1、介绍
上篇介绍了搜索结构化数据的简单应用示例，现在来探寻 全文搜索（full-text search） ：怎样在全文字段中搜索到最相关的文档。
全文搜索两个最重要的方面是：
一旦谈论相关性或分析这两个方面的问题时，我们所处的语境是关于查询的而不是过滤。
2、基于词项和基于全文
所有查询会或多或少的执行相关度计算，但不是所有查询都有分析阶段。 和一些特殊的完全不会对文本进行操作的查询（如 bool 或 function_score ）不同，文本查询可以划分成两大家族：
- 基于词项的查询
- 如
term或fuzzy这样的底层查询不需要分析阶段，它们对单个词项进行操作。用term查询词项Foo只要在倒排索引中查找 准确词项 ，并且用 TF/IDF 算法为每个包含该词项的文档计算相关度评分_score。 -
记住
term查询只对倒排索引的词项精确匹配，这点很重要，它不会对词的多样性进行处理（如，foo或FOO）。这里，无须考虑词项是如何存入索引的。如果是将
["Foo","Bar"]索引存入一个不分析的（not_analyzed）包含精确值的字段，或者将Foo Bar索引到一个带有whitespace空格分析器的字段，两者的结果都会是在倒排索引中有Foo和Bar这两个词。 - 基于全文的查询
- 像
match或query_string这样的查询是高层查询，它们了解字段映射的信息： -
1、如果查询
日期（date）或整数（integer）字段，它们会将查询字符串分别作为日期或整数对待。2、如果查询一个（
not_analyzed）未分析的精确值字符串字段，它们会将整个查询字符串作为单个词项对待。3、但如果要查询一个（
analyzed）已分析的全文字段，它们会先将查询字符串传递到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的词项列表。一旦组成了词项列表，这个查询会对每个词项逐一执行底层的查询，再将结果合并，然后为每个文档生成一个最终的相关度评分。
很少直接使用基于词项的搜索，通常情况下都是对全文进行查询，而非单个词项，这只需要简单的执行一个高层全文查询（进而在高层查询内部会以基于词项的底层查询完成搜索）。
当我们想要查询一个具有精确值的 not_analyzed 未分析字段之前， 需要考虑，是否真的采用评分查询，或者非评分查询会更好。
单词项查询通常可以用是、非这种二元问题表示，所以更适合用过滤， 而且这样做可以有效利用缓存
3、匹配查询
匹配查询 match 是个 核心 查询。无论需要查询什么字段， match 查询都应该会是首选的查询方式。 它是一个高级 全文查询 ，这表示它既能处理全文字段，又能处理精确字段。
这就是说， match 查询主要的应用场景就是进行全文搜索，我们以下面一个简单例子来说明全文搜索是如何工作的：
索引一些数据
首先，我们使用 bulk API 创建一些新的文档和索引：
DELETE /my_index PUT /my_index
{ "settings": { "number_of_shards": 1 }} POST /my_index/my_type/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "The quick brown fox" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "title": "Brown fox brown dog" }
3.1、单个词查询
用第一个示例来解释使用 match 查询搜索全文字段中的单个词：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "QUICK!"
}
}
}
Elasticsearch 执行上面这个 match 查询的步骤是：
1、检查字段类型 。
标题 title 字段是一个 string 类型（ analyzed ）已分析的全文字段，这意味着查询字符串本身也应该被分析。
2、分析查询字符串 。
将查询的字符串 QUICK! 传入标准分析器中，输出的结果是单个项 quick 。因为只有一个单词项，所以 match 查询执行的是单个底层 term 查询。
3、查找匹配文档 。
用 term 查询在倒排索引中查找 quick 然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档：1、2 和 3 。
4、为每个文档评分 。
用 term 查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将 词频（term frequency，即词 quick 在相关文档的 title 字段中出现的频率）和
反向文档频率（inverse document frequency，即词 quick 在所有文档的 title 字段中出现的频率），以及字段的长度（即字段越短相关度越高）相结合的计算方式。参见 相关性的介绍 。
这个过程给我们以下（经缩减）结果：
文档 1 最相关，因为它的 title 字段更短，即 quick 占据内容的一大部分。
文档 3 比 文档 2 更具相关性，因为在文档 2 中 quick 出现了两次
3.2、多词查询
如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索就会不太灵活，幸运的是 match 查询让多词查询变得简单
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "BROWN DOG!"
