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ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

9月前 作者：IT之一小佬 分类：Toy博客 阅读(42) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

全文搜索两个最重要的方面是：

  • 相关性（Relevance） 它是评价查询与其结果间的相关程度，并根据这种相关程度对结果排名的一种能力，这种计算方式可以是 TF/IDF 方法、地理位置邻近、模糊相似，或其他的某些算法。
  • 分词（Analysis） 它是将文本块转换为有区别的、规范化的 token 的一个过程，目的是为了创建倒排索引以及 查询倒排索引。

一、构造数据

1、数据库中当前数据

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

 2、构建索引

PUT http://127.0.0.1:9200/study

# 请求数据
{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": "1",
            "number_of_replicas": "0"
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text"
            },
            "age": {
                "type": "integer"
            },
            "mail": {
                "type": "keyword"
            },
            "hobby": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word"
            }
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "study"
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

3、添加数据

POST http://127.0.0.1:9200/study/_bulk

# 请求数据
{"index":{"_index":"study"}} 
{"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"} 
{"index":{"_index":"study"}} 
{"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"} 
{"index":{"_index":"study"}} 
{"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"} 
{"index":{"_index":"study"}} 
{"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","hobby":"跑步、游泳"} 
{"index":{"_index":"study"}} 
{"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影"}

# 响应数据
{
    "took": 16,
    "errors": false,
    "items": [
        {
            "index": {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "i6jJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_version": 1,
                "result": "created",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 0,
                "_primary_term": 1,
                "status": 201
            }
        },
        {
            "index": {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jKjJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_version": 1,
                "result": "created",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 1,
                "_primary_term": 1,
                "status": 201
            }
        },
        {
            "index": {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_version": 1,
                "result": "created",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 2,
                "_primary_term": 1,
                "status": 201
            }
        },
        {
            "index": {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jqjJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_version": 1,
                "result": "created",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 3,
                "_primary_term": 1,
                "status": 201
            }
        },
        {
            "index": {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "j6jJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_version": 1,
                "result": "created",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 4,
                "_primary_term": 1,
                "status": 201
            }
        }
    ]
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

二、全文搜索

2.1、单词搜索

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "match": {
            "hobby": "音乐"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 67,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.9395274,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "j6jJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 0.9395274,
                "_source": {
                    "name": "孙七",
                    "age": 24,
                    "mail": "555@qq.com",
                    "hobby": "听音乐、看电影"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "听<em>音乐</em>、看电影"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 0.77041256,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、篮球、游泳、听<em>音乐</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

过程说明：

1. 检查字段类型

        爱好 hobby 字段是一个 text 类型（ 指定了IK分词器），这意味着查询字符串本身也应该被分词。

2. 分析查询字符串 。

        将查询的字符串 “音乐” 传入IK分词器中，输出的结果是单个项 音乐。因为只有一个单词项，所以 match 查询执 行的是单个底层 term 查询。

3. 查找匹配文档 。

        用 term 查询在倒排索引中查找 “音乐” 然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档：3 、5 。

4. 为每个文档评分 。

        用 term 查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将 词频（term frequency，即词 “音乐” 在相关文档的 hobby 字段中出现的频率）和 反向文档频率（inverse document frequency，即词 “音乐” 在所有文档的 hobby 字段中出现的频率），以及字段的长度（即字段越短相关度越高）相结合的计算方式。

2.2、单词搜索

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "match": {
            "hobby": "音乐 篮球"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 22,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.5408251,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 1.5408251,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、<em>篮球</em>、游泳、听<em>音乐</em>"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "j6jJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 0.9395274,
                "_source": {
                    "name": "孙七",
                    "age": 24,
                    "mail": "555@qq.com",
                    "hobby": "听音乐、看电影"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "听<em>音乐</em>、看电影"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jKjJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 0.77041256,
                "_source": {
                    "name": "李四",
                    "age": 21,
                    "mail": "222@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球、篮球"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、乒乓球、足球、<em>篮球</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

