ES索引由两种隐式映射的类型组成（默认映射）。一种类型是＆＃34; person＆＃34;或作者，第二类是＆＃34;文件＆＃34;。 该索引有大约500k条目。 我要做的是：实现自动完成（建议）功能，其中只有字段＆＃34; title＆＃34;，＆＃34;分类＆＃34; （文件）和＆＃34;名称＆＃34; （作者）与向用户显示的建议相关。
可以在不更改索引中的500k文档的情况下完成吗？ 我找到了一些教程，建议准备一个特定的映射，并改变文件（我希望尽可能避免）等等，但我是新手，我不知道如何解决这个问题？ 下面是索引的JSON以及文档的外观：
//a Document
{
"rawsource": "Phys.Rev. D67 (2003) 084031",
"pubyear": 2003,
"citedFrom": 19,
"topics": [
{
"name": "General Relativity and Quantum Cosmology"
}
],
"cited": [
{
"ref": 0,
"id": "PN132433"
},
{
"ref": 1,
"id": "PN206900"
}
],
"id": "PN120001",
"collection": "PN",
"source": "Phys Rev D",
"classification": "Physics",
"title": "Observables in causal set cosmology",
"url": "http://arxiv.org/abs/gr-qc/0210061",
"authors": [
{
"name": "Brightwell, Graham"
},
{
"name": "Dowker, H. Fay"
},
{
"name": "Garcia, Raquel S."
},
{
"name": "Henson, Joe"
},
{
"name": "Sorkin, Rafael D."
}
]
}
//a Person (author)
{
"name": "Terasawa, M.",
"documents": [
{
"citedFrom": 0,
"id": "PN039187"
}
],
"coAuthors": [
{
"name": "Famiano, M. A.",
"count": "1"
},
{
"name": "Boyd, R. N.",
"count": "1"
}
],
"topics": [
{
"name": "Astrophysics",
"count": "1"
}
]
}
//the mapping (implicit/default)
{
"dlsnew": {
"aliases": {
},
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"coAuthors": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"name": {
"type": "string"
}
}
},
"documents": {
"properties": {
"citedFrom": {
"type": "long"
},
"id": {
"type": "string"
}
}
},
"name": {
"type": "string"
},
"referenced": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"id": {
"type": "string"
}
}
},
"topics": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"name": {
"type": "string"
}
}
}
}
},
"document": {
"properties": {
"abstract": {
"type": "string"
},
"authors": {
"properties": {
"name": {
"type": "string"
}
}
},
"cited": {
"properties": {
"id": {
"type": "string"
},
"ref": {
"type": "long"
}
}
},
"citedFrom": {
"type": "long"
},
"classification": {
"type": "string"
},
"collection": {
"type": "string"
},
"id": {
"type": "string"
},
"pubyear": {
"type": "long"
},
"rawsource": {
"type": "string"
},
"source": {
"type": "string"
},
"title": {
"type": "string"
},
"topics": {
"properties": {
"name": {
"type": "string"
}
}
},
"url": {
"type": "string"
}
}
}
},
"settings": {
"index": {
"creation_date": "1454247029258",
"number_of_shards": "5",
"uuid": "k_CyQaxwSAaae67wW98HyQ",
"version": {
"created": "1050299"
},
"number_of_replicas": "1"
}
},
"warmers": {
}
}
}
实现将使用JAVA和Vaadin Framework完成（此时此内容并不相关，但Java / Vaadin中的示例将受到欢迎）。 感谢。
答案 0 :(得分：0)
所以，我认为我在Elasticsearch方面解决了我的问题，或者至少为我和手头的任务解决了问题。我跟着这个ruby example。
我必须重新索引所有文档以适应索引的新设置并明确更改我的映射。
他们的关键在于在这种情况下定义合适的分析器和edgeNGram过滤器，如下所示：
"settings": {
"index": {
"analysis": {
"filter": {
"def_ngram_filter": {
"min_gram": "1",
"side": "front",
"type": "edgeNGram",
"max_gram": "16"
}
},
"analyzer": {
"def_search_analyzer": {
"filter": [
"lowercase",
"asciifolding"
],
"type": "custom",
"tokenizer": "def_tokenizer"
},
"def_ngram_analyzer": {
"filter": [
"lowercase",
"asciifolding",
"def_ngram_filter"
],
"type": "custom",
"tokenizer": "def_tokenizer"
},
"def_shingle_analyzer": {
"filter": [
"shingle",
