• 确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text)

    确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text)

    Elasticsearch中的数据可以大致分为两种类型:

    确切值全文文本

    确切值是确定的,正如它的名字一样。比如一个date或用户ID,也可以包含更多的字符串比如username或email地址。

    确切值"Foo""foo"就并不相同。确切值20142014-09-15也不相同。

    全文文本,从另一个角度来说是文本化的数据(常常以人类的语言书写),比如一篇推文(Twitter的文章)或邮件正文。


    全文文本常常被称为非结构化数据,其实是一种用词不当的称谓,实际上自然语言是高度结构化的。

    问题是自然语言的语法规则是如此的复杂,计算机难以正确解析。例如这个句子:

    1. May is fun but June bores me.

    到底是说的月份还是人呢?


    确切值是很容易查询的,因为结果是二进制的 — 要么匹配,要么不匹配。下面的查询很容易以SQL表达:

    1. WHERE name = "John Smith"
    2. AND user_id = 2
    3. AND date > "2014-09-15"

    而对于全文数据的查询来说,却有些微妙。我们不会去询问这篇文档是否匹配查询要求?
    但是,我们会询问这篇文档和查询的匹配程度如何?。换句话说,对于查询条件,这篇文档的相关性有多高?

    我们很少确切的匹配整个全文文本。我们想在全文中查询包含查询文本的部分。不仅如此,我们还期望搜索引擎能理解我们的意图

    • 一个针对"UK"的查询将返回涉及"United Kingdom"的文档

    • 一个针对"jump"的查询同时能够匹配"jumped""jumps""jumping"甚至"leap"

    • "johnny walker"也能匹配"Johnnie Walker""johnnie depp""Johnny Depp"

    • "fox news hunting"能返回有关hunting on Fox News的故事,而"fox hunting news"也能返回关于fox hunting的新闻故事。

    为了方便在全文文本字段中进行这些类型的查询,Elasticsearch首先对文本分析(analyzes),然后使用结果建立一个倒排索引。我们将在以下两个章节讨论倒排索引及分析过程。