Elasticsearch 如何进行全文搜索？

Elasticsearch 使用全文搜索引擎的原理来支持文本数据的搜索。全文搜索涉及以下关键概念和步骤：

1、分词（Tokenization）：

在索引文本数据之前，文本会被分成一系列的词（tokens）。这个过程被称为分词。每个词通常是文本的一个独立单元，用于构建搜索索引。

2、建立倒排索引（Inverted Index）：

Elasticsearch 使用倒排索引来存储分词后的词汇信息。倒排索引将每个词与包含该词的文档进行关联。这使得在搜索时能够快速定位包含特定词的文档。

3、查询解析（Query Parsing）：

在执行搜索请求时，用户提供的搜索查询被解析为一个结构化的查询语言。Elasticsearch 使用查询解析器将查询转换为底层的 Lucene 查询语法。

4、评分（Scoring）：

检索到的文档根据匹配的程度进行评分，评分决定了搜索结果的排序顺序。Elasticsearch 使用 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等算法来计算文档与查询之间的相关性。

全文搜索的强大之处在于它不仅考虑了精确匹配，还可以处理模糊匹配、近似匹配、分词等情况，从而使搜索结果更加灵活和准确。

在实际应用中，Elasticsearch 提供了多种查询类型和过滤条件，以满足不同的搜索需求。查询语法和搜索的高级特性可以参考 Elasticsearch 官方文档。