【Elasticsearch】全文检索 & 组合检索_elasticsearch 检索

《Elasticsearch 检索》系列，共包含以下文章：

• 精准匹配检索（Exact Match）
• 全文检索 & 组合检索
• 检索高亮
• 检索排序 & 分页
• 深度分页及其替代方案
• 自定义评分检索
• 检索模板（Search Template）

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全文检索 & 组合检索

• 1.全文检索
• • 1.1 准备测试数据
  • 1.2 案例分析
  • • 1.2.1 match（分词检索）
    • 1.2.2 match_phrase（短语检索）
    • 1.2.3 match_phrase_prefix（短语前缀匹配）
    • 1.2.4 multi_match（多字段匹配）
    • 1.2.5 query_string（高级查询语法）
    • 1.2.6 simple_query_string
  • 1.3 对比总结表
• 2.组合检索
• • 2.1 bool 组合检索
  • 2.2 自定义评分检索

1.全文检索

1.1 准备测试数据

创建一个索引。

PUT /products{ \"mappings\": { \"properties\": { \"name\": {\"type\": \"text\", \"fields\": {\"keyword\": {\"type\": \"keyword\"}}}, \"price\": {\"type\": \"double\"}, \"category\": {\"type\": \"keyword\"}, \"tags\": {\"type\": \"keyword\"}, \"description\": {\"type\": \"text\"}, \"stock\": {\"type\": \"integer\"}, \"sku\": {\"type\": \"keyword\"}, \"created_at\": {\"type\": \"date\"}, \"metadata\": {\"type\": \"object\"} } }}

插入测试数据。

POST /products/_bulk{\"index\":{}}{\"name\":\"Laptop X1\",\"price\":1299.99,\"category\":\"electronics\",\"tags\":[\"new\",\"sale\"],\"description\":\"High performance laptop\",\"stock\":50,\"sku\":\"LP-X1-2023\",\"created_at\":\"2023-01-15\",\"metadata\":{\"weight\":1.5,\"color\":\"silver\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Smartphone S10\",\"price\":899.99,\"category\":\"electronics\",\"tags\":[\"new\",\"popular\"],\"description\":\"Latest smartphone model\",\"stock\":120,\"sku\":\"SP-S10-2023\",\"created_at\":\"2023-02-20\",\"metadata\":{\"weight\":0.3,\"color\":\"black\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Wireless Headphones\",\"price\":199.99,\"category\":\"audio\",\"tags\":[\"sale\",\"popular\"],\"description\":\"Noise cancelling headphones\",\"stock\":75,\"sku\":\"WH-200-2022\",\"created_at\":\"2022-11-10\",\"metadata\":{\"weight\":0.25,\"color\":\"white\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Smart Watch\",\"price\":249.99,\"category\":\"wearables\",\"tags\":[\"new\",\"featured\"],\"description\":\"Fitness tracking smartwatch\",\"stock\":30,\"sku\":\"SW-500-2023\",\"created_at\":\"2023-03-05\",\"metadata\":{\"weight\":0.1,\"color\":\"black\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"4K TV\",\"price\":1499.99,\"category\":\"electronics\",\"tags\":[\"premium\",\"large\"],\"description\":\"55-inch 4K television\",\"stock\":15,\"sku\":\"TV-4K-55-2023\",\"created_at\":\"2023-01-25\",\"metadata\":{\"weight\":18.5,\"color\":\"black\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Bluetooth Speaker\",\"price\":129.99,\"category\":\"audio\",\"tags\":[\"portable\"],\"description\":\"Waterproof bluetooth speaker\",\"stock\":60,\"sku\":\"BS-100-2022\",\"created_at\":\"2022-12-15\",\"metadata\":{\"weight\":0.8,\"color\":\"blue\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Gaming Mouse\",\"price\":79.99,\"category\":\"accessories\",\"tags\":[\"gaming\"],\"description\":\"High DPI gaming mouse\",\"stock\":90,\"sku\":\"GM-X200\",\"created_at\":\"2023-02-01\",\"metadata\":{\"weight\":0.12,\"color\":\"rgb\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"External SSD 1TB\",\"price\":159.99,\"category\":\"storage\",\"tags\":[\"fast\",\"reliable\"],\"description\":\"Portable SSD drive\",\"stock\":45,\"sku\":\"ESSD-1TB-2023\",\"created_at\":\"2023-03-10\",\"metadata\":{\"weight\":0.05,\"color\":\"gray\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Keyboard Pro\",\"price\":109.99,\"category\":\"accessories\",\"tags\":[\"ergonomic\"],\"description\":\"Mechanical keyboard\",\"stock\":25,\"sku\":\"KB-PRO-2023\",\"created_at\":\"2023-03-15\",\"metadata\":{\"weight\":1.1,\"color\":\"black\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Tablet T8\",\"price\":499.99,\"category\":\"electronics\",\"tags\":[\"new\",\"portable\"],\"description\":\"10-inch tablet\",\"stock\":40,\"sku\":\"TAB-T8-2023\",\"created_at\":\"2023-02-28\",\"metadata\":{\"weight\":0.5,\"color\":\"silver\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Camera DSLR\",\"price\":899.99,\"category\":\"photography\",\"tags\":[\"professional\"],\"description\":\"24MP DSLR camera\",\"stock\":20,\"sku\":\"CAM-DSLR-24\",\"created_at\":\"2023-01-10\",\"metadata\":{\"weight\":0.7,\"color\":\"black\"}}{\"index\":{}}{\"name\":\"Monitor 27\\\"\",\"price\":299.99,\"category\":\"electronics\",\"tags\":[\"office\"],\"description\":\"27-inch office monitor\",\"stock\":35,\"sku\":\"MON-27-2023\",\"created_at\":\"2023-02-15\",\"metadata\":{\"weight\":4.2,\"color\":\"black\"}}

