单一查询字符串(Single Query String)

bool查询是多字段查询的中流砥柱。在很多场合下它都能很好地工作，特别是当你能够将不同的查询字符串映射到不同的字段时。

问题在于，现在的用户期望能够在一个地方输入所有的搜索词条，然后应用能够知道如何为他们得到正确的结果。所以当我们把含有多个字段的搜索表单称为高级搜索(Advanced Search)时，是有一些讽刺意味的。高级搜索虽然对用户而言会显得更"高级"，但是实际上它的实现方式更简单。

对于多词，多字段查询并没有一种万能(one-size-fits-all)的方法。要得到最佳的结果，你需要了解你的数据以及如何使用恰当的工具。

了解你的数据

当用户的唯一输入就是一个查询字符串时，你会经常碰到以下三种情况：

1.最佳字段(Best fields)::

当搜索代表某些概念的单词时，例如"brown fox"，几个单词合在一起表达出来的意思比单独的单词更多。类似title和body的字段，尽管它们是相关联的，但是也是互相竞争着的。文档在相同的字段中应该有尽可能多的单词(译注：搜索的目标单词)，文档的分数应该来自拥有最佳匹配的字段。

2.多数字段(Most fields)::

一个用来调优相关度的常用技术是将相同的数据索引到多个字段中，每个字段拥有自己的分析链(Analysis Chain)。

主要字段会含有单词的词干部分，同义词和消除了变音符号的单词。它用来尽可能多地匹配文档。

相同的文本可以被索引到其它的字段中来提供更加精确的匹配。一个字段或许会包含未被提取成词干的单词，另一个字段是包含了变音符号的单词，第三个字段则使用shingle来提供关于单词邻近度(Word Proximity)的信息。

以上这些额外的字段扮演者signal的角色，用来增加每个匹配的文档的相关度分值。越多的字段被匹配则意味着文档的相关度越高。

3.跨字段(Cross fields)::

对于一些实体，标识信息会在多个字段中出现，每个字段中只含有一部分信息：

• Person: first_name 和 last_name
• Book: title, author, 和 description
• Address: street, city, country, 和 postcode

此时，我们希望在任意字段中找到尽可能多的单词。我们需要在多个字段中进行查询，就好像这些字段是一个字段那样。

以上这些都是多词，多字段查询，但是每种都需要使用不同的策略。我们会在本章剩下的部分解释每种策略。