全文搜索
我们通过前文的简单例子，已经了解了结构化数据的条件搜索；现在，让我们来了解全文搜索-- 怎样通过匹配所有域的文本找到最相关的文章。
关于全文搜索有两个最重要的方面：
- 相似度计算
- 通过TF/IDF (see [relevance-intro])，地理位置接近算法，模糊相似度算法或者其他算法，用来给给定查询条件的结果排序。
- 文本分析
- 通过把文本切割和归一化后的词元，去(a)生成倒排索引，或者去(b)查询倒排索引。
当我们在讨论相似度计算和文本分析的时候，我们只是在讨论查询，而不是过滤
词条搜索 vs. 全文搜索
即使所有的查询都要执行一些相似度排序，但是不是所有的查询条件都需要文本分析。 因为有些特殊的查询就不是在文本上执行的，列如bool和function_score。
它们是boolean查询和数值查询。文本查询可以分为两个种类：
- 词条查询
-
低级别的
term和fuzzy查询没有文本分析，它们只是在单个词条上查询。列如词条"Foo"的term查询，
是在倒排索引种查找完全匹配的词条，然后给每一篇包含这个词条的文章做TF/IDF相似度打分。记住：词条
"Foo"的term查询只是在倒排索引里查找完全匹配的词条，它不会匹配到"foo"或者"FOO"。
当你在not_analyzed的域用["Foo","Bar"]生成索引，或者在用whitespace分析器的域用"Foo生成索引， 它们都会在倒排索引里生成两个词元
Bar""Foo"和"Bar"。 - 全文查询
-
高级别的
match和query_string查询能够理解这些域的映射：
* 如果在date和integer属性的域，查询文本会被当日期或者整数来对待。
* 如果在(not_analyzed)属性的文本域，查询文本会被当做一个词条来查询。 * 但是，如果在(analyzed)属性的文本域，查询文本会用恰当得分析器去产生词条，而这些词条都会被用来查询。
一旦查询得到这些词条，它就用适当的低级查询去执行每一个词条，然后用查询结果计算每一篇文章的相似度打分。 我们将在后面的章节中详细介绍这个过程。
通常，你几乎都不会直接用到基于词元的查询，更多的，你会用更方便的高级全文查询(其实内部是用基于词元的查询)
当你想在not_analyzed域查询完全匹配值的时候，你应该考虑一下你到底是用查询还是过滤。 因为单词条查询通常被表示为二元值yes|no，所以过滤能更好的表达它们。你能从这里收益的 filter
caching:
GET /_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"term": { "gender": "female" }
}
}
}
}博客已搬家
原文链接：http://www.callmer.com/?p=43
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