单字符串查询 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

单字符串查询编辑

bool 查询是多语句查询的主干。 它的适用场景很多，特别是当需要将不同查询字符串映射到不同字段的时候。

问题在于，目前有些用户期望将所有的搜索项堆积到单个字段中，并期望应用程序能为他们提供正确的结果。有意思的是多字段搜索的表单通常被称为 高级查询 （Advanced Search） —— 只是因为它对用户而言是高级的，而多字段搜索的实现却非常简单。

对于多词（multiword）、多字段（multifield）查询来说，不存在简单的 万能 方案。为了获得最好结果，需要 了解我们的数据 ，并了解如何使用合适的工具。

了解我们的数据编辑

当用户输入了单个字符串查询的时候，通常会遇到以下三种情形：

最佳字段

当搜索词语具体概念的时候，比如 “brown fox” ，词组比各自独立的单词更有意义。像 title 和 body 这样的字段，尽管它们之间是相关的，但同时又彼此相互竞争。文档在 相同字段 中包含的词越多越好，评分也来自于 最匹配字段 。

多数字段

为了对相关度进行微调，常用的一个技术就是将相同的数据索引到不同的字段，它们各自具有独立的分析链。

主字段可能包括它们的词源、同义词以及 变音词 或口音词，被用来匹配尽可能多的文档。

相同的文本被索引到其他字段，以提供更精确的匹配。一个字段可以包括未经词干提取过的原词，另一个字段包括其他词源、口音，还有一个字段可以提供 词语相似性 信息的瓦片词（shingles）。

其他字段是作为匹配每个文档时提高相关度评分的 信号 ， 匹配字段越多 则越好。

混合字段

对于某些实体，我们需要在多个字段中确定其信息，单个字段都只能作为整体的一部分：

• Person： first_name 和 last_name （人：名和姓）
• Book： title 、 author 和 description （书：标题、作者、描述）
• Address： street 、 city 、 country 和 postcode （地址：街道、市、国家和邮政编码）

在这种情况下，我们希望在 任何 这些列出的字段中找到尽可能多的词，这有如在一个大字段中进行搜索，这个大字段包括了所有列出的字段。

上述所有都是多词、多字段查询，但每个具体查询都要求使用不同策略。本章后面的部分，我们会依次介绍每个策略。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide