短语匹配

就像 match 查询对于标准全文检索是一种最常用的查询一样，当你想找到彼此邻近搜索词的查询方法时，就会想到 match_phrase 查询。

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}

类似 match 查询， match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置 与搜索词项相同的文档。 比如对于 quick fox 的短语搜索可能不会匹配到任何文档，因为没有文档包含的 quick 词之后紧跟着 fox 。

match_phrase 查询同样可写成一种类型为 phrase 的 match 查询:

"match": {
    "title": {
        "query": "quick brown fox",
        "type":  "phrase"
    }
}

词项的位置

当一个字符串被分词后，这个分析器不但会返回一个词项列表，而且还会返回各词项在原始字符串中的 位置 或者顺序关系：

GET /_analyze?analyzer=standard
Quick brown fox

返回信息如下：

{
   "tokens": [
      {
         "token": "quick",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 5,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 1 <1>
      },
      {
         "token": "brown",
         "start_offset": 6,
         "end_offset": 11,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 2 <1>
      },
      {
         "token": "fox",
         "start_offset": 12,
         "end_offset": 15,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 3 <1>
      }
   ]
}

1. position 代表各词项在原始字符串中的位置。

位置信息可以被存储在倒排索引中，因此 match_phrase 查询这类对词语位置敏感的查询， 就可以利用位置信息去匹配包含所有查询词项，且各词项顺序也与我们搜索指定一致的文档，中间不夹杂其他词项。

什么是短语

一个被认定为和短语 quick brown fox (((“match_phrase query”, “documents matching a phrase”)))(((“phrase matching”, “criteria for matching documents”)))匹配的文档，必须满足以下这些要求：

• quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。

• brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。

• fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。

如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。