Elasticsearch（10）实践六-全文搜索

导言

本文将持续学习搜索相关的内容

全文搜索

目前为止搜索十分简单:单名,年龄过滤。让我们尝试一个更先进、全文搜索任务,这是传统的数据库很纠结的地方。

我们将搜索所有享受攀岩的员工:

GET /megacorp/employee/_search{    "query" : {        "match" : {            "about" : "rock climbing"        }    }}

你可以看到,我们使用之前相同的match搜索对查询内容为“rock climbing”的 about字段。我们得到两个匹配文档信息:

{   ...   "hits": {      "total":      2,      "max_score":  0.16273327,      "hits": [         {            ...            "_score":         0.16273327, // --- (1)            "_source": {               "first_name":  "John",               "last_name":   "Smith",               "age":         25,               "about":       "I love to go rock climbing",               "interests": [ "sports", "music" ]            }         },         {            ...            "_score":         0.016878016,  // --- (2)            "_source": {               "first_name":  "Jane",               "last_name":   "Smith",               "age":         32,               "about":       "I like to collect rock albums",               "interests": [ "music" ]            }         }      ]   }}

默认情况下,Elasticsearch通过相关性系数得到类型匹配结果,也就是说,通过每个文档与查询匹配的匹配度有多好进行结果的返回。排名第一和高匹配度的结果是显而易见: John Smith’s about字段中清晰的看见“rock climbing”。
但是为什么Jane Smith作为一个结果返回？原因是她被返回的文档信息中“rock”该词在about域被提到。因为仅仅被提到了“rock”，而没有提到“climbing”，所以她的_score的值比John的低。
这是一个很好的例子，是关于Elasticsearch在全文字段中搜索并返回最相关的结果。Elasticsearch的相关性概念是很重要的,对传统的关系型数据库来说是一个完全陌生的概念,记录匹配与否。

实践

在sence中，输入如下的curl请求代码

curl -XGET "http://localhost:9200/megacorp/employee/_search" -d'{    "query" : {        "match" : {            "about" : "rock climbing"        }    }}'

结果如图所示:

完整返回信息如下:

{  "took": 448,  "timed_out": false,  "_shards": {    "total": 5,    "successful": 5,    "failed": 0  },  "hits": {    "total": 2,    "max_score": 0.16273327,    "hits": [      {        "_index": "megacorp",        "_type": "employee",        "_id": "1",        "_score": 0.16273327,        "_source": {          "first_name": "John",          "last_name": "Smith",          "age": 25,          "about": "I love to go rock climbing",          "interests": [            "sports",            "music"          ]        }      },      {        "_index": "megacorp",        "_type": "employee",        "_id": "2",        "_score": 0.016878016,        "_source": {          "first_name": "Jane",          "last_name": "Smith",          "age": 32,          "about": "I like to collect rock albums",          "interests": [            "music"          ]        }      }    ]  }}

结语

全文搜索进行了一个大概的介绍，至于，到时候是否有具体实际的例子，还得待我有时间进行补充。