1.2 案例分析

1.2.1 match（分词检索）

对字段进行分词后匹配，支持模糊匹配和运算符。

GET /products/_search{ \"query\": { \"match\": { \"description\": { \"query\": \"niose cancelling\", // 故意拼错 \"noise\" 测试模糊匹配 \"fuzziness\": \"AUTO\" } } }}

1.2.2 match_phrase（短语检索）

要求词语按顺序完整出现，可设置 slop，允许中间有其他词。

GET /products/_search{ \"query\": { \"match_phrase\": { \"description\": { \"query\": \"high laptop\", \"slop\": 1 // 允许中间有 1 个其他词 } } }}

1.2.3 match_phrase_prefix（短语前缀匹配）

短语匹配，但最后一个词支持前缀匹配。

GET /products/_search{ \"query\": { \"match_phrase_prefix\": { \"name\": { \"query\": \"Smart Wa\", // 匹配 \"Smart Watch\" 等 \"max_expansions\": 10 // 限制扩展数量 } } }}

1.2.4 multi_match（多字段匹配）

multi_match 检索适用于在多个字段上执行 match 检索的场景。它提供了一种方便的方法来在多个字段中间同时搜索指定的关键词，从而实现跨字段的高效检索。通过使用 multi_match 检索，用户可以简化复杂的多字段查询，优化搜索体验，并确保结果满足各种检索需求。

GET /products/_search{ \"query\": { \"multi_match\": { \"query\": \"portable\", \"fields\": [\"name\", \"description\", \"tags\"], \"type\": \"best_fields\" } }}

由于涉及的字段不止一个，multi_match 检索在处理结果评分时采用特殊的评分机制，包括 most_fields、best_fields、cross_fields 等评分方式。这些评分方式确定了如何对每个字段获取的分数进行整合。

为了强调 tags 字段在搜索结果中的重要性，我们使用 ^3 来提高其权重。这意味着匹配 tags 字段的文档具有更高的相关性分数。

GET /products/_search{ \"query\": { \"multi_match\": { \"query\": \"portable\", \"fields\": [\"name\", \"description\", \"tags^3\"], \"type\": \"best_fields\" } }}

1.2.5 query_string（高级查询语法）

支持 Lucene 查询语法，功能强大但较复杂。

例如：查找在 name 或 description 字段中包含 laptop 或 smartphone，并且 price 字段值在 $100$ 到 $1000$ 之间的所有产品文档。

