1、什么是近似匹配
    两个句子

    1. java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system.
    3. java spark are very related, because scala is spark's programming language and scala is also based on jvm like java.

    match query，搜索java spark

    {
    "match": {
        "content": "java spark"
    }
}

    match query，只能搜索到包含java和spark的document，但是不知道java和spark是不是离的很近
    包含java或包含spark，或包含java和spark的doc，都会被返回回来。我们其实并不知道哪个doc，java和spark距离的比较近。如果我们就是希望搜索java spark，中间不能插入任何其他的字符，那这个时候match去做全文检索，能搞定我们的需求吗？答案是，搞不定。
    如果我们要尽量让java和spark离的很近的document优先返回，要给它一个更高的relevance score，这就涉及到了proximity match，近似匹配
    如果说，要实现两个需求：
    1、java spark，就靠在一起，中间不能插入任何其他字符，就要搜索出来这种doc
    2、java spark，但是要求，java和spark两个单词靠的越近，doc的分数越高，排名越靠前
    要实现上述两个需求，用match做全文检索，是搞不定的，必须得用proximity match，近似匹配
    phrase match，proximity match：短语匹配，近似匹配
    这一讲，要学习的是phrase match，就是仅仅搜索出java和spark靠在一起的那些doc，比如有个doc，是java use'd spark，不行。必须是比如java spark are very good friends，是可以搜索出来的。
    phrase match，就是要去将多个term作为一个短语，一起去搜索，只有包含这个短语的doc才会作为结果返回。不像是match，java spark，java的doc也会返回，spark的doc也会返回。
    2、match_phrase

    GET /forum/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "java spark"
    }
  }
}

    单单包含java的doc也返回了，不是我们想要的结果

    POST /forum/_update/5
{
  "doc": {
    "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark"
  }
}

    将一个doc的content设置为恰巧包含java spark这个短语
    match_phrase语法

    GET /forum/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "content": "java spark"
        }
    }
}

    成功了，只有包含java spark这个短语的doc才返回了，只包含java的doc不会返回
    3、term position

    hello world, java spark        doc1
hi, spark java                doc2

    hello         doc1(0)        
wolrd        doc1(1)
java        doc1(2) doc2(2)
spark        doc1(3) doc2(1)

    了解什么是分词后的position

    GET _analyze
{
  "text": "hello world, java spark",
  "analyzer": "standard"
}

    4、match_phrase的基本原理
    索引中的position，match_phrase

    hello world, java spark        doc1
hi, spark java                doc2

    hello         doc1(0)        
wolrd        doc1(1)
java        doc1(2) doc2(2)
spark        doc1(3) doc2(1)

    java spark --> match phrase

java spark --> java和spark

java --> doc1(2) doc2(2)

spark --> doc1(3) doc2(1)

    要找到每个term都在的一个共有的那些doc，就是要求一个doc，必须包含每个term，才能拿出来继续计算
    doc1 —> java和spark —> spark position恰巧比java大1 —> java的position是2，spark的position是3，恰好满足条件
    doc1符合条件
    doc2 —> java和spark —> java position是2，spark position是1，spark position比java position小1，而不是大1 —> 光是position就不满足，那么doc2不匹配
    必须理解这块原理！！！！
    因为后面的proximity match就是原理跟这个一模一样！！！