本文章收录于【Elasticsearch 系列】，将详细的讲解 Elasticsearch 整个大体系，包括但不限于ELK讲解、ES调优、海量数据处理等

本博客以例子为主线，来说明在elasticsearch中如何手动控制全文检索结果的精准度

1、数据的预处理

创建article索引，并增加数据

POST article/_bulk
{ "create": { "_id": "1"} }
{"title" : "this is java and elasticsearch blog"}
{ "create": { "_id": "2"} }
{"title" : "this is java blog"}
{ "create": { "_id": "3"} }
{"title" : "this is elasticsearch blog"}
{ "create": { "_id": "4"} }
{"title" : "this is java, elasticsearch, hadoop blog"}
{ "create": { "_id": "5"} }
{"title" : "this is spark blog"}

2、搜索标题中包含java或elasticsearch的数据

这个就term query不一样了。不是搜索exact value，是进行full text全文检索。

match query就是负责进行全文检索的。当然如果要检索的field是not_analyzed类型的，那么match query也相当于term query。

GET article/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"title": "java elasticsearch"}}]}}
}

使用诸如上面的match query进行多值搜索的时候，es会在底层自动将这个match query转换为bool的语法

bool should：指定多个搜索词，同时使用term query

{"bool": {"should": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch"   }}]}
}

3、搜索标题中包含java和elasticsearch的数据

搜索结果精准控制的第一步：灵活使用and关键字，如果你是希望所有的搜索关键字都要匹配的，那么就用and，可以实现单纯match query无法实现的效果

GET article/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"title": {"query": "java elasticsearch","operator": "and"}}}]}}
}

使用and match进行搜索的时候，es底层会自动转换为term + must 的语法进行搜索

{"bool": {"must": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch"   }}]}
}

4、搜索包含java、elasticsearch、spark、hadoop4个关键字中，至少拥有3个的数据

控制搜索结果的精准度的第二步：指定一些关键字中，必须至少匹配其中的多少个关键字，才能作为结果返回

GET article/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"title": {"query": "java elasticsearch spark hadoop","minimum_should_match": "75%"}}}]}}
}

使用 minimum_should_match 进行搜索时，es底层会自动转换为如下的语法

{"bool": {"should": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch"   }},{ "term": { "title": "hadoop" }},{ "term": { "title": "spark" }}],"minimum_should_match": 3 }
}

5、用bool组合多个搜索条件来搜索title

搜索标题中包含java 并且不包含spark，或者title包含hadoop和elasticsearch的数据

GET article/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match": {"title": "java"}},"must_not": {"match": {"title": "spark"}},"should": [{"match": {"title": "hadoop"}},{"match": {"title": "elasticsearch"}}]}}
}

6、bool组合多个搜索条件，如何计算相关度分值（relevance score）

计算规则：must和should搜索对应的分数，加起来，除以must和should的总数

在第5项的查询条件返回的结果中

排名第一：java，同时包含should中所有的关键字，hadoop，elasticsearch

排名第二：java，同时包含should中的elasticsearch

排名第三：java，不包含should中的任何关键字

should是可以影响相关度分数的

must是确保说，谁必须有这个关键字，同时会根据这个must的条件去计算出document对这个搜索条件的relevance score。在满足must的基础之上，should中的条件，不匹配也可以，但是如果匹配的更多，那么document的relevance score就会更高

7、搜索java、hadoop、spark、elasticsearch至少包含其中3个关键字

默认情况下should是可以不匹配任何一个的。比如上面的搜索中“this is java blog”就不匹配任何一个should条件。

但是有个例外的情况：如果没有must的话，那么should中必须至少匹配一个才可以。比如下面的搜索中should有4个条件，默认情况下只要满足其中一个条件，就可以匹配作为结果返回，但是我们可以精准控制should的4个条件中，至少匹配几个才能作为结果返回。

GET article/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java"}},{"match": {"title": "elasticsearch"}},{"match": {"title": "hadoop"}},{"match": {"title": "spark"}}],"minimum_should_match": 3}}
}

8、基于boost的细粒度搜索条件的权重控制

搜索条件的权重boost可以将某个搜索条件的权重加大。当匹配这个搜索条件和匹配另一个搜索条件的document，来计算relevance score时，匹配权重更大的搜索条件的document的relevance score分数会更高，当然也就会优先被返回回来。默认情况下，搜索条件的权重都是一样的，都是1。

需求：搜索标题中包含java或spark或elasticsearch的数据，并且要求包含elasticsearch的数据优先搜索出来

GET article/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "spark"}},{"match": {"title": "java"}},{"match": {"title": {"query": "elasticsearch","boost": 5}}}]}}
}

如果我们不加boost来进行搜索的权限控制，es则会使用默认权重进行计算。如下图，我们就会发现包含spark 的数据会优先被搜索出来

总结:

1、全文检索的时候进行多个值的检索有两种做法：match query、should

2、控制搜索结果精准度：and operator、minimum_should_match

3、搜索条件权重控制：boost

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