Question

假设文档文本为 This is a sample text to show how the search results works，而我的查询字符串是mple tex。我希望此查询字符串与文本匹配，因为它与sample text部分匹配。

如何在弹性搜索中做到这一点？ ES中可以进行很多搜索吗？

我目前使用的是match_phrase查询

"query": {"match_phrase": {"description": "mple tex"}},

Answer 1

尝试使用description.keyword而不只是description。 description.keyword字段将使用原始格式或字符串格式的文本。这将帮助您获得完全匹配或通配符匹配。

如果已将自定义分析器应用于字段描述。然后在映射中应用关键字类型。

类似于上面的建议，但这很简单。

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "description": {
        "value": "*ronavir*"
      }
    }
  }
}

以上适用于单个单词。像它获取单词匹配冠状病毒的结果。但是对于多个单词，您需要对文本进行ngram分析。

Answer 2

您可以使用query_string查询来创建一个复杂的搜索，其中包括通配符，跨多个字段的搜索等等。要了解更多信息，请参阅Query String

上的此官方文档

搜索查询：

{  
   "query":{  
      "query_string":{  
         "default_field":"description",
         "query":"*mple tex*"
      }
   }
}

搜索结果：

"hits": [
      {
        "_index": "my-index",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 2.0,
        "_source": {
          "description": "This is a sample text to show how the search results works"
        }
      }

Answer 3

您要查找的内容称为中缀搜索，可以使用ngram token filter轻松完成。请参见下面的完整工作示例，这比进行通配符搜索更好，并且不使用{{1} }，不建议使用搜索框，如官方文档中所述。

由于它针对任何无效语法返回错误，因此不建议使用query_string查询搜索框。

索引定义

query string

为示例文档建立索引

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "autocomplete_filter": {
                    "type": "ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 10
                }
            },
            "analyzer": {
                "autocomplete": {
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "autocomplete_filter"
                    ]
                }
            }
        },
        "index.max_ngram_diff": 10
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "autocomplete",
                "search_analyzer": "standard"
            }
        }
    }
}

**搜索您的文字**

{
    "title":"This is a sample text to show how the search results works"
}

带有分数的搜索结果

{
   "query": {
      "match": {
         "title": {
            "query": "mple tex"
         }
      }
   }
}

请查看详细的opster's blog on various autocomplete approaches，并且在此也提及了它们的权衡方法。

注意：请参阅my detailed answer on how to choose best autocomplete approach based on functional and non-functional requirements and with their trade-off

如何在弹性搜索中部分匹配多个单词的通配符查询？

3 个答案: