1.索引结构
2.分词的结果
3.分词配置
4.匹配规则
5.处理方案


## 索引的商品名称字段结构
```agsl
"prodName" : {
    "type" : "text",
    "analyzer" : "ik_max_word",
    "search_analyzer" : "ik_smart"
}
```

### 分析器： 

analyzer: 插入文档时，将text类型的字段做分词然后插入倒排索引

search_analyzer: 在查询时，先对要查询的text类型的输入做分词，再去倒排索引搜索

### 分词模式：

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

ik_smart： 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

插入文档（analyzer）时用ik_max_word，在查询（search_analyzer）时用ik_smart

即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。


## 自定义词库

分词的时候针对一些特殊的词语在分词的时候也需要能够识别，公司产品的名称或者网络上新流行的词语
假设我们公司开发了一款新产品，命名为：数据大脑，我们希望ES在分词的时候能够把这个产品名称直接识别成一个词语。
现在使用ik分词器测试一下分词效果：

```agsl
GET _analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"数据大脑"
  
}
```
分词结果
```agsl
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "数据",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "大脑",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    }
  ]
}
```

根据上面的分词结果，查询时输入数据大脑，会先分词为`数据`和`大脑`,然后再去文档中进行分词匹配

如果我们不用完整的词语，换成单个字，或者分词中没有分到的词语来进行查询，比如`数`、 `大` 和 `据大`， 就会匹配不到商品了

这也是es分词查询和mysql模糊查询的不同

想要es中输入`数`、 `大` 和 `据大`时也要匹配到名称为`数据大脑`的商品，就要用到自定义词库了

在自定义词库文件中配置上`数`、 `大` 和 `据大`，然后再重启es重新测试一下分词效果：

```agsl
GET _analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"数据大脑"
  
}
```
分词结果
```agsl
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "数据",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "数",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "据大",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "据",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "大脑",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}
```

从分词结果中可以看到，自定义词库文件中配置的`数`、 `大` 和 `据大`都进行了分词，`大`和`脑`没有配置到自定义分词文件中，分词后还是已词组的方式存在

因此为了扩大查询范围，部署模板中的es有设置自定义词库，词库中包含了每个汉字又会出现其他问题，一个是分词结果会很多，另一个是分词太多会导致排序不准确（看下面的排序）

所以建议平台要维护自己分词词库，模板中配置的自定义词库更多是为了扩大搜索范围，无法保证排序是否精确



## 搜索排序

搜索的相关性以及算分机制
什么是相关性算分？

- 相关性算分描述了一个文档和查询语句的匹配程度，ES 会对查询到的每个文档进行打分，打分的本质就是排序
- ES5 之前默认的相关性打分采用 TF-IDF 算法，TF-IDF 是信息检索领域最重要的发明，现代搜索引擎都对 TF-IDF 做了大量细微的优化
- ES6 之后开始采用 BM25 算法（对 TF-IDF 的改进），当 TF 无限增加时， BM 25 算法会使之趋于一个稳定的数值
- 在 ES 中查询加上 explain=true 可以查看当前查询是如何打分的
- 
影响相关性算分的几个因子：
1. 词频-TF（Term Frequency）：检索词在一篇文档中出现的频率，频率越高，权重越大

2. 文档频率-DF（Document Frequency）- 检索词出现的文档数量占总文档数量的比重，DF 越大，出现的文档数越多，说明对应用意义越小，该词的相关性也就越小，
   比如 "and", "is" 这些词出现非常频繁，用户反而不关心

3. 逆向文档频率-IDF（Inverse document frequency）- 因为 DF 的值算出来结果范围会非常大，为了减少 DF 对打分的影响，引入了 IDF，其实就是对 DF 取对数来减少打分影响

5. 字段长度（Field-length）- 搜索的字段越短，相关性越高