白话Elasticsearch18-深度探秘搜索技术之基于slop参数实现近似匹配以及原理剖析
文章目录
- 概述
- 官网
- slop 含义
- 例子
- 示例一
- 示例二
- 示例三
概述
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接上篇博客 白话Elasticsearch17-match_phrase query 短语匹配搜索
官网
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-queries.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-match-query-phrase.html
slop 含义
官网中我们可以看到
A phrase query matches terms up to a configurable slop (which defaults to 0) in any order. Transposed terms have a slop of 2.slop是什么呢？
query string，搜索文本，中的几个term，要经过几次移动才能与一个document匹配，这个移动的次数，就是slop 。
slop的phrase match，就是proximity match，近似匹配
如果我们指定了slop，那么就允许搜索关键词进行移动，来尝试与doc进行匹配
搜索关键词k，可以有一定的距离，但是靠的越近，越先搜索出来，proximity match
例子
一个query string经过几次移动之后可以匹配到一个document，然后设置slop .
假设有个doc
hello world, java is very good, spark is also very good.
我们使用 match_phrase query 来搜索 java spark ，是肯定搜索不到的， 因为 match_phrase query 会将java spark 作为一个整体来查找。
如果我们指定了slop，那么就允许java spark进行移动，来尝试与doc进行匹配
这里的slop，就是3，因为java spark这个短语，spark移动了3次，就可以跟一个doc匹配上了 。
slop的含义，不仅仅是说一个query string terms移动几次，跟一个doc匹配上。一个query string terms，最多可以移动几次去尝试跟一个doc匹配上
slop，设置的是3，那么就ok
GET /forum/article/_search
{"query": {"match_phrase": {"title": {"query": "java spark","slop": 3}}}
}
就可以把刚才那个doc匹配上，那个doc会作为结果返回
但是如果slop设置的是2，那么java spark，spark最多只能移动2次，此时跟doc是匹配不上的，那个doc是不会作为结果返回的。
示例一
我们那我们的测试数据来验证下
GET /forum/article/_search
{"query": {"match_phrase": {"content": {"query": "spark data","slop": 3}}}
}
分析一下slop
data经过了3次移动才匹配到 spark data ,所以 slop设置为3即可，当然了设置成比3大的数字，肯定也是可以查询到的，这里的slop设置为3 ，可以理解为至少移动3次。
示例二
如果我们搜索data spark 呢？ 会不会匹配得到呢？ 答案是 ： 可以
来分析一下
示例三
slop搜索下，关键词离的越近，relevance score就会越高 .
GET /forum/article/_search
{"query": {"match_phrase": {"title": {"query": "java blog","slop": 5}}}
}返回结果:
{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 0.81487787,"hits": [{"_index": "forum","_type": "article","_id": "2","_score": 0.81487787,"_source": {"articleID": "KDKE-B-9947-#kL5","userID": 1,"hidden": false,"postDate": "2017-01-02","tag": ["java"],"tag_cnt": 1,"view_cnt": 50,"title": "this is java blog","content": "i think java is the best programming language","sub_title": "learned a lot of course","author_first_name": "Smith","author_last_name": "Williams","new_author_last_name": "Williams","new_author_first_name": "Smith"}},{"_index": "forum","_type": "article","_id": "1","_score": 0.31424814,"_source": {"articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3","userID": 1,"hidden": false,"postDate": "2017-01-01","tag": ["java","hadoop"],"tag_cnt": 2,"view_cnt": 30,"title": "this is java and elasticsearch blog","content": "i like to write best elasticsearch article","sub_title": "learning more courses","author_first_name": "Peter","author_last_name": "Smith","new_author_last_name": "Smith","new_author_first_name": "Peter"}},{"_index": "forum","_type": "article","_id": "4","_score": 0.31424814,"_source": {"articleID": "QQPX-R-3956-#aD8","userID": 2,"hidden": true,"postDate": "2017-01-02","tag": ["java","elasticsearch"],"tag_cnt": 2,"view_cnt": 80,"title": "this is java, elasticsearch, hadoop blog","content": "elasticsearch and hadoop are all very good solution, i am a beginner","sub_title": "both of them are good","author_first_name": "Robbin","author_last_name": "Li","new_author_last_name": "Li","new_author_first_name": "Robbin"}}]}
}
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