multi_match查询
multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询。
提示:存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在“单一查询字符串”小节中”了解你的数据”单元中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields。
默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中。下面的dis_max查询:
{
"dis_max": {
"queries": [
{
"match": {
"title": {
"query": "Quick brown fox",
"minimum_should_match": "30%"
}
}
},
{
"match": {
"body": {
"query": "Quick brown fox",
"minimum_should_match": "30%"
}
}
},
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
可以通过multi_match简单地重写如下:
{
"multi_match": {
"query": "Quick brown fox",
"type": "best_fields", <1>
"fields": [ "title", "body" ],
"tie_breaker": 0.3,
"minimum_should_match": "30%" <2>
}
}
// SENSE: 110_Multi_Field_Search/25_Best_fields.json
<1> 注意到以上的type属性为best_fields。
<2> minimum_should_match和operator参数会被传入到生成的match查询中。
在字段名中使用通配符
字段名可以通过通配符指定:任何匹配了通配符的字段都会被包含在搜索中。你可以通过下面的查询来匹配book_title,chapter_title以及section_title字段:
{
"multi_match": {
"query": "Quick brown fox",
"fields": "*_title"
}
}
加权个别字段
个别字段可以通过caret语法(^)进行加权:仅需要在字段名后添加^boost,其中的boost是一个浮点数:
{
"multi_match": {
"query": "Quick brown fox",
"fields": [ "*_title", "chapter_title^2" ] <1>
}
}
<1> chapter_title字段的boost值为2,而book_title和section_title字段的boost值为默认的1。