es使用与原理4|es使用与原理4 -- phrase match ,slop近似匹配,搜索推荐等等
短语搜索和近似搜索
"match": {
"content": "java spark"
}
match query,只能搜索到包含java和spark的document,但是不知道java和spark是不是离的很近
包含java或包含spark,或包含java和spark的doc,都会被返回回来。我们其实并不知道哪个doc,java和spark距离的比较近。如果我们就是希望搜索java spark,中间不能插入任何其他的字符 或者指定中间只能隔num个字符,那这个时候match去做全文检索,能搞定我们的需求吗?答案是,搞不定。
两个需求:
1、java spark,就靠在一起,中间不能插入任何其他字符,就要搜索出来这种doc
2、java spark,但是要求,java和spark两个单词靠的越近,doc的分数越高,排名越靠前
phrase match 就是短语匹配,将短语作为一个整体去查找。
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": "java spark"
}
}
}
3、分词后的临时 position
GET _analyze
{
"text": "hello world, java spark",
"analyzer": "standard"
}//返回结果
{
"tokens": [
{
"token": "hello",
"start_offset": 0,
"end_offset": 5,
"type": "",
"position": 0
},
{
"token": "world",
"start_offset": 6,
"end_offset": 11,
"type": "",
"position": 1
},
{
"token": "java",
"start_offset": 13,
"end_offset": 17,
"type": "",
"position": 2
},
{
"token": "spark",
"start_offset": 18,
"end_offset": 23,
"type": "",
"position": 3
}
]
}
从结果中,我们可以看出 hello的临时位置是0,world, java spark 的位置依次是 1,2,3
4、短语搜索的原理(近似搜索的原理也是这样的)
hello world, java spark doc1
hi, spark java doc2
hello doc1(0)
wolrd doc1(1)
java doc1(2) doc2(2)
spark doc1(3) doc2(1)
java spark --> match phrase
java spark --> java和spark
java --> doc1(2) doc2(2)
spark --> doc1(3) doc2(1)
要找到每个term都在的一个共有的那些doc,就是要求一个doc,必须包含每个term,才能拿出来继续计算
doc1 --> java和spark --> spark position恰巧比java大1 --> java的position是2,spark的position是3,恰好满足条件 ,doc1符合条件
doc2 --> java和spark --> java position是2,spark position是1,spark position比java position小1,而不是大1 --> 光是position就不满足,那么doc2不匹配
类似的 近似搜索原理也是这样的
近似匹配:slop参数实现近似匹配
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": {
"query": "java spark",
"slop":3
}
}
}
}
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": {
"query": "data spark",
"slop": 5
}
}
}
}
slop的含义是什么? 搜索文本,中的几个term,要经过几次移动才能与一个document匹配,这个移动的次数,就是slop。简单的说就是 java 和 spark之间的距离 或者java和spark交换后的距离+2(这里的2是交换所需要的步数),slop搜索下,关键词离的越近,relevance score就会越高。
混合使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡 比如你搜索一个java spark,含有java,或者含有是spark,或者同时含有,并且 尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc,排在最前面,同时提供了召回率还兼顾了精准率。
直接用match_phrase短语搜索,会导致必须有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内,才能匹配上
此时可以用bool组合match query和match_phrase query一起,来实现上述效果
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"title": {
"query":"java spark" --> java或spark或java spark,java和spark靠前,但是没法区分java和spark的距离,也许java和spark靠的很近,但是没法排在最前面
}
}
},
"should": {
"match_phrase": { --> 在slop以内,如果java spark能匹配上一个doc,那么就会对doc贡献自己的relevance score,如果java和spark靠的越近,那么就分数越高
"title": {
"query": "java spark",
"slop":50
}
}
}
}
}
}
使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能 match --> 只要简单的匹配到了一个term,就可以理解将term对应的doc作为结果返回,扫描倒排索引,扫描到了就ok
phrase match --> 首先扫描到所有term的doc list; 找到包含所有term的doc list; 然后对每个doc都计算每个term的position,是否符合指定的范围; slop,需要进行复杂的运算,来判断能否通过slop移动,匹配一个doc
match query的性能比phrase match和proximity match(有slop)要高很多。因为后两者都要计算position的距离。
match query比phrase match的性能要高10倍,比proximity match的性能要高20倍。
默认情况下,match也许匹配了1000个doc,proximity match全都需要对每个doc进行一遍运算,判断能否slop移动匹配上,然后去贡献自己的分数
但是很多情况下,match出来也许1000个doc,其实用户大部分情况下是分页查询的,所以可能最多只会看前几页,比如一页是10条,最多也许就看5页,就是50条
proximity match只要对前50个doc进行slop移动去匹配,去贡献自己的分数即可,不需要对全部1000个doc都去进行计算和贡献分数
match:1000个doc,其实这时候每个doc都有一个分数了; proximity match,前50个doc,进行rescore,重打分,即可; 让前50个doc,term举例越近的,排在越前面
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "java spark"
}
},
"rescore": {
"window_size": 50,
"query": {
"rescore_query": {
"match_phrase": {
"content": {
"query": "java spark",
"slop": 50
}
}
}
}
}
}
前缀搜索、通配符搜索、正则搜索 1、前缀搜索
C3D0-KD345
C3K5-DFG65
C4I8-UI365
C3 --> 上面这两个都搜索出来 --> 根据字符串的前缀去搜索
不用帖子的案例背景,因为比较简单,直接用自己手动建的新索引,给大家演示一下就可以了
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}GET my_index/my_type/_search
{
"query": {
"prefix": {
"title": {
"value": "C3"
}
}
}
}
2、前缀搜索的原理
prefix query不计算relevance score,与prefix filter唯一的区别就是,filter会cache bitset
扫描整个倒排索引,举例说明
前缀越短,要处理的doc越多,性能越差,尽可能用长前缀搜索
前缀搜索,它是怎么执行的?性能为什么差呢?
