跨字段实体搜索(Cross-fields Entity Search)

现在让我们看看一个常见的模式：跨字段实体搜索。类似person，product或者address这样的实体，它们的信息会分散到多个字段中。我们或许有一个person实体被索引如下：

  1. {
  2.     "firstname":  "Peter",
  3.     "lastname":   "Smith"
  4. }

而address实体则是像下面这样：

  1. {
  2.     "street":   "5 Poland Street",
  3.     "city":     "London",
  4.     "country":  "United Kingdom",
  5.     "postcode": "W1V 3DG"
  6. }

这个例子也许很像在多查询字符串中描述的，但是有一个显著的区别。在多查询字符串中，我们对每个字段都使用了不同的查询字符串。在这个例子中，我们希望使用一个查询字符串来搜索多个字段。

用户也许会搜索名为”Peter Smith”的人，或者名为”Poland Street W1V”的地址。每个查询的单词都出现在不同的字段中，因此使用dis_max/best_fields查询来搜索单个最佳匹配字段显然是不对的。

一个简单的方法

实际上，我们想要依次查询每个字段然后将每个匹配字段的分值进行累加，这听起来很像bool查询能够胜任的工作：

  1. {
  2.   "query": {
  3.     "bool": {
  4.       "should": [
  5.         { "match": { "street":    "Poland Street W1V" }},
  6.         { "match": { "city":      "Poland Street W1V" }},
  7.         { "match": { "country":   "Poland Street W1V" }},
  8.         { "match": { "postcode":  "Poland Street W1V" }}
  9.       ]
  10.     }
  11.   }
  12. }

对每个字段重复查询字符串很快就会显得冗长。我们可以使用multi_match查询进行替代，然后将type设置为most_fields来让它将所有匹配字段的分值合并：

  1. {
  2.   "query": {
  3.     "multi_match": {
  4.       "query":       "Poland Street W1V",
  5.       "type":        "most_fields",
  6.       "fields":      [ "street", "city", "country", "postcode" ]
  7.     }
  8.   }
  9. }

使用most_fields存在的问题

使用most_fields方法执行实体查询有一些不那么明显的问题：

  • 它被设计用来找到匹配任意单词的多数字段，而不是找到跨越所有字段的最匹配的单词。
  • 它不能使用operator或者minimum_should_match参数来减少低相关度结果带来的长尾效应。
  • 每个字段的词条频度是不同的，会互相干扰最终得到较差的排序结果。