Match Query
国内对于 Elasticsearch 深入的人并不多,或者大多数大牛不屑于分享关于 Elasticsearch 的知识,这里讲讲 Elasticsearch 中的 Fuzzy Query
关于
概念
Match Query 是Elasticsearch提供的一个基于全文字段处理的高级查询.它知道如何处理全文字段(Full-text, analyzed)和精确值字段(Exact-value，not_analyzed)
但是大多数人对于 Match Query 的认识只是出于一个浅尝辄止的阶段,在很多地方经常会听到一些初学者在滥用 Match Query 后抱怨查询结果不理想.
基础语法
索引一些数据
首先，我们会创建一个新的索引并通过 bulk API 索引一些文档：
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" }
单词查询(Single word query)
GET /_search { "query": { "match" : { "title" : "QUICK!" } } }
Match Query会对用户输入的内容进行高级处理,比如对其进行分词处理,会分析输入内容的类型,如果是日期类型或数字类型,就会采用精确匹配,如果是是一个文本内容,则 会对其进行分析成词条(terms),然后采用比较低级的term查询进行处理,同时 Match Query提供了一些特性来更好的帮助我们优化搜索结果,比如fuzziness
当我们使用了如上的查询,ES 会按照如下的方式执行上面的 match 查询：
-
检查字段类型
title字段是一个全文字符串字段(analyzed)，意味着查询字符串也需要被分析。 -
解析查询字符串
查询字符串"QUICK!"会被传入到标准解析器中，得到的结果是单一词条"quick"。因为我们得到的只有一个词条，match查询会使用一个term低级查询来执行查询。 -
找到匹配的文档
term查询会在倒排索引中查询"quick"，然后获取到含有该词条的文档列表，在这个例子中，文档1，2，3会被返回。 -
对每份文档打分
term查询会为每份匹配的文档计算其相关度分值_score，该分值通过综合考虑词条频度(Term Frequency)("quick"在匹配的每份文档的title字段中出现的频繁程度)，倒排频度(Inverted Document Frequency)("quick"在整个索引中的所有文档的title字段中的出现程度)，以及每个字段的长度(较短的字段会被认为相关度更高)来得到。参考什么是相关度(What is Relevance?)
说明: 该部分参考文章:[Elasticsearch] 全文搜索 (一) - 基础概念和 match 查询
高级特性
Fuzziness ( 模糊性 )
当查询 text ( 文本 ) 或者 keyword fields ( 关键字字段 )时，模糊性被解释为 Levenshtein Edit Distance —— 是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数 max_expansions 来控制查询结果.
模糊性参数可以指定为：
0， 1， 2
最大允许 Levenshtein Edit Distance （或者编辑次数）。
AUTO
基于该项的长度 generates an edit distance ( 生成编辑距离 )。对于长度：
0..2
必须完全匹配
3..5
允许 one edit allowed ( 编辑一次 )
>5
允许 two edits allowed ( 编辑两次 )
目前 Elasticsearch 仅支持编辑距离=2 的查询,因为该操作比较重,在使用的时候,请最好使用
目前 Elasticsearch 仅支持编辑距离=2 的查询,因为该操作比较重,在使用的时候,请最好使用当我们在进行 Match Query 的时候,Elasticsearch 同时也提供了对查询的内容进行模糊性处理,处理的方式是靠 fuzziness 参数控制
我们继续以上面的查询为例,当我们使用如下的查询:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": "quick" } } }
我们能得到三条匹配结果:
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 0.42327404, "hits": [ { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "1", "_score": 0.42327404, "_source": { "title": "The quick brown fox" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "3", "_score": 0.42211798, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "2", "_score": 0.2887157, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } } ] } }
我们修改上面的查询为:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": "quack" } } }
我们将得不到查询结果:
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 0, "max_score": null, "hits": [] } }
因为索引的文档中并没有 quack 词条,因此无法匹配到相关文档,那我们来尝试使用 Match Query 提供的 Fuzziness 特性,我们修改查询为:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "quack", "fuzziness": 1 } } } }
我们只是添加了一个 fuzziness 参数,并设置该值为 1(即编辑距离为 1),我们再来看查询结果:
{ "took": 5, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 0.3386192, "hits": [ { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "1", "_score": 0.3386192, "_source": { "title": "The quick brown fox" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "3", "_score": 0.33769438, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "2", "_score": 0.23097254, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } } ] } }
而这种情况的使用场景是什么呢？
当用户输入一个短语或单词,用户很可能输错了其中一个字母或汉字,那么这个时候我们的系统是应该能发现这种情况,并返回给用户期望的结果。
Operator(terms 并存性)
Match Query 的另一个特性就是允许我们控制在分析匹配短语后的并存情况,这个特性是靠参数 operator 来进行控制的.
