Elasticsearch搜索之cross_fields分析

cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法，这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很大的区别。

它将所有的字段视为一个大的字段，然后在任一字段中搜索每个词条。

operator：operator设为了and，表示所有的词条都需要出现；

minimum_should_match：表示文本匹配度，控制搜索精度，向下取整。

相比most_fields与best_fields，解释起来可能费力一些，我们不妨根据问题来引导说明。

  一、cross_fields能解决什么问题？

有一类实体存储，比如人名，地址等，不是存储在单一的field里边，人名可以分为first_name，last_name。

地址有street, country, city等字段组成。这类实体查询的特殊性在于，每一个single query string都是跨越了多个字段（请仔细理解这句话）。

前边用的most_field的方法并不能满足我们的要求，会带来错误的结果。原因有几个：

1)  most_field是用来找出最佳的field，这个field能满足最多的word的匹配，而不是跨越多个field去寻找最佳满足words的匹配。
   2) 不能使用operator和minimum_should_match来减少相关性低的doc的长尾问题
   3) 每一个field的tf是不一样的，相互之间交错会产生不好的排序结果。

   most_field问题的根本原因就在于：most_field是field centric的，目的就是寻找最佳匹配的field，而我们想要的是最佳匹配的term。
   best_field也存在同样问题，他们都是field centric。我们来看看问题是如何产生的，如何解决之。

  (1）在多个field中匹配到同样的word

    most_field实质是生成了多个match子查询，每个子查询针对一个field，然后包装成一个bool查询。
    因此，如果同一个word在多个field中都出现，相比，两个word同时在一个field中出现，谁得分更高？显然是第一个，但不是我们想要的结果。

演示过程在most_field章节有具体的说明。

（2）运用operator/minimun_should_match来解决长尾

    显而易见，如果指定了operator=AND，没有一个doc可以match到，从语义上也是错误的。

   (3)  现在我们查询Peter Smith，在first_name和last_name中。Peter是一个很普遍的first_name，smith是一个很普遍的last_name。因此两者都具有较低的idf。

但是，如果我们有一个doc是Smith Williams？smith可是一个不常见的first_name。但        是返回结果呢？Smith Williams得分更高，但是我们要查询的是Peter Smith啊？？？原因就在于Smith在first_name中的高idf已经压过了peter作为一个低      idf出现在的first_name中和smith作为一个低idf出现在last_name中。

  解决方案：

  以上原因在于我们是在多个field中处理。因此我们只需要将多个field的信息整合成一个即可。

  比如：生成一个full_name字段（可以用custom _all field的方法，mapping中设置copyto参数），包括first_name和last_name。

我们针对full_name做查询，以上三个问题就不会出现。

  但是，我们存储了冗余的信息。elasticsearch考虑到这一点，提出了另外一个解决方案，就是cross fields query。

二、cross fields query

对于上述问题，custom all是一种不过的解决方案，除了冗余信息以外，这种方案是在index过程中就要指定的，有没有在查询时的解决方法呢？es提供了cross field query的解决方案。

best field 和 most field是field centric的，而cross field是term centric的。这是最大的不同。cross field把multi field 看做一整个field，在这一个field里边去match 每一个term，相当于在多个field中match。

field centric的逻辑是这样的（operator=AND）：

（+first_name Peter +first_name Smith）

（+last_name Peter +last_name Smith）

term centric的逻辑是这样的（operator=AND）：

+（first_name Peter last_name Peter）

+（last_name Smith last_name Smith）

也就是说peter必须出现在其中一个字段中，同时smith也必须出现在其中一个字段中。

所以cross field其实是首先分析query string 产生一个 term list，针对每一个term在任何一个field中match。

因为6中问题1 问题2就解决了，问题3呢？

cross field 在field之间把inf混合起来，作为一个整体。

+blended（“peter” fields：[ "first_name", "last_name"]）

+blended（“smith” fields：[ "first_name", "last_name"]）

也就是说同时在first_name和last_name中查询smith的idf，取最小值。这样smith作为一个普通的last_name，也作为一个普通的first_name。

问题3解决。

注意一点：cross fields search中的field要使用同样的analyzer。如果使用不同的analyzed，则会按照analyzer对fields进行分组blended，工作模式类似于best field。

比如title使用了一个analyzer，first_name 和last_name 使用了另外一个analyzer，则

（+title peter +title smitch）

（

+blended（“peter” fields：[ "first_name", "last_name"]）

+blended（“smith” fields：[ "first_name", "last_name"]）

）

cross field相对于custom all的优势在于：可以在查询时指定每一个field的boost值。