概述
继续跟中华石杉老师学习ES，第19篇
课程地址： https://www.roncoo.com/view/55
官网
白话Elasticsearch17-match_phrase query 短语匹配搜索
白话Elasticsearch18-基于slop参数实现近似匹配以及原理剖析
白话Elasticsearch19-混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡
上面3篇博客我们学习了 短语匹配和近似匹配 ， 当近视匹配出现性能问题时，该如何优化呢？
官网说明： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-rescore.html
match和phrase match(proximity match)区别
简单来说
match ： 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就ok
phrase match : 首先扫描到所有term的doc list; 找到包含所有term的doc list; 然后对每个doc都计算每个term的position，是否符合指定的范围; slop，需要进行复杂的运算，来判断能否通过slop移动，匹配一个doc
一般来讲 ，
match query的性能比phrase match和proximity match（有slop）要高很多。因为后两者都要计算position的距离。
match query比phrase match的性能要高10倍，比proximity match的性能要高20倍。
但是别太担心，因为es的性能一般都在毫秒级别，match query一般就在几毫秒，或者几十毫秒，而phrase match和proximity match的性能在几十毫秒到几百毫秒之间，所以也是可以接受的。
优化proximity match的性能
优化proximity match的性能，一般就是减少要进行proximity match搜索的document数量。
主要思路就是，用match query先过滤出需要的数据，然后再用proximity match来根据term距离提高doc的分数，同时proximity match只针对每个shard的分数排名前n个doc起作用，来重新调整它们的分数，这个过程称之为rescoring，重计分。因为一般用户会分页查询，只会看到前几页的数据，所以不需要对所有结果进行proximity match操作。
那就是： match + proximity match同时实现召回率和精准度
白话Elasticsearch19-混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡
默认情况下，match也许匹配了1000个doc，proximity match全都需要对每个doc进行一遍运算，判断能否slop移动匹配上，然后去贡献自己的分数。
但是很多情况下，match出来也许1000个doc，其实用户大部分情况下是分页查询的，所以可能最多只会看前几页，比如一页是10条，最多也许就看5页，就是50条
proximity match只要对前50个doc进行slop移动去匹配，去贡献自己的分数即可，不需要对全部1000个doc都去进行计算和贡献分数
rescore：重打分
match：1000个doc，其实这时候每个doc都有一个分数了; proximity match，前50个doc，进行rescore，重打分，即可; 让前50个doc，term举例越近的，排在越前面
DSL如下：
GET /forum/article/_search { "query": { "match": { "content": "java spark" } }, "rescore": { "window_size": 50, "query": { "rescore_query": { "match_phrase": { "content": { "query": "java spark", "slop": 10 } } } } } }
返回结果
{ "took": 3, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 3.2468495, "hits": [ { "_index": "forum", "_type": "article", "_id": "5", "_score": 3.2468495, "_source": { "articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5", "userID": 3, "hidden": false, "postDate": "2019-05-01", "tag": [ "elasticsearch" ], "tag_cnt": 1, "view_cnt": 10, "title": "this is spark blog", "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark", "sub_title": "haha, hello world", "author_first_name": "Tonny", "author_last_name": "Peter Smith", "new_author_last_name": "Peter Smith", "new_author_first_name": "Tonny" } }, { "_index": "forum", "_type": "article", "_id": "2", "_score": 0.7721133, "_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" } } ] } }
