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1、multi_match是啥？

概念：

多字段检索，是组合查询的另一种形态，考试的时候如果考察多字段检索，并不一定必须使用multi_match，使用bool query，只要结果正确亦可，除非题目中明确要求（目前没有强制要求过）

语法：

GET <index>/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "<query keyword>",
      "type": "<multi_match_type>",
      "fields": [
        "<field_a>",
        "<field_b>"
      ]
    }
  }
}

2、multi_match和_source区别

  • multi_match：从哪些字段中检索，指的是查询条件
  • _source：查询的结果包含哪些字段，指的是元数据

3、multi_match type：

3.1 best_fields：

3.1.1 概念：

侧重于字段维度，单个字段的得分权重大，对于同一个query，单个field匹配更多的term，则优先排序。

3.1.2 用法：

注意，best_fields是multi_match中type的默认值

GET product/_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "super charge",
      "type":       "best_fields", // 默认
      "fields":     [ "name^2", "desc" ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

3.1.3 案例

针对于以下查询，包含两个查询条件：分别是条件1和条件2

GET product/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        { "match": { "name": "chiji shouji" }},		#条件1
        { "match": { "desc": "chiji shouji" }}		#条件2
      ]
    }
  }
}

假设上述查询的执行得到以下结果，best_fields策略强调hits中单个字段的评分权重。打个比方：每一条hit代表一个奥运会的参加国，每个字段代表该国家的参赛运动员，但是限定每个国家只能派出一名运动员，其成绩就代表该国家的成绩，最后以该运动员的成绩代表国家进行排名。所谓best_fields就是说最好的字段嘛，用最好的字段的评分代表当前文档的最终评分，即侧重字段权重。在这个例子中，多个查询条件并未起到关键性作用。
在这里插入图片描述

3.1.4 tie_breaker参数

在best_fields策略中给其他剩余字段设置的权重值，取值范围 [0,1]，其中 0 代表使用 dis_max 最佳匹配语句的普通逻辑，1表示所有匹配语句同等重要。最佳的精确值需要根据数据与查询调试得出，但是合理值应该与零接近（处于 0.1 - 0.4 之间），这样就不会颠覆 dis_max （Disjunction Max Query）最佳匹配性质的根本。

在上面例子中，如果一个国家仅仅由一个运动员的成绩来决定，显然不是很有代表性，因为一个国家可能整体实力很弱，但是有一个运动员（假设叫做阿尔法）就是特别的出类拔萃，世界第一！但是其他人都很弱，这时他就不能代表整个国家的实力了。反而可能另一个国家，虽然国内成绩最好的运动员没有阿尔法的成绩好，但是这个国家包揽了世界的第二名到第十名，并且实力比较接近，那这样这个国家的整体实力仍然是可以排第一的。所以我们不应该让第一名完全代表一个国家的成绩，一个更好的做法是：每个国家的最终成绩由所有运动员的成绩经过计算得来，每个运动员的成绩都可能影响总成绩，但是这个国家排名第一的运动员的成绩占的权重最大。这种做法更容易凸显一个国家的整体实力，这个整体实力就等价于我们搜索结果排名中的相关度。

用法：

GET product/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        { "match": { "name": "super charge" }},
        { "match": { "desc": "super charge" }}
      ],
      "tie_breaker": 0.3 # 代表次要评分字段的权重是 0.3
    }
  }
}

3.1.5 类比

以下两个查询等价
查询1

GET product/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match": {
            "name": {
              "query": "chiji shouji",
              "boost": 2	# name字段评分两倍权重
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "desc": "chiji shouji"
          }
        }
      ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

查询2

GET product/_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "super charge",
      "type":       "best_fields", // 默认
      "fields":     [ "name^2", "desc" ], # name字段评分两倍权重
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

3.2 most_fields：

3.2.1 概念

侧重于查询维度，单个查询条件的得分权重大，如果一次请求中，对于同一个doc，匹配到某个term的field越多，则越优先排序。

3.2.2 类比

以下两个查询脚本等价
查询1：

# 下面查询中包含两个查询条件
GET product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "chiji shouji"
          }
        },
        {
          "match": {
            "desc": "chiji shouji"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询2

GET product/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "chiji shouji",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "name",
        "desc"
      ]
    }
  }
}

3.3 cross_fields:

注意：理解cross_fields的概念之前，需要对ES的评分规则有基本的了解，戳：评分，学习ES评分的基本原理

3.3.1 概念

将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回

3.3.2 用法

# 以下查询语义：
# 吴 必须包含在 name.姓 或者 name.名 里
# 或者  
# 磊 必须包含在 name.姓 或者 name.名 里
GET teacher/_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "吴磊",
      "type":       "cross_fields",
      "fields":     [ "name.姓", "name.名" ],
      "operator":   "or"
    }
  }
}

