35_Entity_search.asciidoc

跨字段实体搜索

现在讨论一种普遍的搜索模式：跨字段实体搜索（cross-fields entity search）。在如 person 、 product 或 address （人、产品或地址）这样的实体中，需要使用多个字段来唯一标识它的信息。 person 实体可能是这样索引的：

{
    "firstname":  "Peter",
    "lastname":   "Smith"
}

或地址：

{
    "street":   "5 Poland Street",
    "city":     "London",
    "country":  "United Kingdom",
    "postcode": "W1V 3DG"
}

这与之前描述的 多字符串查询 很像，但这存在着巨大的区别。在 多字符串查询 中，我们为每个字段使用不同的字符串，在本例中，我们想使用 单个 字符串在多个字段中进行搜索。

我们的用户可能想搜索 “Peter Smith” 这个人，或 “Poland Street W1V” 这个地址，这些词出现在不同的字段中，所以如果使用 dis_max 或 best_fields 查询去查找 单个 最佳匹配字段显然是个错误的方式。

简单的方式

依次查询每个字段并将每个字段的匹配评分结果相加，听起来真像是 bool 查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "street":    "Poland Street W1V" }},
        { "match": { "city":      "Poland Street W1V" }},
        { "match": { "country":   "Poland Street W1V" }},
        { "match": { "postcode":  "Poland Street W1V" }}
      ]
    }
  }
}

为每个字段重复查询字符串会使查询瞬间变得冗长，可以采用 multi_match 查询，将 type 设置成 most_fields 然后告诉 Elasticsearch 合并所有匹配字段的评分：

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query":       "Poland Street W1V",
      "type":        "most_fields",
      "fields":      [ "street", "city", "country", "postcode" ]
    }
  }
}

most_fields 方式的问题

用 most_fields 这种方式搜索也存在某些问题，这些问题并不会马上显现：

• 它是为多数字段匹配 任意 词设计的，而不是在 所有字段 中找到最匹配的。

• 它不能使用 operator 或 minimum_should_match 参数来降低次相关结果造成的长尾效应。

• 词频对于每个字段是不一样的，而且它们之间的相互影响会导致不好的排序结果。