带你读《Elastic Stack 实战手册》之34:——3.4.2.17.3.全文搜索/精确搜索(2)

本文涉及的产品
Elasticsearch Serverless通用抵扣包,测试体验金 200元
简介: 带你读《Elastic Stack 实战手册》之34:——3.4.2.17.3.全文搜索/精确搜索(2)


《Elastic Stack 实战手册》——三、产品能力——3.4.入门篇——3.4.2.Elasticsearch基础应用——3.4.2.17.Text analysis, settings 及 mappings——3.4.2.17.3.全文搜索/精确搜索(1) https://developer.aliyun.com/article/1229943


上述三种查询关键词,只有 foxes 顺利能搜索返回相关文档,其它稍有变化的关键词或者组合的关键词都没有结果返回。

 

下面我们看看 match。先使用 foxes 搜索一下。

 

GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "foxes"
    }
  }
}

正常返回两条结果。


{
  ···
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my-index-000001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.18232156,
        "_source" : {
          "full_text" : "quick brown foxes!"
        }
      },
      {
           "_index" : "my-index-000001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.18232156,
        "_source" : {
          "full_text" : "Quick Foxes Brown !"
        }
      }
    ]
  }
}

再使用 "foxes!" 搜索一下。

GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "foxes!"
    }
  }
}

也正常返回两条结果(节省篇幅此处不展示)。

 

再使用两个关键词组合的 "brown foxes" 进行搜索。


GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "brown foxes"
    }
  }
}

这里还是返回两条结果,而不是文档 1(很明显文档1和被搜索的内容更加契合) 。


{
  ···
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my-index-000001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.36464313,
        "_source" : {
          "full_text" : "quick brown foxes!"
        }
      },
      {
        "_index" : "my-index-000001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.36464313,
        "_source" : {
          "full_text" : "Quick Foxes Brown !"
        }
      }
    ]
  }
}

最后我们将两个关键词顺序颠倒一下。


GET my-index-000001/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "foxes brown "
    }
  }
}

依旧返回两条结果,并且连顺序都一样。

 

从上面的例子可以窥探出 term 和 match 的一些特点term查询对被查询的内容有着较高的要求,一旦被查询项发生变化结果也会相应改变;而 match 查询容易查出结果,但也往往会缺乏精度,返回过多的结果 。

 

那么,大家是否会有下面的问题:

 

1、term 查询究竟怎么查询才能匹配出更多的结果?

2、match 方法的搜索中有什么办法可以把搜索结果范围缩小?或者搜索出来的结果可以按照更高的匹配度排序?

3、term 与 match 查询背后究竟有什么样的原理?两者会不会有什么关联?

4、term 与 match 查询怎么去实现精确搜索和全文搜索呢?



《Elastic Stack 实战手册》——三、产品能力——3.4.入门篇——3.4.2.Elasticsearch基础应用——3.4.2.17.Text analysis, settings 及 mappings——3.4.2.17.3.全文搜索/精确搜索(3) https://developer.aliyun.com/article/1229941

相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
相关文章
|
JSON 负载均衡 JavaScript
带你读《Elastic Stack 实战手册》之65:——3.5.19.1.Elasticsearch语言开发(Python)(上)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之65:——3.5.19.1.Elasticsearch语言开发(Python)(上)
378 1
|
存储 算法 搜索推荐
ElasticSearch 之 _score
ElasticSearch 之 _score
970 0
|
存储 机器学习/深度学习 自然语言处理
基于 Elasticsearch 向量检索的以文搜图
本实验通过简易快速的阿里云相关组件和开源模型部署,通过1小时的动手实操,搭建基于Elasticsearch向量检索的以文搜图的搜索服务原型。
2777 4
|
固态存储 架构师 开发工具
|
自然语言处理 数据挖掘 索引
带你读《Elastic Stack 实战手册》之69:——4.1.1.Elasticsearch 在舆情搜索中的实践(上)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之69:——4.1.1.Elasticsearch 在舆情搜索中的实践(上)
250 0
|
分布式计算 大数据 程序员
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(下)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(下)
112 0
|
索引
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(中)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(中)
108 0
|
自然语言处理 搜索推荐 大数据
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(上)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之19:——3.4.2.4.分布式计分(上)
173 0
|
文件存储 索引
带你读《Elastic Stack 实战手册》之48:——3.5.7.索引生命周期管理(3)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之48:——3.5.7.索引生命周期管理(3)
114 0
|
API 索引
带你读《Elastic Stack 实战手册》之48:——3.5.7.索引生命周期管理(1)
带你读《Elastic Stack 实战手册》之48:——3.5.7.索引生命周期管理(1)
219 0