基于词项与基于全文 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic
2024-12-24
所有查询会或多或少的执行相关度计算,但不是所有查询都有分析阶段。
和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询(如 bool
或 function_score
)不同,文本查询可以划分成两大家族:
如 term
或 fuzzy
这样的底层查询不需要分析阶段,它们对单个词项进行操作。用 term
查询词项 Foo
只要在倒排索引中查找 准确词项 ,并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分 _score
。
记住 term
查询只对倒排索引的词项精确匹配,这点很重要,它不会对词的多样性进行处理(如, foo
或 FOO
)。这里,无须考虑词项是如何存入索引的。如果是将 ["Foo","Bar"]
索引存入一个不分析的( not_analyzed
)包含精确值的字段,或者将 Foo Bar
索引到一个带有 whitespace
空格分析器的字段,两者的结果都会是在倒排索引中有 Foo
和 Bar
这两个词。
像 match
或 query_string
这样的查询是高层查询,它们了解字段映射的信息:
一旦组成了词项列表,这个查询会对每个词项逐一执行底层的查询,再将结果合并,然后为每个文档生成一个最终的相关度评分。
我们将会在随后章节中详细讨论这个过程。
我们很少直接使用基于词项的搜索,通常情况下都是对全文进行查询,而非单个词项,这只需要简单的执行一个高层全文查询(进而在高层查询内部会以基于词项的底层查询完成搜索)。
当我们想要查询一个具有精确值的 not_analyzed
未分析字段之前,
需要考虑,是否真的采用评分查询,或者非评分查询会更好。
单词项查询通常可以用是、非这种二元问题表示,所以更适合用过滤, 而且这样做可以有效利用缓存:
GET /_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "gender": "female" } } } } }
官方地址:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/term-vs-full-text.html