ElasticSearch copy_to定制组合field进行cross-fields搜索-优快云博客

本文介绍如何通过ElasticSearch的copy_to特性实现跨字段搜索，解决most_fields策略存在的问题，如无法精确匹配文档和去除长尾数据等。通过实例演示了如何创建组合字段并进行搜索。

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15_ElasticSearch copy_to定制组合field进行cross-fields搜索

概述：

用most_fields策略，去实现cross-fields搜索问题：

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
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
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

用copy_to 去实现cross-fields搜索

用copy_to，将多个field组合成一个field
问题其实就出在有多个field，有多个field以后，就很尴尬，我们只要想办法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，不就ok了吗。

例子

增加 new_author_full_name 字段

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"
      }
  }
}

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"} }		--> Peter Smith
{ "update": { "_id": "2"} }	
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} }		--> Smith Williams
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} }			--> Jack Ma
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} }			--> Robbin Li
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} }		--> Tonny Peter Smith

查询：

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "new_author_full_name":       "Peter Smith"
    }
  }
}

解决了most_fields策略存在的问题

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
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
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

转载于:https://my.oschina.net/xiaominmin/blog/1785981