18_ElasticSearch 基于slop参数实现近似匹配

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ElasticSearch 笔记

概述

slop的含义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
实际举例一个query string经过几次移动之后可以匹配到一个document，然后设置slop

hello world, java is very good, spark is also very good.

以上doc 使用 java spark 搜索，方式 match phrase，无法搜索到 因为 java和 spark 中间还有间隔包含其他

例子一 slop 查询

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java spark进行移动，来尝试与doc进行匹配
ava spark，可以有一定的距离，但是靠的越近，越先搜索出来，proximity match

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": {
"query": "java spark",
"slop":  1
}
}
}
}

原理解析：移动规则将spark 往前移动了3此匹配上doc
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

java		is		very		good		spark		is

java		spark
java		-->		spark
java				-->			spark
java							-->			spark

slop 查询 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

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": {
"query": "java spark",
"slop":  3
}
}
}
}

例子二

spark		is				best		big			data

data		spark
-->			data/spark
spark		<--data
spark		-->				data
spark						-->			data
spark									-->			data

移动了5次才搜索到

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": {
"query": "data spark",
"slop": 5
}
}
}
}

例子三

slop搜索下，关键词离的越近，relevance score就会越高

GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": {
"query": "java best",
"slop": 15
}
}
}
}

返回结果:1、java spark，可以有一定的距离，但是靠的越近分数越高，越先搜索出来，proximity match

{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.65380025,
"hits": [
{
"_index": "forum",
"_type": "article",
"_id": "2",
"_score": 0.65380025,
"_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": "5",
"_score": 0.07111243,
"_source": {
"articleID": "DHJK-B-1395-#Ky5",
"userID": 3,
"hidden": false,
"postDate": "2017-03-01",
"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"
}
}
]
}
}

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