Question

目前我正在使用动态模板，如下所示，这里我将n-gram分析器应用于所有＆＃34; String＆＃34;领域。但是为了提高效率，我想仅在特定字段上应用n-gram，而不是在所有字符串字段上应用n-gram。

{
        "template": "*",
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "ngram_filter": {
                        "type": "ngram",
                        "min_gram": 1,
                        "max_gram": 25
                    }
                },
                "analyzer": {
                    "case_insensitive": {
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                            "ngram_filter",
                            "lowercase"
                        ]
                    },
                    "search_analyzer": {
                        "type": "custom",
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": "lowercase"
                    }
                }
            }
        },
        "mappings": {
            "my_type": {
                "dynamic_templates": [
                    {
                        "strings": {
                            "match_mapping_type": "string",
                            "mapping": {
                                "type": "string",
                                "fields": {
                                    "keyword": {
                                        "type": "keyword",
                                        "ignore_above": 256
                                    }
                                },
                                "analyzer": "case_insensitive",
                                "search_analyzer": "search_analyzer"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }

我有这样的有效载荷：

{
   "userId":"abc123-pqr180-xyz124-njd212",
   "email" : "someuser@test.com",
   "name"  : "somename",
   .
   .
   20 more fields
}

现在我想仅为＆＃34;电子邮件＆＃34;应用n-gram。和＆＃34;用户ID＆＃34;。我们应该怎么做？

Answer 1

由于您无法重命名字段，我建议使用以下解决方案，即复制name和email字段的动态模板。

{
        "template": "*",
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "ngram_filter": {
                        "type": "ngram",
                        "min_gram": 1,
                        "max_gram": 25
                    }
                },
                "analyzer": {
                    "case_insensitive": {
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                            "ngram_filter",
                            "lowercase"
                        ]
                    },
                    "search_analyzer": {
                        "type": "custom",
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": "lowercase"
                    }
                }
            }
        },
        "mappings": {
            "my_type": {
                "dynamic_templates": [
                    {
                        "names": {
                            "match_mapping_type": "string",
                            "match": "name",
                            "mapping": {
                                "type": "string",
                                "fields": {
                                    "keyword": {
                                        "type": "keyword",
                                        "ignore_above": 256
                                    }
                                },
                                "analyzer": "case_insensitive",
                                "search_analyzer": "search_analyzer"
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "emails": {
                            "match_mapping_type": "string",
                            "match": "email",
                            "mapping": {
                                "type": "string",
                                "fields": {
                                    "keyword": {
                                        "type": "keyword",
                                        "ignore_above": 256
                                    }
                                },
                                "analyzer": "case_insensitive",
                                "search_analyzer": "search_analyzer"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }

多个字段的ElasticSearch映射

1 个答案: