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在 Elasticsearch 中，multi_match 查询是用来在多个字段中查找匹配的文本。它有不同的 type（类型），例如 most_fields、best_fields 和 cross_fields，这些类型在多字段查询时的匹配策略不同。了解这些类型的区别有助于在不同的场景下做出正确的查询选择。

1. multi_match 查询的类型

1.1 best_fields（默认）

best_fields 是 默认类型。它在多个字段上查找匹配项，并返回与单个字段最匹配的结果。也就是说，ES 会计算每个字段的相关性，然后返回最佳的字段匹配结果。

• 适用场景：当你希望查询中的单个字段更重要时，best_fields 适合。
• 匹配逻辑：多个字段参与查询，但只会选取最好的字段结果。

1.2 most_fields

most_fields 会把多个字段的匹配结果合并到一起，计算最匹配的字段的相关性。每个字段会被视为一个独立的匹配源，并且它们的分数会累加在一起。

• 适用场景：当你希望多个字段的匹配对结果有较大影响时，most_fields 适合。
• 匹配逻辑：多个字段的匹配结果累加，最终的得分是字段得分的总和。

1.3 cross_fields

cross_fields 适用于对多个字段中的数据进行组合查询。它将多个字段合并在一起，类似于一个字段查询。这对于多字段中包含相同概念的情况（例如多个单词分布在不同的字段）尤其有用。

• 适用场景：当你希望将多个字段视为同一个字段的组合时，cross_fields 适合。
• 匹配逻辑：多个字段被视为一个大的字段进行匹配。

2. 不同类型的示例

假设你有一个包含以下字段的 products 索引：

{"product_name": "Wireless Mouse","description": "A wireless mouse with ergonomic design","category": "Electronics"
}

你想要对这几个字段进行查询，可以使用 multi_match 来搜索多个字段。

查询示例数据：

POST /products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "product_name": "Wireless Mouse", "description": "A wireless mouse with ergonomic design", "category": "Electronics" }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "product_name": "Wired Keyboard", "description": "A keyboard with ergonomic design", "category": "Electronics" }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "product_name": "Wireless Keyboard", "description": "Wireless keyboard for gaming", "category": "Electronics" }

3. 示例 1: 使用 best_fields

best_fields 是默认类型，表示从多个字段中选取相关性最强的字段。

查询：

POST /products/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "wireless mouse","fields": ["product_name", "description"],"type": "best_fields"}},"explain": true
}

说明：

• 这个查询会在 product_name、description 字段上查找匹配，并根据相关性返回最佳的字段匹配结果。
• 如果 product_name 字段匹配度最高，ES 会选择 product_name 字段作为最终匹配字段。

4. 示例 2: 使用 most_fields

most_fields 会将多个字段的相关性累加。

查询：

POST /products/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "wireless mouse","fields": ["product_name", "description"],"type": "most_fields"}},"explain": true
}

说明：

• 这个查询会把 product_name、description 两个字段的匹配结果合并，计算它们的总相关性，并返回结果。
• 比如，product_name 和 description 都与查询的 wireless mouse 匹配时，它们的相关性分数会被加在一起。

5. 示例 3: 使用 cross_fields

cross_fields 用于处理多个字段中包含的同一概念时，可以把它们当作一个大的字段进行匹配。

查询：

POST /products/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "wireless mouse","fields": ["product_name", "description"],"type": "cross_fields"}},"explain": true
}

说明：

• 这个查询会把 product_name、description 视为一个联合字段，来匹配查询词 wireless mouse。
• 即使 wireless mouse 分布在多个字段中（例如，product_name 包含 wireless，description 包含 mouse），cross_fields 会将它们合并为一个整体进行匹配。

6. 返回的结果对比

假设你使用了相同的查询词 wireless mouse，结果的排序可能会有所不同，具体取决于查询使用的类型。

1. best_fields：选择一个字段（最匹配的字段），然后返回与该字段最匹配的文档。
2. most_fields：计算多个字段的得分，并返回得分最高的文档。
3. cross_fields：将多个字段视为一个字段进行匹配，从而查找多个字段中的联合匹配。

7. 总结对比

类型	描述	适用场景
best_fields	在多个字段上查找匹配，只选择相关性最强的字段作为最终匹配结果（默认）。	如果只关注单个最相关字段，适用于精确匹配。
most_fields	将多个字段的相关性得分累加，最终返回得分最高的结果。	如果多个字段的匹配结果对最终排序有较大影响。
cross_fields	将多个字段合并为一个整体进行查询，适用于查询词分布在不同字段中的情况。	如果多个字段包含查询的不同部分，且它们属于相同的概念。

8. 总结

• best_fields 适用于你只关心最相关的字段结果时，通常用于精确匹配查询。
• most_fields 适用于你希望多个字段的匹配都能影响查询结果时，适合宽松匹配。
• cross_fields 适用于你希望将多个字段视为一个字段的组合时，尤其是在查询词分布在不同字段中时。