Запрос multi-match

Тип best_fields наиболее полезен, когда вы ищете несколько слов, которые лучше всего находятся в одном поле. Например, «коричневая лиса» в одном поле более значимо, чем «коричневый» в одном поле и «лиса» в другом.

Тип best_fields генерирует запрос match для каждого поля и оборачивает их в запрос dis_max, чтобы найти единственное наилучшее соответствующее поле. Например, этот запрос:

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "brown fox",
      "type":       "best_fields",
      "fields":     [ "subject", "message" ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

будет выполнен как:

GET /_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        { "match": { "subject": "brown fox" }},
        { "match": { "message": "brown fox" }}
      ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

Обычно тип best_fields использует рейтинг единственного наилучшего соответствующего поля, но если tie_breaker указан, тогда он вычисляет рейтинг следующим образом:

Также принимает analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, fuzzy_rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query и fuzzy_transpositions, как объяснено в запросе match.

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "Will Smith",
      "type":       "best_fields",
      "fields":     [ "first_name", "last_name" ],
      "operator":   "and" 
    }
  }
}

  (+first_name:will +first_name:smith)
| (+last_name:will  +last_name:smith)

Тип most_fields наиболее полезен при запросе к нескольким полям, содержащим один и тот же текст, анализируемый различными способами. Например, основное поле может содержать синонимы, стеминг и термины без диакритики. Второе поле может содержать исходные термины, а третье поле может содержать шинглы. Объединяя баллы со всех трёх полей, мы можем сопоставить как можно больше документов с основным полем, но использовать второе и третье поля, чтобы вывести наиболее похожие результаты наверх списка.

Этот запрос:

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "quick brown fox",
      "type":       "most_fields",
      "fields":     [ "title", "title.original", "title.shingles" ]
    }
  }
}

будет выполнен как:

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "title":          "quick brown fox" }},
        { "match": { "title.original": "quick brown fox" }},
        { "match": { "title.shingles": "quick brown fox" }}
      ]
    }
  }
}

Сумма баллов каждого match условия складывается, а затем делится на количество match условий.

Также принимает analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, fuzzy_rewrite, zero_terms_query и cutoff_frequency, как описано в запросе match, но см. operator и minimum_should_match.

Типы phrase и phrase_prefix ведут себя так же, как best_fields, но они используют запрос match_phrase или match_phrase_prefix вместо запроса match.

Этот запрос:

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "quick brown f",
      "type":       "phrase_prefix",
      "fields":     [ "subject", "message" ]
    }
  }
}

будет выполнен как:

GET /_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        { "match_phrase_prefix": { "subject": "quick brown f" }},
        { "match_phrase_prefix": { "message": "quick brown f" }}
      ]
    }
  }
}

Также принимает analyzer, boost, lenient и zero_terms_query, как описано в Match, а также slop, что описано в Match phrase. Тип phrase_prefix дополнительно принимает max_expansions.

Тип cross_fields особенно полезен с структурированными документами, где должны совпадать несколько полей должны. Например, при запросе к полям first_name и last_name для «Уилла Смита», наиболее подходящий результат, вероятно, будет содержать «Уилл» в одном поле и «Смит» в другом.

Один из способов обработки таких запросов — просто индексировать поля first_name и last_name в одно поле full_name. Конечно, это можно сделать только на этапе индексирования.

Тип cross_field пытается решить эти проблемы на этапе запроса, используя подход, ориентированный на термины. Сначала он анализирует строку запроса на отдельные термины, затем ищет каждый термин в любом из полей, как если бы это было одно большое поле.

Запрос, подобный:

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "Will Smith",
      "type":       "cross_fields",
      "fields":     [ "first_name", "last_name" ],
      "operator":   "and"
    }
  }
}

выполняется как:

+(first_name:will last_name:will)
+(first_name:smith last_name:smith)

Другими словами, все термины должны присутствовать по крайней мере в одном поле, для того чтобы документ соответствовал запросу. (Сравните это с логикой, используемой для best_fields и most_fields.)

Это решает одну из двух проблем. Проблема с разными частотами терминов решается путём смешивания частот терминов для всех полей, чтобы выровнять различия.

На практике first_name:smith будет обрабатываться так, как будто он имеет те же частоты, что и last_name:smith, плюс один. Это позволит результатам поиска по полям first_name и last_name иметь сопоставимые оценки, с небольшим преимуществом для last_name, поскольку это наиболее вероятное поле, которое содержит smith.

Обратите внимание, что cross_fields обычно полезен только для коротких строковых полей, у которых все имеют boost 1. В противном случае повышения, частоты терминов и нормализация длины вносят вклад в оценку таким образом, что смешивание статистических данных терминов больше не имеет смысла.

Если вы запустите вышеуказанный запрос через Validate, он вернёт такое объяснение:

+blended("will",  fields: [first_name, last_name])
+blended("smith", fields: [first_name, last_name])

Также поддерживает analyzer, boost, operator, minimum_should_match, lenient, zero_terms_query и cutoff_frequency, как описано в match query.

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "Jon",
      "type":       "cross_fields",
      "fields":     [
        "first", "first.edge",
        "last",  "last.edge"
      ]
    }
  }
}

    blended("jon", fields: [first, last])
| (
    blended("j",   fields: [first.edge, last.edge])
    blended("jo",  fields: [first.edge, last.edge])
    blended("jon", fields: [first.edge, last.edge])
)

GET /_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "multi_match" : {
            "query":      "Will Smith",
            "type":       "cross_fields",
            "fields":     [ "first", "last" ],
            "minimum_should_match": "50%" 
          }
        },
        {
          "multi_match" : {
            "query":      "Will Smith",
            "type":       "cross_fields",
            "fields":     [ "*.edge" ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

GET /_search
{
  "query": {
   "multi_match" : {
      "query":      "Jon",
      "type":       "cross_fields",
      "analyzer":   "standard", 
      "fields":     [ "first", "last", "*.edge" ]
    }
  }
}

blended("will",  fields: [first, first.edge, last.edge, last])
blended("smith", fields: [first, first.edge, last.edge, last])

Система оценки типа bool_prefix работает так же, как most_fields, но с использованием match_bool_prefix запроса вместо match запроса.

GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":      "quick brown f",
      "type":       "bool_prefix",
      "fields":     [ "subject", "message" ]
    }
  }
}

Параметры analyzer, boost, operator, minimum_should_match, lenient, zero_terms_query и auto_generate_synonyms_phrase_query поддерживаются, как объяснено в match query. Параметры fuzziness, prefix_length, max_expansions, fuzzy_rewrite и fuzzy_transpositions поддерживаются для терминов, используемых для построения запросов по терминам, но не влияют на префиксный запрос, построенный из конечного термина.

Параметры slop и cutoff_frequency не поддерживаются этим типом запроса.