16.copy_to定制组合field解决cross-fields搜索弊端
主要知识点:
- 在index的mapping中加copy_to字段的方法
- copy_to搜索方法
用most_fields策略,去实现cross-fields搜索,有3大弊端,为了解决这三个弊端,es的第一个办法就是用copy_to将多个field组合成一个field。
most_fields策略问题就出在有多个field,es只要将一个标识跨在多个field的情况,合并成一个field即可。比如说,一个人名,本来是first_name,last_name,现在合并成一个full_name,这样就能有效的解决问题。
一、在index的mapping中加copy_to字段的方法
PUT /forum/_mapping/article
{
"properties": {
"new_author_first_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_last_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_full_name": {
"type": "string"
}
}
}
二、插入数据
用了这个copy_to语法之后,就可以将多个字段的值拷贝到一个字段中,并建立倒排索引
POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Peter", "new_author_last_name" : "Smith"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} }
注意:用 get /forum/article/_serarch 这种方法是不能查出new_author_full_name这个字段的,因为copy_to的字段类型于_all的字段。
三、进行搜索
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"new_author_full_name": "Peter Smith"
}
}
}
这样,我们搜索时就搜索的是new_author_full_name这一个字段,所以就不会出现那三个弊端。
弊端1:只是找到尽可能多的field匹配的doc,而不是某个field完全匹配的doc --> 解决,最匹配的document被最先返回
弊端2:most_fields,没办法用minimum_should_match去掉长尾数据,就是匹配的特别少的结果 --> 解决,可以使用minimum_should_match去掉长尾数据
弊端3:TF/IDF算法,比如Peter Smith和Smith Williams,搜索Peter Smith的时候,由于first_name中很少有Smith的,所以query在所有document中的频率很低,得到的分数很高,可能Smith Williams反而会排在Peter Smith前面 --> 解决,Smith和Peter在一个field了,所以在所有document中出现的次数是均匀的,不会有极端的偏差
四、其他说明:
这几节课学的知识,在很多时候很难复现。比如官网也会给一些例子,说用什么什么文本,怎么怎么搜索,是怎么怎么样的效果,但上实际情况去es中执行的时候并没有复现。这是因为es版本在不断迭代,打分算法也在不断的迭代。所以对类似这几讲讲解的best_fields,most_fields,cross_fields,完全复现出来应有的场景和效果是很难的。更多是掌握有原理和知识点,以及做法,
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