16、使用原生cross-fiedls技术解决搜索弊端

可以解决 "operator": "and"

GET /forum/_search
{
  "query":{
    "multi_match": {
      "query": "Peter Smith",
      "type":"cross_fields",
      "operator": "and", 
      "fields": ["author_first_name","author_last_name"]
    }
  }
}

 结果

{
  "took" : 18,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.4079456,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "forum",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 2.4079456,
        "_source" : {
          "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3",
          "userID" : 1,
          "hidden" : false,
          "postDate" : "2017-01-01",
          "sub_title" : "learning more courses",
          "author_first_name" : "Peter",
          "author_last_name" : "Smith",
          "new_author_last_name" : "Smith",
          "new_author_first_name" : "Peter",
          "follower_num" : 5,
          "view_cn" : 30,
          "title" : "this is java and elasticsearch blog",
          "content" : "i like to write best elasticsearch article"
        }
      }
    ]
  }
}

问题1：只是找到尽可能多的field匹配的doc，而不是某个field完全匹配的doc

答： 解决，要求每个term都必须在任何一个field中出现

　　Peter，Smith

　　要求Peter必须在author_first_name或author_last_name中出现
　　要求Smith必须在author_first_name或author_last_name中出现

Peter Smith可能是横跨在多个field中的，所以必须要求每个term都在某个field中出现，组合起来才能组成我们想要的标识，完整的人名

原来most_fields，可能像Smith Williams也可能会出现，因为most_fields要求只是任何一个field匹配了就可以，匹配的field越多，分数越高

问题2：most_fields，没办法用minimum_should_match去掉长尾数据，就是匹配的特别少的结果 --> 解决，既然每个term都要求出现，长尾肯定被去除掉了
答：java hadoop spark --> 这3个term都必须在任何一个field出现了

比如有的document，只有一个field中包含一个java，那就被干掉了，作为长尾就没了