Elastic学习之旅 (8) 深入词项和全文搜索

大家好，我是Edison。

相信很多童鞋和我一样，有点傻傻分不清Term查询和全文查询的区别，那么今天我们就来一起梳理一下。

基于Term的查询

Term（词项）是ES中表达语义的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。

ES中Term Query包含了:

Term Query / Range Query / Exist Query / Prefix Query / Wildcard Query

ES中Term的特点：

特点1：在ES中，Term查询对输入不做分词。换句话说，它会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分 - 例如“Apple Store”。

可能上面有点难理解，现在我们通过一个实例来理解。

首先，我们先插入几条示例数据：

然后，我们通过以下Term Query查询desc为iPhone的记录：

当你执行这条查询后，你会发现，ES居然没有查到这条记录，明明我们刚刚插入的就是它啊！

别急，这恰恰是因为Term查询不对输入做分词，会将输入作为一个整体，进而导致我们搜索不到。 我们进一步将上面的查询改为以下方式就可以查询到记录：将iPhone改为全小写的iphone即可。

同时，如果我们想实现一个精确匹配，我们可以使用term的keyword关键字来实现，如下查询所示：精确匹配一个productID。这也说明，在ES中通过keyword关键字查询，它也不会做分词处理。

我们还会发现，Term查询会返回一个算分：0.9808292，代表匹配的精准度。

特点2：可以使用Constant Score将查询转换成一个Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能。

刚刚提到ES会在倒排索引中进行相关性算分，这在一定程度上会带来一些查询上的开销。我们可以通过ConstantScore将Query转成Filter，来避免相关性算分的开销，还可以有效利用缓存，提高查询的效率！

查询结果显示也可以证明它会跳过算分步骤：

基于全文的查询

基于全文的查询，ES提供了以下Query（我们在第6篇Query DSL中学习的就是全文查询）：

Match Query / Match Phrase Query / Query String Query

基于全文的查询具有以下的特点：

特点1：索引和搜索时都会进行分词，查询字符串先传到一个合适的分词器，然后生成一个待查询的词项列表。

特点2：查询会对每个词项进行底层的查询，再将结果进行合并，还会为每个文档生成一个算分。

针对这两个特点，我们通过一个示例来串一下：

例如，查询“Matrix reloaded”，会查到包括Matrix或者reload的所有结果。

首先，构建一个Match Query：

ES会返回title字段中包括Matrix 或者 reloaded的所有记录：

其次，如果你希望查询title字段中同时包含Matrix reloaded，那你可以修改默认的operator为AND来提高精准度：

然后，如果你希望查询的是只要出现Matrix 和 reloaed，其中间可以间隔一些单词，那么你也可以使用match phrase 和 slop参数设置分词出现的最大间隔距离：

最后，这个基于全文的查询在ES中的基本查询过程如下所示：

小结

本篇，我们了解了ElasticSearch的Term和全文查询的基本概念及其特点，利用这些特点在指定的场景会有是事半功倍的效果！

参考资料

极客时间，阮一鸣，《ElasticSearch核心技术与实战》