match
C3-D0-KD345
C3-K5-DFG65
C4-I8-UI365
全文检索
每个字符串都需要被分词
c3 doc1,doc2
d0
kd345
k5
dfg65
c4
i8
ui365
c3 --> 扫描倒排索引 --> 一旦扫描到c3,就可以停了,因为带c3的就2个doc,已经找到了 --> 没有必要继续去搜索其他的term了
match性能往往是很高的
如果前缀搜索那么 (前缀搜索是不分词的)
C3-D0-KD345
C3-K5-DFG65
C4-I8-UI365
c3 --> 先扫描到了C3-D0-KD345,很棒,找到了一个前缀带c3的字符串 --> 还是要继续搜索的,因为后面还有一个C3-K5-DFG65,也许还有其他很多的前缀带c3的字符串 --> 你扫描到了一个前缀匹配的term,
不能停,必须继续搜索 --> 直到扫描完整个的倒排索引,才能结束,所以prefix性能很差
3、通配符搜索
跟前缀搜索类似,功能更加强大
C3D0-KD345
C3K5-DFG65
C4I8-UI365
5字符-D任意个字符5
5?-*5:通配符去表达更加复杂的模糊搜索的语义
GET my_index/my_type/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"title": {
"value": "C?K*5"
}
}
}
}
?:任意字符
*:0个或任意多个字符
性能一样差,必须扫描整个倒排索引,才ok
4、正则搜索
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"regexp": {
"title": "C[0-9].+"
}
}
}
C[0-9].+
[0-9]:指定范围内的数字
[a-z]:指定范围内的字母
.:一个字符
+:前面的正则表达式可以出现一次或多次
wildcard和regexp,与prefix原理一致,都会扫描整个索引,性能很差
match_phrase_prefix实现search-time搜索推荐 输入 hello w ,会联想到hello world,hello we,hello win,hello wind 等等
原理跟match_phrase类似,唯一的区别,就是把最后一个term作为前缀去搜索。
hello就是去进行match,搜索对应的doc
w,会作为前缀,去扫描整个倒排索引,找到所有w开头的doc
然后找到所有doc中,即包含hello,又包含w开头的字符的doc
根据你的slop去计算,看在slop范围内,能不能让hello w,正好跟doc中的hello和w开头的单词的position相匹配
也可以指定slop,但是只有最后一个term会作为前缀
max_expansions:指定prefix最多匹配多少个term,超过这个数量就不继续匹配了,限定性能
默认情况下,前缀要扫描所有的倒排索引中的term,去查找w打头的单词,但是这样性能太差。可以用max_expansions限定,w前缀最多匹配多少个term,就不再继续搜索倒排索引了。
尽量不要用,因为,最后一个前缀始终要去扫描大量的索引,性能可能会很差,可以使用ngram来实现
通过ngram分词机制实现index-time搜索推荐 什么是ngram
quick,5种长度下的ngram
ngram length=1,q u i c k
ngram length=2,qu ui ic ck
ngram length=3,qui uic ick
ngram length=4,quic uick
ngram length=5,quick
【es使用与原理4|es使用与原理4 -- phrase match ,slop近似匹配,搜索推荐等等】什么是edge ngram
quick,首字母后进行ngram
q
qu
qui
quic
quick
-----------------------------------搜索推荐 未完。。。。。。。。。
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