基于词项和基于全文的搜索
基于Term查询
- Term的重要性
- Term是表达语意的最小单位。搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。
- 特点
- Term Level Query:Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query
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在ES中，Term查询， 对输入不做分词，如果想要匹配可以采用多字段匹配。会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分 - 例如"Apple Store"
- 可以通过 Constant Score 将查询转换成一个Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能
复合查询 - Constant Score 转为Filter
- 将Query 专成Filter，忽略TF - IDF 计算，避免相关性算分的开销
- Filter 可以有效利用缓存（跳过算分，返回的值都是一样的）
基于全文的查询
- 基于全文本的查找
- Match Query / Match Phrase Query / Query String Query
- 特点
- 索引和搜索时都会进行分词，查询字符串先传递到一个合适的分词器，然后生成一个供查询的词项列表
- 查询时，先会对输入的查询进行分词，然后每个词项逐个进行底层的查询，最终将结果进行合并。并为每个文档生成一个算分。- 例如 查 “Matrix reloaded”，会查到包括Martix 或者 reloaded的所有结果
本节知识点回顾
- 基于词项的查找 VS 基于全文的查找
- term 不会做分词处理，但是全文本查询会做分词处理
- term查询不做分词处理，可以这个操作一下，通过字段 Mapping 控制字段的分词
- “Text” vs “Keyword”
- 通过参数控制查询的Precision & Recall
- 复合查询 - Constant Score 查询
- 即便是对 Keyword 进行Term查询，同样会进行算分
- 可以将查询转为Filtering，取消相关性算分的环节，以提高性能