Elasticsearch匹配查询实验报告

一、实验目的和背景
Elasticsearch是一个开源的分布式全文搜索引擎，可以支持各种类型的数据存储和检索。匹配查询是Elasticsearch中最常用的查询类型之一，它可以根据查询条件匹配数据集中的文档，并返回相关的结果。本次实验的目的是通过对Elasticsearch匹配查询的实验，了解其查询性能、精确度和召回率等指标，为后续的应用提供参考。

二、实验环境和工具
本次实验使用的环境和工具如下：
- Elasticsearch版本：7.9.3
- Kibana版本：7.9.3
- 数据集：电影评论数据集
- 查询语句："action" AND "thrilling"

三、实验步骤和结果
1. 创建索引
使用Kibana的Dev Tools创建索引，并指定字段类型和分词器：

PUT /movie_review
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "movie_title": { "type": "text", "analyzer": "standard" },
      "review_text": { "type": "text", "analyzer": "english" }
    }
  }
}

2. 导入数据
使用Kibana的Dev Tools导入电影评论数据集：

POST /movie_review/_bulk
{ "index": { "_id": "1" }}
{ "movie_title": "Inception", "review_text": "This is an action-packed and thrilling movie." }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "movie_title": "The Dark Knight", "review_text": "This is another action-packed and thrilling movie." }
{ "index": { "_id": "3" }}
{ "movie_title": "Interstellar", "review_text": "This is a sci-fi movie with some action and thrilling moments." }

3. 执行查询
使用Kibana的Dev Tools执行查询语句：

GET /movie_review/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "review_text": {
        "query": "action AND thrilling"
      }
    }
  }
}

4. 实验结果
查询结果如下所示：

{
  "took" : 13,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.6931472,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.6931472,
        "_source" : {
          "movie_title" : "The Dark Knight",
          "review_text" : "This is another action-packed and thrilling movie."
        }
      },
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.57735026,
        "_source" : {
          "movie_title" : "Inception",
          "review_text" : "This is an action-packed and thrilling movie."
        }
      },
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "movie_title" : "Interstellar",
          "review_text" : "This is a sci-fi movie with some action and thrilling moments."
        }
      }
    ]
  }
}

查询结果共返回了三个文档，其中第二个文档的匹配度最高，得分为0.6931472。

四、实验分析和总结
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
1. Elasticsearch的匹配查询功能可以根据查询条件匹配数据集中的文档，并返回相关的结果。
2. 分词器的选择对查询结果有很大的影响，不同的分词器会对文本进行不同的分词处理。
3. 查询性能受到多方面的因素影响，包括索引的大小、查询条件的复杂度等。
4. 精确度和召回率是衡量匹配查询效果的重要指标，需要针对具体的应用场景进行评估。

综上所述，Elasticsearch匹配查询是一个非常强大的功能，可以帮助我们快速地检索和分析大量的文本数据。在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的分词器和查询语句，以达到最优的查询效果。