1. cross-fields搜索
一个唯一标识，跨了多个field。比如一个人，标识，是姓名；一个建筑，它的标识是地址。姓名可以散落在多个field中，比如first_name和last_name中，地址可以散落在country，province，city中。跨多个field搜索一个标识，比如搜索一个人名，或者一个地址，就是cross-fields搜索。初步来说，如果要实现，可能用most_fields比较合适。因为best_fields是优先搜索单个field最匹配的结果，cross-fields本身就不是一个field的问题了。
增添字段：
POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Peter", "author_last_name" : "Smith"} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Smith", "author_last_name" : "Williams"} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Jack", "author_last_name" : "Ma"} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Robbin", "author_last_name" : "Li"} }
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"author_first_name" : "Tonny", "author_last_name" : "Peter Smith"} }
查询first_name和last_name中包含Peter Smith的doc
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "Peter Smith",
"type": "most_fields",
"fields": [ "author_first_name", "author_last_name" ]
}
}
}
Peter Smith，匹配author_first_name，匹配到了Smith，这时候它的分数很高，为什么?
因为IDF分数高，IDF分数要高，那么这个匹配到的term（Smith），在所有doc中的出现频率要低，author_first_name field中，Smith就出现过1次
Peter Smith这个人，在doc 1，Smith在author_last_name中，但是 author_last_name 出现了两次 Smith，所以导致doc 1的IDF分数较低，这里就存在以下三个问题：
问题1：只是找到尽可能多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc
解决，最匹配的document被最先返回
问题2：most_fields，没办法用minimum_should_match去掉长尾数据，就是匹配的特别少的结果
解决，可以使用minimum_should_match去掉长尾数据
问题3：TF/IDF算法，比如Peter Smith和Smith Williams，搜索Peter Smith的时候，由于first_name中很少有Smith的，所以query在所有document中的频率很低，得到的分数很高，可能Smith Williams反而会排在Peter Smith前面
解决，Smith和Peter在一个field了，所以在所有document中出现的次数是均匀的，不会有极端的偏差，计算IDF的时候，将每个query在每个field中的IDF都取出来，取最小值，就不会出现极端情况下的极大值了
第一个办法：用copy_to，将多个field组合成一个field
问题其实就出在有多个field，有多个field以后，就很尴尬，我们只要想办法将一个标识跨在多个field的情况，合并成一个field即可。比如说，一个人名，本来是first_name，last_name，现在合并成一个full_name
PUT /forum/_mapping/article
{
"properties": {
"new_author_first_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_last_name": {
"type": "string",
"copy_to": "new_author_full_name"
},
"new_author_full_name": {
"type": "string"
}
}
}
用了这个copy_to语法之后，就可以将多个字段的值拷贝到一个字段中，并建立倒排索引
POST /forum/article/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Peter", "new_author_last_name" : "Smith"} } --> Peter Smith
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Smith", "new_author_last_name" : "Williams"} } --> Smith Williams
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Jack", "new_author_last_name" : "Ma"} } --> Jack Ma
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Robbin", "new_author_last_name" : "Li"} } --> Robbin Li
{ "update": { "_id": "5"} }
{ "doc" : {"new_author_first_name" : "Tonny", "new_author_last_name" : "Peter Smith"} } --> Tonny Peter Smith
然后查询：
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"new_author_full_name": "Peter Smith"
}
}
}