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:

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

而address实体则是像下面这样:

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

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:

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

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:

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

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。