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概述官网示例构造模拟数据普通查询使用 multi_match + most fileds查询best fields VS most fields概述
继续跟中华石杉老师学习ES，第十三篇
课程地址： /view/55
官网
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html
示例
上一节 我们演示了best_fileds的用法 白话Elasticsearch12-基于multi_match + bestfields语法实现dis_max+tie_breaker ，这里我们继续来看下 most fields 的用法
构造模拟数据
POST /forum/_mapping/article{"properties": {"sub_title": {"type": "text","analyzer": "english","fields": {"std": {"type": "text","analyzer": "standard"}}}}}
增加一个字段sub_title，使用english分词器（会进行stemmer）， 然后在这对sub_title增加一个子field ,使用standard分词器（不会进行stemmer）.
批量更新数据
POST /forum/article/_bulk{"update": {"_id": "1"} }{"doc" : {"sub_title" : "learning more courses"} }{"update": {"_id": "2"} }{"doc" : {"sub_title" : "learned a lot of course"} }{"update": {"_id": "3"} }{"doc" : {"sub_title" : "we have a lot of fun"} }{"update": {"_id": "4"} }{"doc" : {"sub_title" : "both of them are good"} }{"update": {"_id": "5"} }{"doc" : {"sub_title" : "haha, hello world"} }
普通查询
GET /forum/article/_search{"query": {"match": {"sub_title": "learning courses"}}}
sub_title用的是enligsh analyzer，所以还原了单词.
因为如果我们用的是类似于english analyzer这种分词器的话，就会将单词还原为其最基本的形态，stemmer
learning --> learnlearned --> learncourses --> course
sub_titile: learning coureses 就变成了 learn course
返回结果
使用 multi_match + most fileds查询
GET /forum/article/_search{"query": {"multi_match": {"query": "learning courses","type": "most_fields","fields": ["sub_title","sub_title.std"]}}}
结果
best fields VS most fields
best-fields策略，主要是说将某一个field匹配尽可能多的关键词的doc优先返回回来
most-fields策略，主要是说尽可能返回更多field匹配到某个关键词的doc，优先返回回来
best_fields，是对多个field进行搜索，挑选某个field匹配度最高的那个分数，同时在多个query最高分相同的情况下，在一定程度上考虑其他query的分数。简单来说，你对多个field进行搜索，就想搜索到某一个field尽可能包含更多关键字的数据
优点：通过best_fields策略，以及综合考虑其他field，还有minimum_should_match支持，可以尽可能精准地将匹配的结果推送到最前面缺点：除了那些精准匹配的结果，其他差不多大的结果，排序结果不是太均匀，没有什么区分度了
实际的例子：百度之类的搜索引擎，最匹配的到最前面，但是其他的就没什么区分度了
most_fields，综合多个field一起进行搜索，尽可能多地让所有field的query参与到总分数的计算中来，此时就会是个大杂烩，出现类似best_fields案例最开始的那个结果，结果不一定精准，某一个document的一个field包含更多的关键字，但是因为其他document有更多field匹配到了，所以排在了前面；所以需要建立类似sub_title.std这样的field，尽可能让某一个field精准匹配query string，贡献更高的分数，将更精准匹配的数据排到前面
优点：将尽可能匹配更多field的结果推送到最前面，整个排序结果是比较均匀的缺点：可能那些精准匹配的结果，无法推送到最前面
实际的例子：wiki，明显的most_fields策略，搜索结果比较均匀，但是的确要翻好几页才能找到最匹配的结果
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