Elasticsearch学习之深入搜索四 --- cross-fields搜索

1. cross-fields搜索

　　一个唯一标识，跨了多个field。比如一个人，标识，是姓名；一个建筑，它的标识是地址。姓名可以散落在多个field中，比如first_name和last_name中，地址可以散落在country，province，city中。跨多个field搜索一个标识，比如搜索一个人名，或者一个地址，就是cross-fields搜索。初步来说，如果要实现，可能用most_fields比较合适。因为best_fields是优先搜索单个field最匹配的结果，cross-fields本身就不是一个field的问题了。

增添字段：

POST /forum/article/_bulk

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} }

查询first_name和last_name中包含Peter Smith的doc

GET /forum/article/_search

{

  "query": {

    "multi_match": {

      "query":       "Peter Smith",

      "type":        "most_fields",

      "fields":      [ "author_first_name", "author_last_name" ]

    }

  }

}

Peter Smith，匹配author_first_name，匹配到了Smith，这时候它的分数很高，为什么?
　　因为IDF分数高，IDF分数要高，那么这个匹配到的term（Smith），在所有doc中的出现频率要低，author_first_name field中，Smith就出现过1次
Peter Smith这个人，在doc 1，Smith在author_last_name中，但是 author_last_name 出现了两次 Smith，所以导致doc 1的IDF分数较低，这里就存在以下三个问题：

问题1：只是找到尽可能多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc

　　解决，最匹配的document被最先返回

问题2：most_fields，没办法用minimum_should_match去掉长尾数据，就是匹配的特别少的结果

　　解决，可以使用minimum_should_match去掉长尾数据

问题3：TF/IDF算法，比如Peter Smith和Smith Williams，搜索Peter Smith的时候，由于first_name中很少有Smith的，所以query在所有document中的频率很低，得到的分数很高，可能Smith Williams反而会排在Peter Smith前面

　　解决，Smith和Peter在一个field了，所以在所有document中出现的次数是均匀的，不会有极端的偏差，计算IDF的时候，将每个query在每个field中的IDF都取出来，取最小值，就不会出现极端情况下的极大值了

第一个办法：用copy_to，将多个field组合成一个field

　　问题其实就出在有多个field，有多个field以后，就很尴尬，我们只要想办法将一个标识跨在多个field的情况，合并成一个field即可。比如说，一个人名，本来是first_name，last_name，现在合并成一个full_name

PUT /forum/_mapping/article

{

  "properties": {

      "new_author_first_name": {

          "type":     "string",

          "copy_to":  "new_author_full_name"

      },

      "new_author_last_name": {

          "type":     "string",

          "copy_to":  "new_author_full_name"

      },

      "new_author_full_name": {

          "type":     "string"

      }

  }

}

用了这个copy_to语法之后，就可以将多个字段的值拷贝到一个字段中，并建立倒排索引

POST /forum/article/_bulk

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Peter", "new_author_last_name" : "Smith"} }        --> Peter Smith

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} }        --> Smith Williams

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} }            --> Jack Ma

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} }            --> Robbin Li

{ "update": { "_id": ""} }

{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} }        --> Tonny Peter Smith

然后查询：

GET /forum/article/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "new_author_full_name":       "Peter Smith"

    }

  }

}

巴特西

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