|
到目前为止搜索都很简单：搜索特定的名字，通过年龄筛选。让我们尝试一种更高级的搜索，全文搜索——一种传统数据库 很难实现的功能。 我们将会搜索所有喜欢“rock climbing”的员工：
GET / megacorp / employee / _search {
“query”: {
“match”: {
“about”: “rock climbing”
}
}
}
{ …“hits”: {
“total”: 2,
“max_score”: 0.16273327,
“hits”: [{ …"_score": 0.16273327,
“_source”: {
“first_name”: “John”,
“last_name”: “Smith”,
“age”: 25,
“about”: “I love to go rock climbing”,
“interests”: [“sports”, “music”]
}
}, { …"_score": 0.016878016,
“_source”: {
“first_name”: “Jane”,
“last_name”: “Smith”,
“age”: 32,
“about”: “I like to collect rock albums”,
“interests”: [“music”]
}
}]
}
}
默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹 配程度。很显然，排名第一的 John Smith 的 about 字段明确的写到“rock climbing”。 但是为什么 Jane Smith 也会出现在结果里呢？原因是“rock”在她的 about 字段中被提及了。因为只有“rock”被提及 而“climbing”没有，所以她的 _score 要低于John。 这个例子很好的解释了Elasticsearch如何在各种文本字段中进行全文搜索，并且返回相关性最大的结果集。相关性 (relevance)的概念在Elasticsearch中非常重要，而这个概念在传统关系型数据库中是不可想象的，因为传统数据库对记录的 查询只有匹配或者不匹配。
|