzed）字符串，所以搜索时，title需要被分析。

　　·分析查询字符串：QUICK! 经过标准分析器分后为quick

　　·找到匹配文档：再倒排索引中找到quick，并返回包含该词的文档（1，2，3）

　　·为每个文档打分：查询综合考虑词频（每篇文档 title 字段包含 quick 的次数）、逆文档频率（在全部文档中 title 字段包含 quick 的次数）、

　　　　　　　　　　包含 quick 的字段长度（长度越短越相关）来计算每篇文档的相关性得分 _score

　　b、多词查询

　　　　<1> 文档4的相关度最高，因为包含两个"brown"和一个"dog"。

　　　　<2> 文档2和3都包含一个"brown"和一个"dog"，且'title'字段长度相同，所以相关度相等。

　　　　<3> 文档1只包含一个"brown"，不包含"dog"，所以相关度最低。
　　　　因为 match 查询需要查询两个关键词： "brown" 和 "dog" ，在内部会执行两个 term 查询并
　　　　综合二者的结果得到最终的结果。 match 的实现方式是将两个 term 查询放入一个 bool 查询， bool 查询在之前的章节已经介绍过。
　　　　重要的一点是， 'title' 字段包含至少一个查询关键字的文档都被认为是符合查询条件的。匹配的单词数越多，文档的相关度越高。

　　　　提高精度

　　　　默认匹配结果为或的关系，如brown dog 搜索结果为包含brown或者dog的文档

　　　　match查询接受operator参数提高精度。默认operator=or

　　　　match 查询有 'minimum_should_match' 参数，参数值表示被视为相关的文档必须匹配的关键词个数。参数值可以设为整数，也可以设置为百分数。

　　　　因为不能提前确定用户输入的查询关键词个数，使用百分数也很合理

2、组合查询

　　计算得分

　　　　把所有符合 must 和 should 的子句得分加起来，然后除以 must 和 should 子句的总数为每个文档计算相关性得分。
　　　　must_not 子句并不影响得分；他们存在的意义是排除已经被包含的文档。

　　精度控制

　　　　所有的 must 子句必须匹配, 并且所有的 must_not 子句必须不匹配, 但是多少 should 子句应该匹配呢? 默认的，不需要匹配任何 should 子句，

　　　　一种情况例外：如果没有 must 子句，就必须至少匹配一个 should 子句。像我们控制 match 查询的精度一样，

　　　　我们也可以通过 minimum_should_match 参数控制多少 should 子句需要被匹配，这个参数可以是正整数，也可以是百分比。

　　　　结果集仅包含 title 字段中有 "brown" 和 "fox" , "brown" 和 "dog" , 或 "fox" 和 "dog" 的文档。如果一个文档包含上述三个条件，那么它的相关性就会比其他仅包含三者中的两个条件的文档要高

巴特西

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