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15_Combining_queries.asciidoc

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组合查询

在 组合过滤器 中，我们讨论过如何使用 bool 过滤器通过 and 、 or 和 not 逻辑组合将多个过滤器进行组合。在查询中， bool 查询有类似的功能，只有一个重要的区别。

过滤器做二元判断：文档是否应该出现在结果中？但查询更精妙，它除了决定一个文档是否应该被包括在结果中，还会计算文档的 相关程度 。

与过滤器一样， bool 查询也可以接受 must 、 must_not 和 should 参数下的多个查询语句。比如：

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":     { "match": { "title": "quick" }},
      "must_not": { "match": { "title": "lazy"  }},
      "should": [
                  { "match": { "title": "brown" }},
                  { "match": { "title": "dog"   }}
      ]
    }
  }
}

以上的查询结果返回 title 字段包含词项 quick 但不包含 lazy 的任意文档。目前为止，这与 bool 过滤器的工作方式非常相似。

区别就在于两个 should 语句，也就是说：一个文档不必包含 brown 或 dog 这两个词项，但如果一旦包含，我们就认为它们 更相关 ：

{
  "hits": [
     {
        "_id":      "3",
        "_score":   0.70134366, (1)
        "_source": {
           "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"
        }
     },
     {
        "_id":      "1",
        "_score":   0.3312608,
        "_source": {
           "title": "The quick brown fox"
        }
     }
  ]
}

  1. 文档 3 会比文档 1 有更高评分是因为它同时包含 brown 和 dog 。

评分计算

bool 查询会为每个文档计算相关度评分 _score ，再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score 求和，最后除以 must 和 should 语句的总数。

must_not 语句不会影响评分；它的作用只是将不相关的文档排除。

控制精度

所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，只有一个例外：那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。

就像我们能控制 match 查询的精度 一样，我们可以通过 minimum_should_match 参数控制需要匹配的 should 语句的数量，它既可以是一个绝对的数字，又可以是个百分比：

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "title": "brown" }},
        { "match": { "title": "fox"   }},
        { "match": { "title": "dog"   }}
      ],
      "minimum_should_match": 2 (1)
    }
  }
}

  1. 这也可以用百分比表示。

这个查询结果会将所有满足以下条件的文档返回： title 字段包含 "brown" AND "fox" 、 "brown" AND "dog" 或 "fox" AND "dog" 。如果有文档包含所有三个条件，它会比只包含两个的文档更相关。