我正在尝试使用mongo db为我的食谱网站实现搜索引擎。 我正在尝试向用户显示预先输入小部件框中的搜索建议。
我甚至试图支持错误拼写的查询（levenshtein距离）。
例如：每当用户输入'pza'时，输入提示应显示'pizza'作为建议之一。
如何使用mongodb实现此类功能？
请注意，搜索应该是即时的，因为搜索结果将由预先输入小部件提取。我将运行搜索查询的集合最多有100万个条目。
我想过实施levenshtein距离算法，但这会降低性能，因为收集很大。
我在mongo 2.6中阅读FTS（全文搜索）现在相当稳定，但我的要求是近似匹配，而不是FTS。 FTS不会为'pizza'返回'pza'。
请以有效的方式推荐我。
我正在使用节点js mongodb本机驱动程序。
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MongoDB中的text search功能（如2.6）没有任何内置的模糊/部分字符串匹配功能。正如您所指出的，该用例目前主要关注语言和语言。使用基本布尔运算符和单词/短语匹配来支持。
根据您的要求以及您希望如何“高效”（速度，存储，开发人员时间，所需的基础架构等），有几种可能的方法可以考虑进行模糊匹配：
使用一些现成的声音和相似度算法，在应用程序逻辑中实现对模糊/部分匹配的支持。这种方法的好处包括不必添加任何额外的基础设施，并能够根据您的要求密切调整匹配。
有关更详细的示例，请参阅：Efficient Techniques for Fuzzy and Partial matching in MongoDB。
与提供更高级搜索功能的外部搜索工具集成。这为您的部署增加了一些复杂性，并且可能只是针对typeahead而言过度杀伤，但您可能会发现其他搜索功能要包含在应用程序的其他位置（例如“喜欢这样”，单词接近，分面搜索，......）。
例如，请参阅：How to Perform Fuzzy-Matching with Mongo Connector and Elastic Search。注意：ElasticSearch的{{3}}基于Levenshtein距离。
使用自动填充库，如Twitter的开源fuzzy query，其中包含建议引擎和查询/缓存API。 Typeahead实际上是对任何其他后端方法的补充，其（可选）建议引擎typeahead.js支持预取以及在本地存储中缓存数据。
答案 1 :(得分：1)
最好的情况是使用elasticsearch模糊查询： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-fuzzy-query.html
它支持开箱即用的levenshtein距离算法，并具有可满足您要求的其他功能，即： - 更像这样 - 强大的方面/聚合 - 自动填充