        上面查询中只要是包含篮球和音乐的都被查询出来了。但是这有时候不能达到我们的要求，我们大部分时候都是希望两个词是同时包含的。这时候可以使用elasticsearch中指定词之间逻辑关系operator："and"

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "match": {
            "hobby": {
                "query": "音乐 篮球",
                "operator": "and"
            }
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应结果
{
    "took": 6,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.5408251,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 1.5408251,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、<em>篮球</em>、游泳、听<em>音乐</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

        上面的测试结果都是选择了"and"和"or"两个极端情况下，但是在真正搜索中，我们不会使用这两个极端情况的，这样就需要另外一种查询方式，即为只需要符合一定的相似度就可以查询到的数据，在elasticsearch中就支持这种查询方式，如使用minimum_should_match来指定匹配度，如60%。

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "match": {
            "hobby": {
                "query": "游泳 羽毛球",
                "minimum_should_match": "80%"
            }
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 6,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 2.1933634,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 2.1933634,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "<em>羽毛球</em>、篮球、<em>游泳</em>、听音乐"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "i6jJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 1.7171206,
                "_source": {
                    "name": "张三",
                    "age": 20,
                    "mail": "111@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "<em>羽毛球</em>、乒乓<em>球</em>、足球"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jKjJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 1.6262295,
                "_source": {
                    "name": "李四",
                    "age": 21,
                    "mail": "222@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球、篮球"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "<em>羽毛球</em>、乒乓<em>球</em>、足球、篮球"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

2.3、组合搜索

        在搜索时除了上面的方法外，还可以使用过滤器中的bool组合搜索。

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "hobby": "篮球"
                }
            },
            "must_not": {
                "match": {
                    "hobby": "音乐"
                }
            },
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "hobby": "游泳"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 6,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.77041256,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jKjJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 0.77041256,
                "_source": {
                    "name": "李四",
                    "age": 21,
                    "mail": "222@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球、篮球"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、乒乓球、足球、<em>篮球</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

注意：上面示例中在搜索结果中必须包含篮球，不能包含音乐，如果包含了游泳，那么它的相似度更高。

评分的计算规则

  • bool 查询会为每个文档计算相关度评分 _score ， 再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score 求和， 最后除以 must 和 should 语句的总数。
  • must_not 语句不会影响评分； 它的作用只是将不相关的文档排除。

注意：默认情况下，should中的内容不是必须匹配的，如果查询语句中没有must，那么就会至少匹配其中一个。当然了， 也可以通过minimum_should_match参数进行控制，该值可以是数字也可以的百分比。

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "hobby": "游泳"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "hobby": "篮球"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "hobby": "音乐"
                    }
                }
            ],
            "minimum_should_match": 2
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 4,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 2.3112378,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 2.3112378,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、<em>篮球</em>、<em>游泳</em>、听<em>音乐</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）

2.4、权重搜索

        在一些情况下，可能会对某些词增加权重来影响该条数据的得分。

POST  http://127.0.0.1:9200/study/_search

# 请求数据
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "hobby": {
                        "query": "游泳篮球",
                        "operator": "and"
                    }
                }
            },
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "hobby": {
                            "query": "音乐",
                            "boost": 10
                        }
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "hobby": {
                            "query": "跑步",
                            "boost": 2
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "hobby": {}
        }
    }
}

# 响应数据
{
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 9.24495,
        "hits": [
            {
                "_index": "study",
                "_type": "_doc",
                "_id": "jajJdoIBU4c5cKp3GGKx",
                "_score": 9.24495,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                },
                "highlight": {
                    "hobby": [
                        "羽毛球、<em>篮球</em>、<em>游泳</em>、听<em>音乐</em>"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463642.html

到了这里，关于ElasticSearch中全文搜索（单词搜索、多次搜索、组合搜索和权重搜索）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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