Elasticsearch如何实现文本查询的common_terms查询函数？

Elasticsearch中的common_terms查询是一种特殊的全文本查询，它主要用于处理与停用词（如“的”，“和”等在内的高频词）相关的性能问题。这种查询类型通过将查询分为两个部分：常用词（高频词）和不常用词（低频词），来优化查询的执行效率和准确性。

工作原理

当你对文本字段进行查询时，common_terms查询会将查询中的词分为两类：

1. 常用词：这些是在文档集中出现频率很高的词。例如，在英语中可能是"the"、"is"、"at"等。
2. 不常用词：这些词在文档集中出现频率较低。

然后，查询分两个阶段进行：

• 第一阶段：只考虑不常用词。这些词的信息量通常比较高，能够有效区分文档的相关性。
• 第二阶段：如果查询中的不常用词匹配的文档数量低于一个阈值（可以配置），则将常用词也包括进来进行查询。这有助于提高查询的精确度，尤其是在不常用词太少影响查询效果的情况下。

配置示例

在Elasticsearch中配置common_terms查询可以通过以下方式进行：

json
{
  "query": {
    "common": {
      "body": {
        "query": "this is a test",
        "cutoff_frequency": 0.001,
        "low_freq_operator": "and",
        "high_freq_operator": "or"
      }
    }
  }
}

在这个例子中：

• body：要查询的字段。
• query：用户输入的查询文本。
• cutoff_frequency：用于区分高频词和低频词的阈值。词汇的频率高于此值视为高频词，低于此值视为低频词。
• low_freq_operator：设置为and，意味着所有低频词必须匹配文档。
• high_freq_operator：设置为or，意味着任一高频词匹配即可。

优势与应用场景

common_terms查询的主要优势在于它能够有效处理含有大量常见词的查询，同时不牺牲太多的查询精度。这对于新闻站点、博客、社交媒体等文本量大和文本复杂度高的应用尤为有用。通过智能区分高频和低频词，common_terms查询既优化了查询性能，也保证了较高的结果相关性。

总结来说，Elasticsearch的common_terms查询通过高效处理高频停用词，提高查询的性能和准确性，特别适用于大规模文本数据的搜索环境。