014-elasticsearch5.4.3【五】-搜索API【三】复合查询boolQuery、constantScoreQuery、disMaxQuery

一、概述

　　复合查询包装其他复合或叶子查询，以组合其结果和分数，更改其行为，或从查询切换到筛选器上下文。

1.1、constantScoreQuery

　　包含另一个查询但在过滤器上下文中执行的查询。所有匹配的文档都给出相同的“常量”_score。

1.2、boolQuery【最常用】

　　用于组合多个叶子或复合查询子句的默认查询，包含must, should, must_not, or filter 。must和should子句将它们的分数组合在一起 - 匹配子句越多越好 - 而must_not和filter子句在过滤器上下文中执行。

　　must：返回的文档必须满足must子句的条件，并且参与计算分值

　　filter：返回的文档必须满足filter子句的条件。不参与计算分值

　　must_not：返回的文档必须不满足must_not定义的条件。不参与评分。

　　should：返回的文档可能满足should子句的条件。在一个Bool查询中，如果没有must或者filter，有一个或者多个should子句，那么只要满足一个就可以返回。minimum_should_match参数定义了至少满足几个子句。

shold理解【匹配的相关度】

{
  "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 ：

{
  "hits": [
     {
        "_id":      "3",
        "_score":   0.70134366, 
        "_source": {
           "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"
        }
     },
     {
        "_id":      "1",
        "_score":   0.3312608,
        "_source": {
           "title": "The quick brown fox"
        }
     }
  ]
}

文档 3 会比文档 1 有更高评分是因为它同时包含 brown 和 dog 。

注1：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。

注2：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。

就像我们能控制 match 查询的精度一样，我们可以通过 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：

1.3、disMaxQuery

一个接受多个查询的查询，并返回与任何查询子句匹配的任何文档。虽然bool查询组合了所有匹配查询的分数，但dis_max查询使用单个最佳匹配查询子句的分数。

一个查询，它生成由其子查询生成的文档的并集，并为每个文档评分由任何子查询生成的该文档的最大分数，以及任何其他匹配子查询的平局增量。

当在具有不同增强因子的多个字段中搜索单词时，这非常有用（因此不能将字段等效地组合到单个搜索字段中）。我们希望主要分数是与最高提升相关联的分数，而不是字段分数的总和（如布尔查询所给出的）。如果查询是“albino elephant”，则这确保匹配一个字段的“albino”和匹配另一个的“elephant”获得比匹配两个字段的“albino”更高的分数。要获得此结果，请同时使用Boolean Query和DisjunctionMax Query：对于每个术语，DisjunctionMaxQuery在每个字段中搜索它，而将这些DisjunctionMaxQuery的集合组合成BooleanQuery。　

1.4、functionScoreQuery

1.5、boostingQuery

提升查询可用于有效降级与给定查询匹配的结果。与bool查询中的“NOT”子句不同，这仍然会选择包含不良术语的文档，但会降低其总分。

1.6、indicesQuery【5.0.0废弃了】

posted @ 2018-03-08 09:42 bjlhx15 阅读(1469) 评论(0) 编辑收藏举报

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