本篇内容主要讲解“Java中Term Vector的概念和使用方法是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java中Term Vector的概念和使用方法是什么”吧!

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term vector是什么？

每次有document数据插入时，elasticsearch除了对document进行正排、倒排索引的存储之外，如果此索引的field设置了term_vector参数，elasticsearch还会对这个的分词信息进行计算、统计，比如这个document有多少个field，每个field的值分词处理后得到的term的df值，ttf值是多少，每个term存储的位置偏移量等信息，这些统计信息统称为term vector。term vector的值有5个

• no：不存储term vector信息，默认值

• yes：只存储field terms信息，不包含position和offset信息

• with_positions：存储term信息和position信息

• with_offsets：存储term信息和offset信息

• with_positions_offsets：存储完整的term vector信息，包括field terms、position、offset信息。

term vector的信息生成有两种方式：index-time和query-time。index-time即建立索引时生成term vector信息，query-time是在查询过程中实时生成term vector信息，前者以空间换时间，后者以时间换空间。

term vector有什么作用？

term vector本质上是一个数据探查的工具（可以看成是一个debugger工具），上面记录着一个document内的field分词后的term的详细情况，如拆分成几个term，每个term在正排索引的哪个位置，各自的df值、ttf值分别是多少等等。一般用于数据疑似问题的排查，比如说排序和搜索与预期的结果不一致，需要了解根本原因，可以拿这个工具手动进行数据分析，帮助判断问题的根源。

读懂term vector信息

我们来看看一个完整的term vector报文，都有哪些信息，带#号的一行代码是添加的注释，如下示例：

{
 "_index": "music",
 "_type": "children",
 "_id": "1",
 "_version": 1,
 "found": true,
 "took": 0,
 "term_vectors": {
   "text": {
     "field_statistics": {
       "sum_doc_freq": 3,
       "doc_count": 1,
       "sum_ttf": 3
     },
     "terms": {
       "elasticsearch": {
         "doc_freq": 1,
         "ttf": 1,
         "term_freq": 1,
         "tokens": [
           {
             "position": 2,
             "start_offset": 11,
             "end_offset": 24
           }
         ]
       },
       "hello": {
         "doc_freq": 1,
         "ttf": 1,
         "term_freq": 1,
         "tokens": [
           {
             "position": 0,
             "start_offset": 0,
             "end_offset": 5
           }
         ]
       },
       "java": {
         "doc_freq": 1,
         "ttf": 1,
         "term_freq": 1,
         "tokens": [
           {
             "position": 1,
             "start_offset": 6,
             "end_offset": 10
           }
         ]
       }
     }
   }
 }
}

一段完整的term vector信息，term vector是按field为维度来统计的，主要包含三个部分：

• field statistics

• term statistics

• term information

field statistics

指该索引和type下所有的document，对这个field所有term的统计信息，注意document的范围，不是某一条，是指定index/type下的所有document。

• sum_doc_freq(sum of document frequency)：这个field中所有的term的df之和。

• doc_count(document count)：有多少document包含这个field，有些document可能没有这个field。

• sum_ttf(sum of total term frequency)：这个field中所有的term的tf之和。

term statistics

hello为当前document中，text field字段分词后的term，查询时设置term_statistics=true时生效。

• doc_freq(document frequency)：有多少document包含这个term。

• ttf(total term frequency)：这个term在所有document中出现的频率。

• term_freq(term frequency in the field)：这个term在当前document中出现的频率。

term information

示例中tokens里面的内容，tokens里面是个数组

• position：这个term在field里的正排索引位置，如果有多个相同的term，tokens下面会有多条记录。

• start_offset：这个term在field里的偏移，表示起始位置偏移量。

• end_offset：这个term在field里的偏移量，表示结束位置偏移量。

term vector使用案例

1. 建立索引music，type命名为children，指定text字段为index-time，fullname字段为query-time

PUT /music
{
 "mappings": {
   "children": {
     "properties": {
       "content": {
           "type": "text",
           "term_vector": "with_positions_offsets",
           "store" : true,
           "analyzer" : "standard"
        },
        "fullname": {
           "type": "text",
           "analyzer" : "standard"
       }
     }
   }
 }
}

1. 添加3条示例数据

PUT /music/children/1
{
 "fullname" : "Jean Ritchie",
 "content" : "Love Somebody"
}

PUT /music/children/2
{
 "fullname" : "John Smith",
 "content" : "wake me, shark me ..."
}
PUT /music/children/3
{
 "fullname" : "Peter Raffi",
 "content" : "brush your teeth"
}

1. 对document id为1这条数据进行term vector探查

GET /music/children/1/_termvectors
{
 "fields" : ["content"],
 "offsets" : true,
 "positions" : true,
 "term_statistics" : true,
 "field_statistics" : true
}

得到的结果即为上文的term vector示例。另外可以提一下，用这3个document的id进行查询，field_statistics部分是一样的。

term vector常见用法

除了上一节的标准查询用法，还有一些参数可以丰富term vector的查询。

• doc参数

GET /music/children/_termvectors
{
 "doc" : {
   "fullname" : "Peter Raffi",
   "content" : "brush your teeth"
 },
 "fields" : ["content"],
 "offsets" : true,
 "positions" : true,
 "term_statistics" : true,
 "field_statistics" : true
}

这个语法的含义是针对指定的doc进行term vector分析，doc里的内容可以随意指定，特别实用。

• per_field_analyzer参数
  可以指定字段的分词器进行探查

GET /music/children/_termvectors
{
 "doc" : {
   "fullname" : "Jimmie Davis",
   "content" : "you are my sunshine"
 },
 "fields" : ["content"],
 "offsets" : true,
 "positions" : true,
 "term_statistics" : true,
 "field_statistics" : true,
 "per_field_analyzer" : {
   "text": "standard"
 }
}

• filter参数
  对term vector统计结果进行过滤

GET /music/children/_termvectors
{
 "doc" : {
   "fullname" : "Jimmie Davis",
   "content" : "you are my sunshine"
 },
 "fields" : ["content"],
 "offsets" : true,
 "positions" : true,
 "term_statistics" : true,
 "field_statistics" : true,
 "filter" : {
     "max_num_terms" : 3,
     "min_term_freq" : 1,
     "min_doc_freq" : 1
   }
}

根据term统计信息，过滤出你想要看到的term vector统计结果。也挺有用的，比如你探查数据可以过滤掉一些出现频率过低的term。

• docs参数
  允许你同时对多个doc进行探查，这个使用频率看个人习惯。

GET _mtermvectors
{
  "docs": [
     {
        "_index": "music",
        "_type": "children",
        "_id": "2",
        "term_statistics": true
     },
     {
        "_index": "music",
        "_type": "children",
        "_id": "1",
        "fields": [
           "content"
        ]
     }
  ]
}

term vector使用建议

有两种方式可以得到term vector信息，一种是像上面案例，建立时指定，另一种是直接查询时生成

• index-time，在mapping里配置，建立索引的时候，就直接给你生成这些term和field的统计信息，如果term_vector设置为with_positions_offsets，索引所占的空间是不设置term vector时的2倍。

• query-time，你之前没有生成过任何的Term vector信息，然后在查看term vector的时候，直接就可以看到了，会on the fly，现场计算出各种统计信息，然后返回给你。

这两种方式采用哪种取决于对term vector的使用期望，query-time更常用一些，毕竟这个工具的用处是协助定位问题，实时计算就行。

到此，相信大家对“Java中Term Vector的概念和使用方法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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