使用ElasticSearch模拟SQL LIKE搜索

时间:2015-07-02 00:55:09

标签: elasticsearch sql-like

我刚开始使用ElasticSearch并尝试基于它实现自动完成功能。

我的autocomplete索引的字段city类型为string。以下是存储在此索引中的文档示例:

{  
   "_index":"autocomplete_1435797593949",
   "_type":"listing",
   "_id":"40716",
   "_source":{  
      "city":"Rome",
      "tags":[  
         "listings"
      ]
   }
}

分析配置如下所示:

{  
   "analyzer":{  
      "autocomplete_term":{  
         "tokenizer":"autocomplete_edge",
         "filter":[  
            "lowercase"
         ]
      },
      "autocomplete_search":{  
         "tokenizer":"keyword",
         "filter":[  
            "lowercase"
         ]
      }
   },
   "tokenizer":{  
      "autocomplete_edge":{  
         "type":"nGram",
         "min_gram":1,
         "max_gram":100
      }
   }
}

映射:

{  
   "autocomplete_1435795884170":{  
      "mappings":{  
         "listing":{  
            "properties":{  
               "city":{  
                  "type":"string",
                  "analyzer":"autocomplete_term"
               },
            }
         }
      }
   }
}

我将以下查询发送给ES:

{  
   "query":{  
      "multi_match":{  
         "query":"Rio",
         "analyzer":"autocomplete_search",
         "fields":[  
            "city"
         ]
      }
   }
}

结果,我得到以下内容:

{  
   "took":2,
   "timed_out":false,
   "_shards":{  
      "total":5,
      "successful":5,
      "failed":0
   },
   "hits":{  
      "total":1,
      "max_score":2.7742395,
      "hits":[  
         {  
            "_index":"autocomplete_1435795884170",
            "_type":"listing",
            "_id":"53581",
            "_score":2.7742395,
            "_source":{  
               "city":"Rio",
               "tags":[  
                  "listings"
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

在大多数情况下,它有效。在用户必须实际输入整个单词(city = "Rio"就足够了)之前,它确实找到了带有"Ri"的文档。

这就是我的问题所在。我希望它也返回"Rio de Janeiro"。要获得"Rio de Janeiro",我需要发送以下查询:

  {  
       "query":{  
          "multi_match":{  
             "query":"Rio d",
             "analyzer":"standard",
             "fields":[  
                "city"
             ]
          }
       }
    }

注意"<whitespace>d"那里。

另一个相关的问题是,我希望至少所有以"R"开头的城市都会返回以下查询:

  {  
       "query":{  
          "multi_match":{  
             "query":"R",
             "analyzer":"standard",
             "fields":[  
                "city"
             ]
          }
       }
    }

我希望"Rome"等...(这是索引中存在的文档),但是,我只会再次获得"Rio"。我希望它的行为类似于SQL LIKE条件,即... LIKE 'CityName%'

我做错了什么?

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我会这样做:

  • 将令牌系统更改为edge_nGram,因为您说您需要LIKE 'CityName%'(表示前缀匹配):
  "tokenizer": {
    "autocomplete_edge": {
      "type": "edge_nGram",
      "min_gram": 1,
      "max_gram": 100
    }
  }
  • 让该字段将您的autocomplete_search指定为search_analyzer。我认为拥有keywordlowercase
  • 是一个不错的选择
  "mappings": {
    "listing": {
      "properties": {
        "city": {
          "type": "string",
          "index_analyzer": "autocomplete_term",
          "search_analyzer": "autocomplete_search"
        }
      }
    }
  }
  • ,查询本身就像:
  • 一样简单
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "R",
      "fields": [
        "city"
      ]
    }
  }
}

详细解释如下:在边缘图中拆分您的城市名称。例如,对于Rio de Janeiro,您可以将以下内容编入索引:

           "city": [
              "r",
              "ri",
              "rio",
              "rio ",
              "rio d",
              "rio de",
              "rio de ",
              "rio de j",
              "rio de ja",
              "rio de jan",
              "rio de jane",
              "rio de janei",
              "rio de janeir",
              "rio de janeiro"
           ]

你注意到一切都是小写的。现在,您希望您的查询采用任何文本(小写或不小写)并将其与索引中的内容相匹配。因此,R应与上面的列表匹配。

为了实现这一点,您希望输入文本是小写的,并且保持与用户设置的完全一样,这意味着它不应该被分析。为什么你想要这个?因为您已经在ngrams中拆分了城市名称,并且您不希望输入文本使用相同的名称。如果用户输入&#34; RI&#34;,Elasticsearch会将其小写 - ri - 并将其与索引中的内容完全匹配。

multi_match可能更快的替代方法是使用term,但这需要您的应用程序/网站小写文本。原因是term根本不分析输入文本。

{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "term": {
          "city": {
            "value": "ri"
          }
        }
      }
    }
  }
}

答案 1 :(得分:1)

Elasticsearch中,有Completion Suggester提供建议。 Completion Suggester