es7.x（8）—|es7.x（8）— 多字段匹配检索 multi_match query es7.x（8）—多字段匹配检索m

语法
多字段查询的类型
2.1 best_fields
2.2 most_fields
2.3 phrase和phrase_prefix
2.4 cross_fields
-- 2.4.1 字段解析器
-- 2.4.2 按字段提高权重
关键属性
3.1 lenient的作用
附录
4.1 附录1
推荐阅读

multi_match查询基于匹配查询且允许多字段查询

1. 语法 multi_match查询基于匹配查询且允许多字段查询构建的：

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"this is a test",（1） "fields": [ "subject", "message" ] （2） } } }

（1）要查询的字符串
（2）要查询的字段
fields中的每个字段都可以使用通配符来指定，比如：

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"Will Smith", "fields": [ "title", "*_name" ]（1） } } }

(1)查询title、first_name、last_name字段。
可以使用插入符号(^)表示增强某个字段的score，例如：

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query" : "this is a test", "fields" : [ "subject^3", "message" ] （1） } } }

（1）subject字段的score是message字段score的三倍。
2. 多字段查询的类型

type	含义
best_fields	（默认）查找与任何字段匹配的文档，使用最佳字段的权重
most_fields	查找与任何字段匹配的文档，并组合每个字段的权重
cross_fields	使用相同的分析仪处理字段，就像它们是一个大字段。在任何字段中查找每个字词
phrase	对每个字段运行match_phrase查询，并合并每个字段的权重
phrase_prefix	对每个字段运行match_phrase_prefix查询，并合并每个字段的权重

2.1 best_fields

best_fields类型是非常有用的，当您搜索在同一字段中要找多个字词时。例如，单个字段中的“brown fox”比一个字段中的“ brown”和另一个字段中的“fox”更有意义。

best_fields类型会为每个字段生成一个match查询，并将它们包装在dis_max查询中，以找到最匹配的字段。
通常，best_fields类型使用单个最佳匹配字段的分数，但如果tie_breaker指定了该分数，则按照以下方式计算score：单个最佳匹配字段的分数+（tie_breaker*其他所有匹配字段的score）

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"brown fox", "type":"best_fields", "fields":[ "subject", "message" ], "tie_breaker": 0.3 } } }

可以被替换为：

GET /_search { "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "subject": "brown fox" }}, { "match": { "message": "brown fox" }} ], "tie_breaker": 0.3 } } }

测试代码：见附录1

es7.x（8）—|es7.x（8）— 多字段匹配检索 multi_match query

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测试代码.png 此外，可接收analyzer,boost,operator,minimum_should_match,fuzziness,lenient, prefix_length,max_expansions,fuzzy_rewrite, zero_terms_query,cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query and fuzzy_transpositions参数。

operator以及minimum_should_match

对于best_fields和most_fields类型是以字段为中心的—它们会为每一个字段生成一个匹配查询。这意味着operator以及minimum_should_match分别应用于每个字段，最终的结果不是想得到的。

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"Will Smith", "type":"best_fields", "fields":[ "first_name", "last_name" ], "operator":"and" （1） } } }

这个查询意味着：Will Smith两个字段必须同时出现在first_name字段或者last_name字段中。

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image.png 2.2 most_fields 当以不同方式查询相同文本的多个字段时，most_fields类型最有用。
语法如下：

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"quick brown fox", "type":"most_fields", "fields":[ "title", "title.original", "title.shingles" ] } } }

等价于

GET /_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title":"quick brown fox" }}, { "match": { "title.original": "quick brown fox" }}, { "match": { "title.shingles": "quick brown fox" }} ] } } }

每个匹配子句的_score加在一起，然后除以匹配子句的数量。
此外，和match相同，可以接收analyzer，boost，operator，minimum_should_match，fuzziness，lenient，prefix_length，max_expansions，rewrite，zero_terms_query和cutoff_frequency
2.3 phrase和phrase_prefix phrase和phrase_prefix类型的行为为best_fields类型，但是它们使用match_phrase或match_phrase_prefix查询，而不是匹配查询。

GET /_search { "query": { "multi_match" : { "query":"quick brown f", "type":"phrase_prefix", "fields":[ "subject", "message" ] } } }

等效于

GET /_search { "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match_phrase_prefix": { "subject": "quick brown f" }}, { "match_phrase_prefix": { "message": "quick brown f" }} ] } } }

此外，和match相同，可以接收analyzer，boost，operator，minimum_should_match，fuzziness，lenient，prefix_length，max_expansions，rewrite，zero_terms_query和cutoff_frequency
2.4 cross_fields 使用cross_fields类型进行multi_match查询。cross_fields使用词中心式（term-centric）的查询方式，这与best_fields和most_fields使用字段中心式（field-centric）的查询方式非常不同，它将所有字段当做一个大字段，并在每个字段中查找这个词。

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image.png 并且，cross_field通过混合不同字段逆向索引文档频率的方式解决了词频的问题：在多个字段中查找对应的词的IDF，然后以IDF最小值作为多个字段的IDF。
2.4.1 字段解析器
为了让 cross_fields 查询以最优方式工作，所有的字段都须使用相同的分析器，具有相同分析器的字段会被分组在一起作为混合字段使用。
如果包含不同分析器的字段，它们会以best_fields的相同方式被加入到查询结果中。当在使用 minimum_should_match 和 operator 参数时，这点尤为重要。

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image.png 2.4.2 按字段提高权重
采用 cross_fields 查询与自定义 _all 字段相比，其中一个优势就是它可以在搜索时为单个字段提升权重。
可以使用前面介绍过的 ^ 符号语法来实现：

GET test_multi/_search { "query": { "multi_match": { "query": "fox color", "type": "cross_fields", "fields": ["subject^2","message"]（1） } } }

（1）subject字段的权重提升值为 2 ， message字段的权重提升值默认为 1 。
3. 关键属性 3.1 lenient的作用 elasticsearch multi_match的一个小坑
lenient默认值是 false ，表示用来在查询时如果数据类型不匹配且无法转换时会报错。如果设置成 true 会忽略错误。

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image.png 4. 附录 4.1 附录1

# 创建索引 PUT test_multi { "mappings": { "properties" : { "subject":{ "type": "text" }, "message":{ "type": "text" } } } } # 填充数据 POST test_multi/_doc { "subject":"brown fox", "message":"brown is my love" }POST test_multi/_doc { "subject":"fox is sly", "message":"brown and blank is color" }

5. 推荐阅读 【es7.x（8）—|es7.x（8）— 多字段匹配检索 multi_match query】elasticsearch7.x multi_match的官方文档
多字段匹配检索 multi_match query
cross-fields跨字段查询