3.3.3 案例

假设我们有如下teacher索引，索引中包含了name字段，包含姓和名两个field（案例中使用中文为方便观察和理解，切勿在生产环境中使用中文命名，一定要遵循命名规范）。

POST /teacher/_bulk
{ "index": { "_id": "1"} }
{ "name" : {"姓" : "吴", "名" : "磊"} }
{ "index": { "_id": "2"} }	
{ "name" : {"姓" : "连", "名" : "鹏鹏"} }
{ "index": { "_id": "3"} }
{ "name" : { "姓" : "张","名" : "明明"} }
{ "index": { "_id": "4"} }
{ "name" : { "姓" : "周","名" : "志志"} }
{ "index": { "_id": "5"} }
{ "name" : {"姓" : "吴", "名" : "亦凡"} }
{ "index": { "_id": "6"} }
{ "name" : {"姓" : "吴", "名" : "京"} }
{ "index": { "_id": "7"} }
{ "name" : {"姓" : "吴", "名" : "彦祖"} }
{ "index": { "_id": "8"} }
{ "name" : {"姓" : "帅", "名" : "吴"} }
{ "index": { "_id": "9"} }
{ "name" : {"姓" : "连", "名" : "磊"} }
{ "index": { "_id": "10"} }
{ "name" : {"姓" : "周", "名" : "磊"} }
{ "index": { "_id": "11"} }
{ "name" : {"姓" : "张", "名" : "磊"} }
{ "index": { "_id": "12"} }
{ "name" : {"姓" : "马", "名" : "磊"} }
#{ "index": { "_id": "13"} }
#{ "name" : {"姓" : "诸葛", "名" : "吴磊"} }

我们执行以上代码创建teacher索引，并且执行以下查询语句

# 语义： 默认分词器的对`吴磊`的分词结果为`吴`和`磊`
# name.姓 中包含 `吴` 或者 `磊`  
# OR  
# name.名 中包含 `吴` 或者 `磊` 
# 如果设置了"operator": "and"，则中间 OR 的关系变为 AND
GET teacher/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "吴 磊",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "name.姓",
        "name.名"
      ]
      // ,"operator": "and"
    }
  }
}

根据上面查询的语义，我们期望的结果是：姓为吴并且名为磊的doc评分最高，然而结果却如下：

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 9,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.4548545,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "8",
        "_score" : 2.4548545,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "帅",
            "名" : "吴"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 2.03873,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "吴",
            "名" : "磊"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.060872,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "吴",
            "名" : "亦凡"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 1.060872,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "吴",
            "名" : "京"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 1.060872,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "吴",
            "名" : "彦祖"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9",
        "_score" : 0.977858,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "连",
            "名" : "磊"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "10",
        "_score" : 0.977858,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "周",
            "名" : "磊"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "11",
        "_score" : 0.977858,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "张",
            "名" : "磊"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "teacher",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "12",
        "_score" : 0.977858,
        "_source" : {
          "name" : {
            "姓" : "马",
            "名" : "磊"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

上面结果显示，名叫帅磊的doc排在了最前面，即便我们使用best_fields策略结果也是帅磊评分最高，因为导致这个结果的原因和使用哪种搜索策略并无关系。这些然不是我们希望的结果。那么导致上述问题的原因是什么呢？看以下三条基本的评分规则：

评分基本规则：

  • 词频（TF term frequency ）：关键词在每个doc中出现的次数，词频越高，评分越高
  • 反词频（ IDF inverse doc
    frequency）：关键词在整个索引中出现的次数，反词频越高，评分越低
  • 每个doc的长度，越长相关度评分越低

分析结果：

在上述案例中，吴磊作为预期结果，其中吴字作为姓氏是非常常见的，磊作为名也是非常常见的。反应在索引中，他们的IDF都是非常高的，而反词频越高则评分越低，因此吴磊在索引中的IDF评分则会很低。
而帅磊中帅作为姓氏却是非常少见的，因此IDF的得分就很高。在词频相同的情况下就会导致以上不符合常理的搜索预期。

解决办法：

为了避免某一个字段的词频或者反词频对结果产生巨大影响，我们需要把姓和名作为一个整体来查询，体现在代码上即：

# 吴 必须包含在 name.姓 或者 name.名 里
# 并且
# 磊 必须包含在 name.姓 或者 name.名 里
GET teacher/_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "吴磊",
      "type":       "cross_fields",
      "fields":     [ "name.姓", "name.名" ],
      "operator":   "and"
    }
  }
}

参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.13/query-dsl-multi-match-query.html

微信号：elastic1

在这里插入图片描述

# elasticsearch
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