Elasticsearch中的query_string和group match有什么区别？

Question

这两个查询有什么区别：

"query": {
"bool": {
 ...
  "should": [
    {
      "match": {
        "description": {
          "query": "test"              
        }
      }
    },
    {
      "match": {
        "address": {
          "query": "test",              
        }
      }
    },
    {
      "match": {
        "country": {
          "query": "test"              
        }
      }
    },
    {
      "match": {
        "city": {
          "query": "test"
        }
      }
    }        
  ]
}}

还有这个：

"query": {
"bool": {
 ...      
  "should": [        
    {
      "query_string": {
        "query": "test",
        "fields": [
          "description",
          "address",
          "country",
          "city"              
        ]
      }
    }
  ]
}}

性能，相关性？

提前致谢！

- Ievgen Martynov

Answer 1

查询会根据字段分析器进行分析（除非您在查询本身中指定了分析器），因此使用单个查询查询多个字段并不一定意味着只分析一次查询。请注意，query_string 支持lucene查询语法：AND 和 OR 运算符，对特定字段进行查询，通配符、短语查询等，因此需要解析它，这在性能方面可能没有太大的差别，但容易出错，并可能导致错误。如果您不需要所有这些功能，请使用匹配查询，如果您想在多个字段上执行相同的查询，请查看multi_match 查询，它可以做到您使用 query_string 所做的事情，但内部转换为多个匹配查询。另外，如果您比较多个匹配查询和您的 query_string 的输出，返回的分数可能会有很大不同。使用布尔查询，您有效地构建了一个 Lucene 布尔查询，而 query_string 默认使用 "use_dis_max": "true"，这意味着它默认使用内部的dis_max 查询。使用 multi_match 查询也是如此。如果将 use_dis_max 设置为 false，则内部将使用布尔查询。

- javanna

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谢谢，multi_match查询确实适用于这种情况。我需要深入阅读手册 :) - Ievgen Martynov

Answer 2

就性能而言，我认为第二个查询将具有性能优势，因为第一个查询需要分析所有四个match部分的查询字符串，而在第二个查询中只需要分析一个查询字符串。

除此之外，还可以比较这里的一些内容。

我不确定相关性差异，但您可以始终执行这两个查询，并查看从获取的结果中是否存在任何相关性差异。

- aash

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实际上，查询是根据字段分析器进行分析的，因此查询多个字段并不一定意味着仅分析一次查询。 - javanna

好的，我想我错过了那个，谢谢更新。 - aash