}
}
}
文档 4 最相关，因为它包含词 "brown" 两次以及 "dog" 一次。
文档 2、3 同时包含 brown 和 dog 各一次，而且它们 title 字段的长度相同，所以具有相同的评分。
文档 1 也能匹配，尽管它只有 brown 没有 dog 。
因为 match 查询必须查找两个词（ ["brown","dog"] ），它在内部实际上先执行两次 term 查询，然后将两次查询的结果合并作为最终结果输出。为了做到这点，
它将两个 term 查询包入一个 bool 查询中，详细信息见 布尔查询。
以上示例告诉我们一个重要信息：即任何文档只要 title 字段里包含 指定词项中的至少一个词 就能匹配，被匹配的词项越多，文档就越相关。
提高精度
用 任意 查询词项匹配文档可能会导致结果中出现不相关的长尾。 这是种散弹式搜索。可能我们只想搜索包含 所有 词项的文档，也就是说，不去匹配 brown OR dog ，而通过匹配 brown AND dog 找到所有文档。
match 查询还可以接受 operator 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 or 。我们可以将它修改成 and 让所有指定词项都必须匹配：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "BROWN DOG!",
"operator": "and"
}
}
}
}
match 查询的结构需要做稍许调整才能使用 operator 操作符参数。
这个查询可以把文档 1 排除在外，因为它只包含两个词项中的一个。
4、组合查询
在 组合过滤器 中，讨论过如何使用 bool 过滤器通过 and 、 or 和 not 逻辑组合将多个过滤器进行组合。在查询中， bool 查询有类似的功能，只有一个重要的区别。
过滤器做二元判断：文档是否应该出现在结果中？但查询更精妙，它除了决定一个文档是否应该被包括在结果中，还会计算文档的 相关程度 。
与过滤器一样， bool 查询也可以接受 must 、 must_not 和 should 参数下的多个查询语句。比如：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match": { "title": "quick" }},
"must_not": { "match": { "title": "lazy" }},
"should": [
{ "match": { "title": "brown" }},
{ "match": { "title": "dog" }}
]
}
}
}
以上的查询结果返回 title 字段包含词项 quick 但不包含 lazy 的任意文档。目前为止，这与 bool 过滤器的工作方式非常相似。
区别就在于两个 should 语句，也就是说：一个文档不必包含 brown 或 dog 这两个词项，但如果一旦包含，我们就认为它们 更相关
文档 3 会比文档 1 有更高评分是因为它同时包含 brown 和 dog 。
评分计算
bool 查询会为每个文档计算相关度评分 _score ， 再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score求和，最后除以 must 和 should 语句的总数。
must_not 语句不会影响评分； 它的作用只是将不相关的文档排除。
控制精度
所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？ 默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，
只有一个例外：那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。
可以通过 minimum_should_match 参数控制需要匹配的 should 语句的数量， 它既可以是一个绝对的数字，又可以是个百分比：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "title": "brown" }},
{ "match": { "title": "fox" }},
{ "match": { "title": "dog" }}
],
"minimum_should_match": 2
}
}
}
这个查询结果会将所有满足以下条件的文档返回： title 字段包含 "brown" AND "fox" 、 "brown" AND "dog" 或 "fox" AND "dog" 。如果有文档包含所有三个条件，它会比只包含两个的文档更相关。
5、布尔匹配
多词匹配查询只是简单地将生成的 term 查询包裹 在一个 bool 查询中。如果使用默认的 or 操作符，每个 term 查询都被当作 should 语句，这样就要求必须至少匹配一条语句。以下两个查询是等价的：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": { "title": "brown fox"}
}
} GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "term": { "title": "brown" }},
{ "term": { "title": "fox" }}
]
}
}
}
如果使用 and 操作符，所有的 term 查询都被当作 must 语句，所以 所有（all） 语句都必须匹配。以下两个查询是等价的：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "brown fox",
"operator": "and"
}
}
}
} GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "title": "brown" }},
{ "term": { "title": "fox" }}
]
}
}
}
如果指定参数 minimum_should_match ，它可以通过 bool 查询直接传递，使以下两个查询等价：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "quick brown fox",
"minimum_should_match": "75%"
}
}
}
} GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "term": { "title": "brown" }},
{ "term": { "title": "fox" }},
{ "term": { "title": "quick" }}
],
"minimum_should_match": 2
}
}
}
因为只有三条语句，match 查询的参数 minimum_should_match 值 75% 会被截断成 2 。即三条 should 语句中至少有两条必须匹配。