在Elasticsearch中查询Term Vectors词条向量信息

这篇文章有点深度，可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了，有些地方理解的不对还请多多指正。
更多内容还请参考整理的ELK教程

关于Term Vectors

额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors。

为了不干扰正常的理解，后续就都直接称呼英文的名字吧！免得误导...

先不看这篇文章，如果想要记录全文检索的信息，大家设想一下我们都需要什么内容，就拿"hello world! hello everybody!"来举例。

• 首先就是这句话都有什么词，"hello","world","everybody"
• 然后是这些词关联的文档，因为有可能不止上面这一句话。
• 最后就是词在文档中的位置，比如hello，出现了两次，就需要记录两份位置信息。

关于TermVector在Lucene中的概念，可以参考网络中的一篇文章

使用_termvectors查询词条向量

在Elasticsearch中可以使用_termvectors查询一个文档中词条相关的信息。这个文档可能是es中存储的，也可能是用户直接在请求体中自定义的。这个方法默认是一个实时的统计信息。

常见的语法如：

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true'

也可以指定某个字段，返回这个字段的信息：

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?fields=text,...'

注意，在Elasticsearch中2.0之前都是使用_termvector，之后都是使用的_termvectors。

返回的信息

使用上面的请求，会返回词条相关的信息：

• 词条的信息，比如position位置、start_offset开始的偏移值、end_offset结束的偏移值、词条的payLoads（这个主要用于自定义字段的权重）
• 词条统计，doc_freq、ttf该词出现的次数、term_freq词的频率
• 字段统计，包含sum_doc_freq该字段中词的数量(去掉重复的数目)、sum_ttf文档中词的数量（包含重复的数目）、doc_count涉及的文档数等等。

默认会返回词条的信息和统计，而不会返回字段的统计。

另外，默认这些统计信息是基于分片的，可以设置dfs为true,返回全部分片的信息，但是会有一定的性能问题，所以不推荐使用。还可以使用field字段对返回的统计信息的字段进行过滤，只返回感兴趣的那部分内容。

例子1：返回存储的Term Vectors信息

首先需要定义一下映射的信息：

curl -s -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{"mappings": {"tweet": {"properties": {"text": {"type": "string","term_vector": "with_positions_offsets_payloads","store" : true,"analyzer" : "fulltext_analyzer"},"fullname": {"type": "string","term_vector": "with_positions_offsets_payloads","analyzer" : "fulltext_analyzer"}}}},"settings" : {"index" : {"number_of_shards" : 1,"number_of_replicas" : 0},"analysis": {"analyzer": {"fulltext_analyzer": {"type": "custom","tokenizer": "whitespace","filter": ["lowercase","type_as_payload"]}}}} }'

然后插入两条数据：

curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1?pretty=true' -d '{"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test " }'curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/2?pretty=true' -d '{"fullname" : "Jane Doe","text" : "Another twitter test ..." }'

接下来查询一下文档1的Term Vectors信息:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true' -d '{"fields" : ["text"],"offsets" : true,"payloads" : true,"positions" : true,"term_statistics" : true,"field_statistics" : true }'

可以得到下面的结果：

{"_id": "1","_index": "twitter","_type": "tweet","_version": 1,"found": true,"term_vectors": {"text": {"field_statistics": {"doc_count": 2,"sum_doc_freq": 6,"sum_ttf": 8},"terms": {"test": {"doc_freq": 2,"term_freq": 3,"tokens": [{"end_offset": 12,"payload": "d29yZA==","position": 1,"start_offset": 8},{"end_offset": 17,"payload": "d29yZA==","position": 2,"start_offset": 13},{"end_offset": 22,"payload": "d29yZA==","position": 3,"start_offset": 18}],"ttf": 4},"twitter": {"doc_freq": 2,"term_freq": 1,"tokens": [{"end_offset": 7,"payload": "d29yZA==","position": 0,"start_offset": 0}],"ttf": 2}}}} }

可以看到上面返回了词条的统计信息，以及字段的统计信息。

例子2：轻量级生成Term Vectors

虽然这个字段不是显示存储的，但是仍然可以进行词条向量的信息统计。因为ES可以在查询的时候，从_source中分析出相应的内容。

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true' -d '{"fields" : ["text", "some_field_without_term_vectors"],"offsets" : true,"positions" : true,"term_statistics" : true,"field_statistics" : true }'

关于字段的存储于不存储，可以简单的理解为：

• 如果字段存储，在ES进行相关的查询时，会直接从存储的字段读取信息
• 如果字段不存储，ES会从_source中查询分析，提取相应的部分。

由于每次读取操作都是一次的IO，因此如果你不是只针对某个字段、或者_source中的信息太多，那么请优先不存储该字段，即从_source中获取就好。

例子3：手动自定义的文档统计

ES支持对一个用户自定义的文档进行分析，比如：

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_termvectors' -d '{"doc" : {"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test"} }'

注意如果这个字段没有预先定义映射，那么会按照默认的映射配置进行分析。

例子4：重新定义分析器

可以使用per_field_analyzer参数定义该字段的分析器，这样每个字段都可以使用不同的分析器，分析其词条向量的信息。如果这个字段已经经过存储，那么会重新生成它的词条向量，如：

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_termvectors' -d '{"doc" : {"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test"},"fields": ["fullname"],"per_field_analyzer" : {"fullname": "keyword"} }'

会返回：

{"_index": "twitter","_type": "tweet","_version": 0,"found": true,"term_vectors": {"fullname": {"field_statistics": {"sum_doc_freq": 1,"doc_count": 1,"sum_ttf": 1},"terms": {"John Doe": {"term_freq": 1,"tokens": [{"position": 0,"start_offset": 0,"end_offset": 8}]}}}} }

例子5：字段过滤器

在进行词条向量的信息查询时，可以根据自定义的过滤器，返回感兴趣的信息。

常用的过滤器参数如：

• max_num_terms 最大的词条数目
• min_term_freq 最小的词频，比如忽略那些在字段中出现次数小于一定值的词条。
• max_term_freq 最大的词频
• min_doc_freq 最小的文档频率，比如忽略那些在文档中出现次数小于一定的值的词条
• max_doc_freq 最大的文档频率
• min_word_length 忽略的词的最小长度
• max_word_length 忽略的词的最大长度

GET /imdb/movies/_termvectors {"doc": {"plot": "When wealthy industrialist Tony Stark is forced to build an armored suit after a life-threatening incident, he ultimately decides to use its technology to fight against evil."},"term_statistics" : true,"field_statistics" : true,"dfs": true,"positions": false,"offsets": false,"filter" : {"max_num_terms" : 3,"min_term_freq" : 1,"min_doc_freq" : 1} }

会返回：

{"_index": "imdb","_type": "movies","_version": 0,"found": true,"term_vectors": {"plot": {"field_statistics": {"sum_doc_freq": 3384269,"doc_count": 176214,"sum_ttf": 3753460},"terms": {"armored": {"doc_freq": 27,"ttf": 27,"term_freq": 1,"score": 9.74725},"industrialist": {"doc_freq": 88,"ttf": 88,"term_freq": 1,"score": 8.590818},"stark": {"doc_freq": 44,"ttf": 47,"term_freq": 1,"score": 9.272792}}}} }

总结

以上是生活随笔为你收集整理的在Elasticsearch中查询Term Vectors词条向量信息的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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