二十三、elasticSearch前缀搜索/通配符/ngram分词

1、前缀搜索

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": {
        "value": "C3"
      }
    }
  }
}

前缀越短,要处理的doc越多,性能越差,尽可能用长前缀搜索,前缀搜索会进行全扫,就和数据库中的全表扫描,性能很差。
2、通配符搜索

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": {
        "value": "C?K*5"
      }
    }
  }
}

?:任意字符
*:0个或任意多个字符

性能一样差,必须扫描整个倒排索引,才ok
3、正则搜索

GET /my_index/my_type/_search 
{
  "query": {
    "regexp": {
      "title": "C[0-9].+"
    }
  }
}

[0-9]:指定范围内的数字
[a-z]:指定范围内的字母
.:一个字符
+:前面的正则表达式可以出现一次或多次

4、搜索推荐

GET /my_index/my_type/_search 
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "title": "hello d"
    }
  }
}

原理跟match_phrase类似,唯一的区别,就是把最后一个term作为前缀去搜索

GET /my_index/my_type/_search 
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "title":{
“query”:"hello d",
“slop”:10,
“max_expansions”:50
} 
    }
  }
}

hello就是去进行match,搜索对应的doc
w,会作为前缀,去扫描整个倒排索引,找到所有w开头的doc
然后找到所有doc中,即包含hello,又包含w开头的字符的doc
根据你的slop去计算,看在slop范围内,能不能让hello w,正好跟doc中的hello和w开头的单词的position相匹配
也可以指定slop,但是只有最后一个term会作为前缀
max_expansions:指定prefix最多匹配多少个term,超过这个数量就不继续匹配了,限定性能
5、什么是ngram/edge ngram
就是分词切分设置
例如:quick,5种长度下的ngram
ngram length=1,q u i c k
ngram length=2,qu ui ic ck
ngram length=3,qui uic ick
ngram length=4,quic uick
ngram length=5,quick
quick,anchor首字母后进行ngram
q
qu
qui
quic
quick

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "autocomplete_filter":{
          "type":"ngram",
          "min_gram":1,
          "max_gram":20
        }
      },
      "analyzer": {
        "autocomplete":{
          "type":"custom",
          "tokenizer":"standard",
          "filter":[
            "lowercase","autocomplete_filter"
            ]
        }
      }
    }
  }
}
GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "autocomplete",
  "text": "zhuxingyu"
}

6、误拼写时的fuzzy模糊搜索技术

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "jddva",
        "fuzziness": 2
      }
    }
  }
}

fuzzy搜索以后,会自动尝试将你的搜索文本进行纠错,然后去跟文本进行匹配
fuzziness,你的搜索文本最多可以纠正几个字母去跟你的数据进行匹配,默认如果不设置,就是2
另一种写法

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "jdava BLOG",
        "fuzziness":"AUTO",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

Operator:包含

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,378评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,356评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,702评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,259评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,263评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,036评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,349评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,979评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,469评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,938评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,059评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,703评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,257评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,262评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,501评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,792评论 2 345