主要知識點：
- match_phrase的使用場景
- match_phrase的用法
- match_phrase的原理
一、什么是近似匹配
match_phrase的使用場景
現假設有兩個句子
１、java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system.
２、java spark are very related, because scala is spark's programming language and scala is also based on jvm like java.
進行match query，ｑｕｅｒｙ語法如下：
{
＂ｑｕｅｒｙ＂：｛
"match": {
"content": "java spark"
}
｝
}
match query進行搜索，只能搜索到包含java或spark的document，包含java和spark的doc都會被返回回來。現在假如說我們要實現以下三個需求：
1、java spark，就靠在一起，中間不能插入任何其他字符，就要搜索出來這種doc
2、java spark，但是要求，java和spark兩個單詞靠的越近，doc的分數越高，排名越靠前
３、我們搜索時，文檔中必須包含java spark這兩個文檔，且他們之間的距離不能超過５，
要實現上述三個需求，用match做全文檢索，是搞不定的，必須得用proximity match（近似匹配），proximity match分兩種，短語匹配（phrase match）和近似匹配（proximity match）。這一講，要學習的是phrase match，就是僅僅搜索出java和spark靠在一起的那些doc，比如有個doc，是java use'd spark，這就不是結果。
二、match_phrase的用法
phrase match，就是要去將多個term作為一個短語，一起去搜索，只有包含這個短語的doc才會作為結果返回。match是只在包含其中任何一個分詞就返回。
１、match語法：
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "java spark"
}
}
}
單單包含java的doc也返回了，不是我們想要的結果
２、改一個數據，將一個doc的content設置為恰巧包含java spark這個短語，以方便搜索
POST /forum/article/5/_update
{
"doc": {
"content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark"
}
}
３、match_phrase語法
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": "java spark"
}
}
}
結果只返回了最后我們修改的那個ｄｏｃ，只包含java或ｓｐａｒｋ的doc不會返回
三、match_phrase的原理
１、理解term position
ｅｓ分詞器在分詞做倒排索引時，會記錄下每個分詞在對應的ｄｏｃ中的位置（position）
比如有下面兩個ｄｏｃ＞
doc1：hello world, java spark
doc2：hi, spark java
做倒排索引時：
hello doc1(0)
wolrd doc1(1)
java doc1(2) doc2(2)
spark doc1(3) doc2(1)
（）中表示位置。可以通過以下語句進行查看。
GET _analyze
{
"text": "hello world, java spark",
"analyzer": "standard"
}
２、match_phrase的基本原理
match_phrase執行過程：
１.如ｍａｔｃｈ搜索一樣進行分詞，
２.對分詞后的單詞到ｆｉｅｌｄ中去進行搜索。這一步返回每個單詞對應的ｄｏｃ，並返回這些單詞在對應的ｄｏｃ中的位置，
３.對返回的ｄｏｃ進行第一步的篩選，找到每個單詞都在同一個ｆｉｅｌｄ的ｄｏｃ。
４.對第３步進行篩選后的ｄｏｃ進行再一次的篩選，選回位置符合要求的ｄｏｃ。比如，對於match_phrase，就是找到后一個單詞的位置比前一個單詞的位置大１。
５．proximity match原理一樣，只是第四位對位置進行篩選時的方法不同。