GET /products/_search{ \"query\": { \"query_string\": { \"query\": \"(laptop OR smartphone) AND price:[100 TO 1000]\", \"fields\": [\"name\", \"description\"], \"default_operator\": \"AND\" } }}

1.2.6 simple_query_string

更简单的语法，对用户输入更友好，容错性更好。

例如，搜索同时满足以下条件的产品：

• 仅在商品名称（name）和描述（description）字段中搜索。
• 必须包含 speaker（由 +speaker 表示）。
• 必须不包含 blue（由 -blue 表示）。
• 最好包含 waterproof（没有前缀符号，作为可选条件）。

GET /products/_search{ \"query\": { \"simple_query_string\": { \"query\": \"waterproof +speaker -blue\", \"fields\": [\"name\", \"description\"], \"default_operator\": \"AND\" } }}

• + 必须包含，- 必须不包含。
• \"default_operator\": \"AND\" 表示当有多个搜索词时（没有 + / - 前缀的词），默认使用 AND 逻辑。
  • AND 操作符：提高精确度（结果更少但更相关）。
  • OR 操作符：提高召回率（结果更多但可能包含不相关项）。

如果用 SQL 表示，类似于：

SELECT * FROM productsWHERE (name LIKE \'%speaker%\' OR description LIKE \'%speaker%\')AND (name NOT LIKE \'%blue%\' AND description NOT LIKE \'%blue%\')AND (name LIKE \'%waterproof%\' OR description LIKE \'%waterproof%\')

注意：虽然 metadata.color 包含 blue，但没有检查 metadata.color 的内容，所以会按照上述内容返回。

如果真正目的是排除蓝色产品，应该这样查询：

GET /products/_search{ \"query\": { \"bool\": { \"must\": { \"simple_query_string\": { \"query\": \"waterproof +speaker\", \"fields\": [\"name\", \"description\"] } }, \"must_not\": { \"term\": { \"metadata.color\": \"blue\" } } } }}

1.3 对比总结表

查询类型 特点 适用场景 语法复杂度 match 基本分词匹配，支持模糊 常规搜索 低 match_phrase 精确短语匹配 引号搜索、固定短语 低 match_phrase_prefix 短语+最后词前缀 自动补全 中 multi_match 多字段搜索 跨字段搜索 中 query_string 完整查询语法 高级搜索界面 高 simple_query_string 简化语法 用户直接输入 中

2.组合检索

2.1 bool 组合检索

• must：查询结果必须满足指定条件。
• must_not：查询结果必须不满足指定条件。在此情况下，召回的数据评分为 $0$，且不考虑评分。
• filter：过滤条件，同样不考虑评分，召回的数据评分为 $0$。使用 filter 可以借助缓存机制提高查询性能。
• should：查询结果可以满足的部分条件，具体满足条件的最小数量由 minimum_should_match 参数控制。

🚀 Elasticsearch 查询语句中的 query 和 filter 具有不同的用途。

• query 用于评估文档相关性，并对结果进行评分，通常用于搜索场景。
• filter 用于筛选文档，不会对文档评分，通常用于过滤场景。

业务要求：查找符合以下条件的相关产品，其中：

• 必须在 category 或 description 中包含 electronics。
• 优先显示以下产品：
  • description 中提到 high performance 的产品。
  • 被标记为 popular 的产品。
  • 同时满足多个加分条件的产品会排名更靠前。

GET /products/_search{ \"query\": { \"bool\": { \"must\": [ { \"multi_match\": { \"query\": \"electronics\", \"fields\": [\"category^2\", \"description\"], \"type\": \"most_fields\" } } ], \"should\": [ { \"match_phrase\": { \"description\": {  \"query\": \"high performance\",  \"slop\": 2 } } }, { \"match\": { \"tags\": {  \"query\": \"popular\" } } } ], \"minimum_should_match\": 1 } }}

2.2 自定义评分检索

当传统的 BM25 机制不能满足评分要求，且某一个或者多个字段需要提升、降低或者修改权重比例时，可以优先考虑自定义评分检索。

🚀 请参考我的另一篇博文：《【Elasticsearch】自定义评分检索》