ElasticSearch的搜索推荐(typeahead)

搜索推荐，即typeahead，也就是我们在搜索的时候，比如输入lucene el，这时候会给我一些提示：

lucene elasticsearch

lucene elasticsearch 区别

lucene elasticsearch solr

一短语前缀匹配(phrase prefix matching)

即我通过使用短语前缀匹配，既可以查询所有lucene el开始的短语的文档。原理跟match_phrase类似，唯一的区别，就是把最后一个term作为前缀去搜索。

lucene会进行match搜索对应的文档；el作为前缀去扫描整个倒排索引找到以el开头的文档；然后再在所有文档中找到既包含lucene，又包含el的文档，根据你的slop参数，看在slop范围内，能不能让lucene el正好跟doc中的lucene 和 el开始的单词的position匹配

POST /typeahead/guitar/_search

{

"query":{

"match_phrase_prefix": {

"title": {

"query":"Guitar F",

"slop":2

}

但是这种机制，性能不好，因为最后一个前缀始终要去扫描大量的索引，性能可能会很差

二 ngram

2.1 什么是ngram，其运行原理是什么？

ngram是一种分词方法照顾所有的可能，N表示一个数字，比如2-gram分词法，表示以长度为2进行分割单词，然后编进索引。比如针对hadoop这个term。

如果

N=1：h a d o o p

N=2: ha ad do oo op

N=3: had ado doo oop

N=4: hado adoo doop

N=5: hadoo adoop

N=6: hadoop

2.2 什么是edge_ngram

edge_ngram: 指的就是一个词条过滤器，然后会根据在索引里配置的最小ngram和最大ngram进行词条的切分。

PUT /typeahead

{

"settings": {

"analysis": {

"filter": {

"autocomplete_filter": {

"type": "edge_ngram",

"min_gram": 1,

"max_gram": 15

}

"analyzer": {

"autocomplete": {

"type": "custom",

"tokenizer": "standard",

"filter": [

"lowercase",

"autocomplete_filter"

]

}

min_ngram: 1表示至少为1

max_ngram: 表示词条最大长度为15，超过这个长度将不再进行切分

我们可以利用如下代码检测：

GET /typeahead/_analyze

{

"analyzer": "autocomplete",

"text": " congratulations "

}

2.3 利用ngram进行搜索推荐

首先索引进行映射

PUT /typeahead/_mapping/guitar

{

"properties": {

"title": {

"type": "string",

"analyzer": "autocomplete",

"search_analyzer": "standard"

}

然后就可以开始搜索了：

POST /typeahead/guitar/_search

{

"query": {

"match_phrase":{

"title":{

"query": "Guitar F",

"slop":3

}

2.4 ngram 优缺点

优点：比短语前缀匹配的性能更好些

缺点：ngram分词法的缺点是：为了照顾所有可能，于是把很多不必要的词也加入到索引中，索引项增加。

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