ElasticSearch - term和全文搜索的区别

ElasticSearch - term和全文搜索的区别

八月 27, 2019

Term查询

Term是表达语义的最小单位。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。

Term查询的特点

  • Term Level Query: Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query
  • 在ES中,Term查询,对输入不做分词。 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
  • 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。
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    我们来看上面一个例子。上面的get查不到数据,可是下面的get却可以查到数据,这是为什么呢?
    因为插入数据的时候,es已经给我们查入的数据进行过分词了。里面都会转为小写,所以下面的才能查到数据。另外如果需要全匹配,字段可以用column.keyword去查询。
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    另外 我们来看返回结果里面有个_score,它是相关性算分,如果不需要,我们查询语句可以改成下面这样以提高性能:
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全文查询

基于全文本的查找: Match Query / Match Phrase Query / Query String Query

全文查询特点

  • 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
  • 查询时候,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。