Elasticsearch系列—深入全文搜索
- 2020 年 3 月 3 日
- 筆記
概要
本篇介绍怎样在全文字段中搜索到最相关的文档，包含手动控制搜索的精准度，搜索条件权重控制。
手动控制搜索的精准度
搜索的两个重要维度：相关性(Relevance)和分析(Analysis)。
相关性是评价查询条件与结果的相关程度，并对相关程度进行排序，一般使用TF/IDF方法。
分析是指将索引文档与查询条件规范化的一个过程，目的是建立倒排索引时，尽可能地提升召回率。
match查询原理
匹配查询match是核心查询语法，它的主要应用场景就是全文搜索，我们举一个示例：
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": "wake" } } }Elasticsearch执行的步骤：
- 检索字段类型：match的字段name为text类型，是一个analyzed的字段，那么查询条件的字符串也应该被analyzed。
- 分析查询字符串：将查询字符串"wake"传入分词器中（与mapping的分词器一致），因为只有一个单词，所以match最终执行的是单个底层的term查询。
- 查找匹配文档：用term倒排索引中查找wake然后获取一组包含该词的文档。
- 为每个文档评分：用term查询计算每个文档相关度评分，即TF、IDF、length norm算法。
得到的结果如下：
{ "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "music", "_type": "children", "_id": "2", "_score": 0.2876821, "_source": { "id": "a810fad4-54cb-59a1-9b7a-82adb46fa58d", "author": "John Smith", "name": "wake me, shark me", "content": "don't let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning", "language": "english", "tags": "enlighten", "length": 55, "isRelease": true, "releaseDate": "2019-12-21" } } ] } }因为样本数据的问题，暂时只有一条文档匹配。
搜索name中包含"you"或"sunshine"的文档
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": "you sunshine" } } }搜索name中包含"you"和"sunshine"的文档
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "you sunshine", "operator": "and" } } } }搜索精准度控制的第一步：使用and关键字。如果希望所有搜索关键字都要匹配，可以用and来实现。
搜索"you"、"my"、"sunshine"、"teeth" 4个关键字中，至少包含3个的文档
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "you my sunshine teeth", "minimum_should_match": "75%" } } } }搜索精准度控制的第二步：指定至少匹配其中的多少个关键字，才能作为结果返回
bool组合多个搜索条件
用bool组合，可以完成更加个性化的搜索需求，例如我们查找名称包含"sunshine"，但不包含"teeth"，允许出现"you"、"my"关键字，示例如下：
GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "name": "sunshine" }}, "must_not": { "match": { "name": "teeth" }}, "should": [ { "match": { "name": "my" }}, { "match": { "name": "you" }} ] } } }should对相关度评分计算的影响
以上面的bool为例子，我们只讨论匹配的文档，按自己的理解，对文档进行粗略排名：
- 最符合搜索条件的
文档中同时包含should中的"my"、"you"两个关键字。
- 很符合搜索条件的
文档中包含should中的"my"或"you"两个关键字的其中一个。
- 符合搜索条件的
文档中不包含should中的"my"和"you"。
像must not这种硬性条件，不匹配都不会出现在结果集里，主要起到排除文档作用，不参与评分计算。但should也能影响相关度评分，匹配得越多，评分就越高。
bool查询会为每个文档计算相关度评分_score ，再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score 求和，最后除以 must 和 should 语句的总数。
这里不详细讲解评分计算的具体细节和分数，了解should对其有影响即可。
should匹配原则
如果查询条件中有must存在，那么should匹配的数量不作要求；如果没有must，则should必须要匹配一个，要不然全是should条件的，所有文档都能匹配，就失去了搜索的意义。
如果带上minimum_should_match，那么就能做更精细的控制，可以指定必须要匹配几个should，才能返回结果集，如下两个示例是等同的：
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "you my sunshine teeth", "minimum_should_match": "75%" } } } }GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "name": "you" }}, { "match": { "name": "my" }}, { "match": { "name": "sunshine" }}, { "match": { "name": "teeth" }} ], "minimum_should_match": 3 } } }多词查询的底层原理
上一节当中我们提到的多词match的查询，Elasticsearch会将多词的term查询转换为bool查询，or查询使用should替代， and查询使用must，我们回顾一下上一节的示例：
or查询
下面两个查询是等价的
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": "you sunshine" } } } GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "should": [ {"term": {"name": "you"}}, {"term": {"name": "sunshine"}} ] } } }and查询
下面两个查询也是等价的
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "you sunshine", "operator": "and" } } } } GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"term": {"name": "you"}}, {"term": {"name": "sunshine"}} ] } } }minimum_should_match语法
下面两个查询仍然是等价的
GET /music/children/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "you my sunshine teeth", "minimum_should_match": "75%" } } } } GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "name": "you" }}, { "match": { "name": "my" }}, { "match": { "name": "sunshine" }}, { "match": { "name": "teeth" }} ], "minimum_should_match": 3 } } }minimum_should_match的值可以改，也会根据实际的条件来换算，比如我写个75%，但实际的搜索词条就只有3个，那么minimum_should_match的值就会变成66.6%，即至少需要匹配2条。
查询语句权重控制
bool查询里的多条件并列，默认权重是一样的，但实际的搜索当中，我们可能会特别某一些关键词给予特殊的关注，希望匹配关注度高的文档排序能靠前一些，boost语法可以帮助我们实现这一需求。
boost默认是1，可以在查询语句中自行设置，如下示例，我希望sunshine的权重要大一些：
GET /music/children/_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "name": { "query": "sunshine", "boost": 2 } } }, "should": [ { "match": { "name": "my" } }, { "match": { "name": "you" } } ] } } }在查询结果里可以看到，符合条件的文档的_score值变得更高一些。boost值的设置不是简单的线性增长，boost设置为2不表示_score也会简单的翻一倍，boost值在计算时有归一化处理，但具体的计算数值及过程不在此篇作详细的解释。
评分计算的小问题
我们的演示环境是单node多shard模式的，有些示例发现评分会出现特别高的现象，给人感觉不是很准确，这是为什么呢？
不准确的原因
我们简单回顾一下评分计算的几个算法：TF、IDF、Length Norm，其中IDF本意上是在所有的document中，搜索关键词的出现次数，实际上IDF默认在本地shard执行的次数统计，一个shard只包含部分数据，不能代表所有数据，这样做比较高效，但会带来误差，也是造成结果不准确的原因。
演示环境中出现较大偏差，还有一个原因是演示数据相对较少，如果只有一个document，并且该document符合查询条件，那么IDF的分数就会变得很高。
解决办法
- 生产环境数据量相对较大，默认使用_id进行路由，在概率分布下，其实每个shard的数据基本上比较均匀，不用太担心演示环境的这种情况。
- 演示环境可以将primary shard设置为1，只有一个shard，那IDF的值肯定是对的。
- 演示环境进行搜索时，带上search_type=dfs_query_then_fetch参数，会将local IDF取出来计算global IDF。注意性能问题，生产上禁用。
小结
本篇主要介绍了全文搜索几种手动控制精度的方式：逻辑操作符变换、should命中率设置、权重调整等手段，最后对评分计算的小问题进行的简单描述，谢谢。
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