一、基于词项与全文的搜索
1、词项
Term（词项）是表达语意的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。
Term的使用说明：
1）Term Level Query：Term Query、Range Query、Exists Query、Prefix Query、Wildcard Query；
2）在ES中，对于Term查询的输入是不做分词处理的，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分；
3）通过Constant Score将查询转换成一个Filtering，以避免处分，利用缓存，提高查询性能；
2、词项查询使用
1）批量创建一个索引，并插入数据，查看该索引的mapping，会发现相应字段是text类型，同时有子字段keyword。
2）现进行对name或stuId字段的查询。
3）通过上述对两个字段不同查询条件的，以及查询方式的对比，我们可以总结如下：
a）对于字段类型为text的字段，其会按照默认analyzer进行分词，如下图所示：STU-001被分词为两个stu和001，所以当查询stu-001或者STU-001是，是无法被索引到相当的文档上去的；
同理，也就是为什么查询name时，用john可以查询到，用John就无法查询到的原因。因为默认analyzer:standard会将字段name中的大写字母转化为小写，而当以Term方式查询John，Term因为不做分词处理（原样查询），也就无法查询到能够匹配John的信息。而用john查询正好可以查询到相应的文档。
b）基于此种情况下，用stuId.keyword或者name.keyword，进行原样查询信息查询时，就可以查询到相应的文档。 这是因为相应字段中的子字段keyword是不做分词处理的，所以如果要查询字段中原始内容一样的信息时，要加上column.keyword。
4）词项算分使用
通过上图中的查询结果可以看到，相应结果有一个指标_score，这是相应查询文档的算分。
如果在查询中，希望跳过算分的过程，忽略TF-IDF（TF【词频】：Term Frequency；IDF【逆文本频率指数】：Inverse Document Frequency）的计算，以避免相关性算分而引发的性能开销，可以使用constant_score转化为Filter，取消算分的环节。同时Filter可以有效利用缓存，以提升性能。
从上图查询结果可以得到，_score分数为1.0。
3、全文本查询
全文本查询的说明：
1）基于全文本查询有：Match Query、Match Phrase Query、Query String Query；
2）索引与搜索时都会进行分词，查询字符串会先传递给一个合适的分词器，然后生成一个供查询的词项列表；
3）查询时，会对输入的查询进行分词，然后每个词项逐个进行查询，同时为每个文档生成一个算分，最终将结果进行合并。例如对STU-001进行查询，若采用默认analyzer，会对相应字段进行stu或001的查询；
4）如果想对某个字段做精准查询，不想做分词处理，可以在mapping当中，将相应字段由text类型定义成keyword类型；
4、全文本查询使用
二、结构化搜索
结构化数据：日期、数值、布尔都是结构化数据，对于一些文本也是可以为结构化的，比如：对于商品的唯一标识符、商品的标签标注、颜色集合等。
结构化搜索：就是指对结构化数据的搜索。
1、对于结构化数据的说明：
1）对于结构化数据可以进行逻辑操作，比如区间范围的查询、数据大小的比对；
2）结构化的文本可以做精确匹配（Term查询）或部分匹配（Prefix前缀查询）；
注意：对于Term的模糊查询，建议谨慎使用，有时性能不够好。
3）结构化结果只有“是”或“否”两个值，根据场景需要，可以决定对结构化搜索是否要打分；
2、结构化搜索使用
1）布尔值查询
2）数值范围查询
3）日期范围查询
日期符号代表的意思：
y--年；M--月；
w--周；d--天；
H/h--小时；m--分钟；s--秒；
4）字段存在查询
5）字段多值查询
通过上图中可以看到，在基于Term的多值查询中，查询某个字段的值，并不是完全的相等处理，而是一种包含关系。
如果想做精确的匹配，需要在index的文档中增加一个统计字段，结合布尔查询，做出精确匹配，如下图所示：
三、相关性和相关性算分
1、相关性：就是一个文档与查询语句匹配的程度；
相关性算分：针对匹配程度，ES会对每个匹配查询的结果进行打分，打分的本质就是排序，将把最符合用户需求的文档排在前面。
在ES5.0之前，默认的相关性算分算法是TF-IDF，之后采用的是BM25算法。
2、Term Frequency（TF：词频）：就是指检索词在一篇文档中出现的频率，也就是检索词出现的次数除以文档的总字数；
度量一条查询与结果文档相关性的方法：将搜索中每一个词的TF进行相加，如“ES的特点”，分完词后进行的词频相加，TF(ES)+TF(的)+TF(特点)；
对于一些停用词，如“的”在文档中出现多次，但对于查询相关度的贡献并不是很大，所以不应该考虑这些词的TF；
3、Document Frequency（DF：文档频率）：检索词在所有文档中出现的频率；
Inverse Document Frequency（IDF：逆文档频率）：通过公式：log(全部文档数/检索词出现过的文档总数)
TF-IDF本质上是将TF的求和变成了加权求和：TF(ES)*IDF(ES)+TF(的)*IDF(的)+TF(特点)*IDF(特点)
4、在Lucene中，TF-IDF的评分公式如下：
5、ES5.0之后，算法从TF-IDF变为BM25，如下图所示：
TF-IDF当随着TF无限增长时，那算分也不会不断的增长。而BM25算法进行了优化，随着TF的无限增长，算分会逐渐的趋于一个数值。
6、相关性信息查看
通过图中可以看到，因为第二条记录比第一条记录的文档内容短，而导致其tf较高，因此最后的算法也相对于第一条算分高一些，因此在搜索结果顺序上，第二条排在上面。
Boosting是控制相关度的一种手段，在索引和字段上都是可以设置的。
Boost的含义：
1）当boost>1时，打分的相关度相对性提升；
2）当0<boost<1时，打分的权重相对性降低；
3）当boost<0时，贡献为负分；
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知识学习来源：阮一鸣：《Elasticsearch核心技术与实战》