我是弹性搜索的新手。我在下面查询
GET deals2/_search
{
"size": 200,
"_source": ["acquireInfo"],
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"fields": ["acquireInfo.company_name.keyword"],
"query": "az*"
}
}
]
}
}
}
在这里,我希望Elastic应该给出不区分大小写的结果,例如以下面的字符串开头的字符串
"Az"
"AZ"
"az"
"aZ"
"Az"
但是我并没有像这样得到所有结果。所以任何人都可以帮助我。
示例:-我有4个文档
1)Aziia Avto Ust-Kamenogorsk OOO
2)AZ Infotech Inc
3)AZURE Midstream Partners LP
4)State Oil Fund of the Republic of Azerbaijan
现在在az
上搜索时,应该只返回前3个文档,因为它们以az
开头,忽略大小写,而不是第四个文档,后者也有az
,但开头没有。
答案 0 :(得分:2)
这是在您使用关键字字段在应用程序中为company_name
编制索引时发生的。
关键字分析器是一个“空转”分析器,它以单个令牌的形式返回整个输入字符串,例如公司名称,由foo
,Foo
,{ {1}}仅存储大小写,并搜索fOo
,仅匹配foo
,因为弹性搜索最终适用于令牌匹配(区分大小写)。
您需要使用standard analyzer或其他一些custom analyzer来解决您的其他用例,并在现场使用lowercase token filter并使用match被分析的查询,并使用与用于对该字段建立索引的分析器相同的分析器,这样,您的搜索查询将生成相同的令牌,这些令牌存储在索引中,并且搜索将不区分大小写。
编辑:在聊天中与用户进行了讨论,并更新了答案以满足其要求,这些要求如下:-
步骤1:-定义索引的设置和映射。
端点:-http:// {{hostname}}:{{port}} / {{index}}
foo
第2步:为所有文档建立索引
端点:http:// {{hostname}}:{{port}} / {{index}} / _doc /-> 1,2,3,4等
{
"settings": {
"analysis": {
"normalizer": {
"my_normalizer": {
"type": "custom",
"char_filter": [],
"filter": "lowercase"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"company_name": {
"type": "keyword",
"normalizer": "my_normalizer"
}
}
}
}
Step3:-搜索查询
端点:-http:// {{hostname}}:{{port}} / {{index}} / _search
{
"company_name" : "State Oil Fund of the Republic of Azerbaijan"
}
这将带来以下预期结果:-
{ "query": {
"prefix" : { "company_name" : "az" }
}
}
说明:,因为早期的OP并未在搜索结果中提及排除第4个文档,因此我建议创建一个文本字段,以便生成个人令牌,但现在根据需要仅仅是前缀搜索,我们不需要单独的令牌,我们只需要1个令牌,但是应该将其小写以支持不区分大小写的搜索,这就是我在{
"took": 870,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "prerfixsearch",
"_type": "_doc",
"_id": "2ec9df0fc-dc04-47bb-914f-91a9f20d09efd15f2506-293f-4fb2-bdc3-925684a930b5",
"_score": 1,
"_source": {
"company_name": "AZ Infotech Inc"
}
},
{
"_index": "prerfixsearch",
"_type": "_doc",
"_id": "160d01183-a308-4408-8ac1-a85da950f285edefaca2-0b68-41c6-ba34-21bbef57f84f",
"_score": 1,
"_source": {
"company_name": "Aziia Avto Ust-Kamenogorsk OOO"
}
},
{
"_index": "prerfixsearch",
"_type": "_doc",
"_id": "1da878175-7db5-4332-baa7-ac47bd39b646f81c1770-7ae1-4536-baed-0a4f6b20fa38",
"_score": 1,
"_source": {
"company_name": "AZURE Midstream Partners LP"
}
}
]
}
}
字段上应用自定义规范化器的原因。 / p>