目录

一、全文检索查询

1、match查询

语法:

2、multi_match查询

语法:

3、match和mult_match的区别

二、精确查询

1、term查询:

语法:

2、range查询:(范围查询)

语法:

三、地理查询

1、geo_bounding_box查询:

语法:

2、geo_distance查询:

语法:

四、复合查询

1、fuction score:

(1)词条频率

(2)TF-IDF算法

(3)BM25算法

2、总结

五、Function Score Query

1、bool查询


一、全文检索查询

1、match查询

全文检索查询的一种,会对用户输入内容分词然后去倒排索引检索

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

2、multi_match查询

 与match查询类似,只不过允许同时查询多个字段

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1","FIELD2"]
    }
  }
}

3、matchmult_match区别

二、精确查询

精确查询一般是查找keyword数值日期boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词

1、term查询:

根据词条精确匹配,一般搜索keyword类型数值类型、布尔类型日期类型字段

value中的值要确保和文档中的一模一样

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

2、range查询:(范围查询)

根据数值范围查询,可以数值、日期的范围

gte表示范围下限lte表示范围上限

gt表示大于而不等于lt表示小于而不等于;

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

三、地理查询

1、geo_bounding_box查询:

查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box":{
      "FIELD":{
        "top_left":{
          "lat":31.1,
          "lon":121.5
        },
        "bottom_right":{
          "lat":30.9,
          "lon":121.7
        }
      }
    }
  }
}

2、geo_distance查询:

查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

语法:
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance":"15km",
      "FIELD":"31.21.121.5"
    }
  }
}

四、复合查询

复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现复杂搜索逻辑

1、fuction score:

算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名。

(1)词条频率

例子

“你你你你你,是是是,我我我我,的的,谁”,一共有15个字。

“你”频率是 frac{1}{3} ,”是“频率是 frac{1}{5} 。

频率越高,分数越高,搜索结果越靠前。

(2)TF-IDF算法

例子

若我要搜索钢铁侠,在搜索结果中,一共有三个文档:

《你是钢铁侠》

《我是钢铁下》

《都是钢铁虾》

其中”钢铁“出现了三次,而文档个数三次,它的逆文档频率就是 log1 = 0,分数也就是0,

所以”钢铁“就不代表权重了,而”侠“字只出现了一次,所以它的权重大,此搜索结果也就靠前。

(3)BM25算法

BM25是一种用于信息检索算法,它是基于词频和文档长度统计方法用于计算查询与文档之间的相关性得分。BM25算法是一种改进的TF-IDF算法,它考虑了文档长度影响,以及对于一些高频词汇的惩罚。BM25算法公式如下:

score(D,Q) = ∑(i=1 to n) IDF(qi) * ((k+1)*f(qi,D))/(f(qi,D)+k*(1-b+b*(|D|/avgdl)))

其中,D表示文档,Q表示查询,qi表示查询中的第i个词,f(qi,D)表示文档D中qi出现的频率,|D|表示文档D的长度avgdl表示所有文档的平均长度,IDF(qi)表示逆文档频率,kb两个可调参数

BM25算法的优点是可以处理长文档和短文档,而且对于高频词汇的处理比较合理。但是,BM25算法的计算复杂度较高,需要对所有文档进行扫描计算,因此在大规模数据集上应用需要考虑效率问题

2、总结

五、Function Score Query

1、bool查询

原文地址:https://blog.csdn.net/icbbm/article/details/134614190

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