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本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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到目前为止，搜索都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索 —— 一项传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
显然我们依旧使用之前的 match 查询在about字段上搜索“rock climbing”。得到两个匹配的文档：
{
...
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.16273327,
"hits": [
{
...
"_score": 0.16273327,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_score": 0.016878016,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即按照每个文档与查询的匹配程度进行排序。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 字段清楚地写着 “rock climbing” 。
但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 字段里提到了“rock” 。因为只有“rock”而没有“climbing”，所以她的 _score(相关性得分) 低于 John 的。
这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何在 (within)全文字段上搜索并首先返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的相关性(relevance)概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，传统关系型数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。