"lowercase",
"asciifolding"
],
"type": "custom",
"tokenizer": "def_tokenizer"
},
"def_default_analyzer": {
"filter": [
"lowercase",
"asciifolding"
],
"type": "custom",
"tokenizer": "def_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"def_tokenizer": {
"type": "whitespace"
}
}
}
}
}
并在映射中使用这些来搜索字段，如下所示：
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"coAuthors": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"name": {
"type": "string"
}
}
},
"documents": {
"properties": {
"citedFrom": {
"type": "long"
},
"id": {
"type": "string"
}
}
},
"name": {
"type": "string",
"analyzer": "def_default_analyzer",
"fields": {
"ngrams": {
"type": "string",
"index_analyzer": "def_ngram_analyzer",
"search_analyzer": "def_search_analyzer"
},
"shingles": {
"type": "string",
"analyzer": "def_shingle_analyzer"
},
"stemmed": {
"type": "string",
"analyzer": "def_snowball_analyzer"
}
}
},
"referenced": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"id": {
"type": "string"
}
}
},
"topics": {
"properties": {
"count": {
"type": "string"
},
"name": {
"type": "string"
}
}
}
}
},
"document": {
"properties": {
"abstract": {
"type": "string"
},
"authors": {
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"analyzer": "def_default_analyzer",
"fields": {
"ngrams": {
"type": "string",
"index_analyzer": "def_ngram_analyzer",
"search_analyzer": "def_search_analyzer"
},
"shingles": {
"type": "string",
"analyzer": "def_shingle_analyzer"
},
"stemmed": {
"type": "string",
"analyzer": "def_snowball_analyzer"
}
}
}
}
},
"cited": {
"properties": {
"id": {
"type": "string"
},
"ref": {
"type": "long"
}
}
},
"citedFrom": {
"type": "long"
},
"classification": {
"type": "string"
},
"collection": {
"type": "string"
},
"id": {
"type": "string"
},
"pubyear": {
"type": "long"
},
"rawsource": {
"type": "string"
},
"source": {
"type": "string"
},
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "def_default_analyzer",
"fields": {
"ngrams": {
"type": "string",
"index_analyzer": "def_ngram_analyzer",
"search_analyzer": "def_search_analyzer"
},
"shingles": {
"type": "string",
"analyzer": "def_shingle_analyzer"
},
"stemmed": {
"type": "string",
"analyzer": "def_snowball_analyzer"
}
}
},
"topics": {
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"analyzer": "def_default_analyzer",
"fields": {
"ngrams": {
"type": "string",
"index_analyzer": "def_ngram_analyzer",
"search_analyzer": "def_search_analyzer"
},
"shingles": {
"type": "string",
"analyzer": "def_shingle_analyzer"
},
"stemmed": {
"type": "string",
"analyzer": "def_snowball_analyzer"
}
}
}
}
},
"url": {
"type": "string"
}
}
}
}
然后按预期使用以下工作查询索引：
curl -XGET "http://localhost:9200/_search " -d'
{
"size": 5,
"query": {
"multi_match": {
"query": "physics",
"type": "most_fields",
"fields": [
"document.title^10",
"document.title.shingles^2",
"document.title.ngrams",
"person.name^10",
"person.name.shingles^2",
"person.name.ngrams",
"document.topics.name^10",
"document.topics.name.shingles^2",
"document.topics.name.ngrams"
],
"operator": "and"
}
}
}'
希望这会对某人有所帮助，这可能不是最好的例子，因为我是一个完整的菜鸟，但它对我有用。
答案 1 :(得分：-1)
Vaadin存在不同的自动完成组件。 请查看this链接。
根据您选择的附加组件，数据绑定的执行方式不同，但您必须将其“连接”到索引。