我们仍旧拿上面的例子说明,这次我们修改查询语句为:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "quick dog", "operator": "and" } } } }
结果为:
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0.71083367, "hits": [ { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "3", "_score": 0.71083367, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "2", "_score": 0.5774314, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } } ] } }
查询内容"quick dog"被分析后成为两个词条("quick","dog"),而 operator 参数则控制这两个词条的并存情况,如果 operator 为 and,则匹配到的文档
中必须同时包含"quick","dog"两个词条,如果 operator 为 or,则匹配到的文档中则必须包含"quick","dog"两个词条中的一个即可。
我们修改 operator 为 or,结果为
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 4, "max_score": 0.71083367, "hits": [ { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "3", "_score": 0.71083367, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "2", "_score": 0.5774314, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "1", "_score": 0.42327404, "_source": { "title": "The quick brown fox" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "4", "_score": 0.42327404, "_source": { "title": "Brown fox brown dog" } } ] } }
Zero terms query(零 term 查询)
Zero terms query是Match Query的一个特例,我们都知道,有些分析器会在分析输入内容的时候对内容进行停顿词处理(即将一些停顿词删除掉),比如"english"分析器就会将 类似to,or,a,the ,not ,be等高频词汇当做停顿词处理,那么这样就会存在这样一个特殊情况,比如我们在对内容"to be or not to be"进行搜索的话,很遗憾,该内容被标准分析 器分析之后将不会得到词条
我们使用 Elasticsearch 提供的内置"english"分析器对"to be or not to be"进行分词之后,查看结果为:
POST /_analyze { "text": ["to be or not to be"], "analyzer": "english" }
结果为:
{ "tokens": [] }
一脸懵逼,不局限于英语,任何语言都可能存在这种情况,那如何能保证能够搜索这样的文本内容呢？Elasticsearch 提供了 zero_terms_query 参数来控制,
比如我们使用这样的查询来看看:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "to be or not to be", "analyzer": "english" } } } }
结果为:
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 0, "max_score": null, "hits": [] } }
我们添加 zero_terms_query 参数之后,
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "to be or not to be", "analyzer": "english", "zero_terms_query": "all" } } } }
结果都出来了:
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 5, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "title": "The quick brown fox" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "4", "_score": 1, "_source": { "title": "Brown fox brown dog" } }, { "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "5", "_score": 1, "_source": { "title": "to be or not to be" } } ] } }
Cutoff frequency (高低频截断)
当需要匹配的一个短语中包含过多的被认为是停顿词或者低频词的时候,为了提高对次类短语搜索的性能,Elasticsearch
一个特殊解决方法,就是利用 Cutoff frequency 来将该短语中(分析后的词条)的分成两个类型,一类为高频词汇(如常见的停顿词)
另一类为不常见的词汇(比如一些名字),举个例子来说用户输入"the money of the cat and dog " ,其中"the","of ","and"通常被认为
是高频词汇,而"money","cat","dog"则被认为是低频词汇.
在这里需要声明的时候,Match Query 是 bool 查询的一种(官方提及过 The match query is of type boolean),也就是说所有的 Match Query
在内部都会被改写成 bool 查询,比如上面的查询:
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": { "query": "to be or not to be", "analyzer": "english", "zero_terms_query": "all" } } } }
给改写成(不考虑停顿词是否在分析的时候被删除)
POST /my_index/my_type/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "title": { "value": "to" } } }, { "term": { "title": { "value": "be" } } }, { "term": { "title": { "value": "or" } } }, { "term": { "title": { "value": "not" } } } ] } } }
我们再回到高低频截断的问题上,如果我们输入的内容中包含了许多高频词汇(包括停顿词),这些词语如果也被改写成 bool 查询的一个匹配项的话,
如果 bool 查询的子查询条数过多的时候,这个性能是受到一定的影响的,为了提升性能,Elasticsearch 提供了一种解决方案,那就是 Cutoff frequency,下
面我们就详细说下 Cutoff frequency.
从官方文档中很难看出 Cutoff frequency 的使用和介绍,最后是在 Elasticsearch 源码中发现了真正能解释清楚 Cutoff frequency 作用的描述,原文如下:
/** * CommonTermsQuery query is a query that executes high-frequency terms in a * optional sub-query to prevent slow queries due to "common" terms like * stopwords. This query basically builds 2 queries off the {@code #add(Term) * added} terms where low-frequency terms are added to a required boolean clause * and high-frequency terms are added to an optional boolean clause. The * optional clause is only executed if the required "low-frequency' clause * matches. Scores produced by this query will be slightly different to plain * {@link BooleanQuery} scorer mainly due to differences in the * {@link Similarity#coord(int,int) number of leave queries} in the required * boolean clause. In the most cases high-frequency terms are unlikely to * significantly contribute to the document score unless at least one of the * low-frequency terms are matched such that this query can improve query * execution times significantly if applicable. */
通俗来说,当定义了 Cutoff frequency 之后,Elasticsearch 会对该匹配的词条分为两种类型的词条,高频词条(类似于停顿词一样出现频率很高)和低频词条,低频词条会转换成一个必须进行匹配的子查询,而
高频词条则会转换成另一个可选的子查询,该子查询只有在文档中的确匹配到了低频词条之后才会执行,这样如果低频词条没有匹配到任何文档,则该子查询则不会执行,这样一来就在某种程度上提升查询性能,因为 bool 查询的子查询越多,性能就越受到影响
比如下面的查询:
POST /index/type/_search { "query": { "match": { "username": { "query": "kib the punishment and kob", "cutoff_frequency" : 0.001 } } } }
最终会被被改写成如下两个 bool 查询
低频子查询从句:
{ "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "username": { "value": "kib" } } }, { "term": { "username": { "value": "punishment" } } } ] } } }
高频子查询从句:
{ "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "username": { "value": "the" } } }, { "term": { "username": { "value": "and" } } } ] } } }
低频子查询从句能够匹配到文档,高频子查询从句才会执行,否则不会执行,当然如何定义高频词项和低频词项还有待商榷.
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