在做搜索的时候，下拉联想词的搜索肯定是最常见的一个场景，用户在输入的时候，要自动补全词干，说得简单点，就是以...开头搜索，如果是数据库，一句SQL就很容易实现，但在elasticsearch如何实现呢？
大家可能会立马想到用elasticsearch自带的suggest功能，确实，在一些初级应用场景，特别是数据量比较少的情况下，suggest可以快速简易的解决问题。
在数据量比较大的时候，性能有待提高，而且遇到复杂场景，suggest就会显得力不从心，看下面一个需求：
1、下拉结果需要根据城市过滤
2、下拉结果需要根据拼音搜索、首字母搜索、中文拼音混合搜索等
如果使用suggest，是不是无从下手？
下面我介绍另外二种实现的方式，这二种试更加灵活，以上二个问题皆可解决，由于篇幅，我将在其他章节具体讲解拼音+混合搜索。
一、基于正则表达式搜索
要点：索引的时候，使用"keyword"作为tokenizer，把整个文本当作一个term。
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搜索的时候，可使用queryStringQuery或者wildcardQuery实现正则表达式查询，啰嗦一句，queryStringQuery与wildcardQuery的区别是，wildcardQuery是一种低级查询，不会进行analyzer的，而queryStringQuery则会，更具体区别的可参考官网资料。
下面以queryStringQuery方式为例进行说明，关键代码：
String reg=/key.*/;
QueryBuilders.queryStringQuery(reg).field("words").analyzer("myAnalyzer"));
这种方式的优点是简单，索引空间占用也不大，效率也还可以，但我更推荐下面的一种式，性能会更佳。
二、基于edge-ngram分词法
这种方式是典型的以空间换时间的做法，唯一的缺点是会加大索引开销，索引数据的时间也会加长，但这种开销都是在索引阶段，并不会影响查询阶段，只要有足够的磁盘和内存空间，效率还是很不错的。
要点：索引阶段使用edge-ngram分词，按金字塔式的分割成独立的term。如下：
中华人民共和国
中华人民共和
中华人民共
中华人民
中华人
中华
中
索引如下：
curl -XPUT localhost:9200/search_words_index -d '{
"settings" : {
"refresh_interval" : "5s",
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 1,
"analysis" : {
"filter": {
"edge_ngram_filter": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 30
},
"analyzer": {
"myAnalyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "keyword",
"filter": ["edge_ngram_filter","lowercase"]
}
}
}
},
"mappings": {
"search_words_type": {
"properties": {
"words": {
"type": "string",
"index": "analyzed",
"indexAnalyzer" : "myAnalyzer"
}
}
}
}
}
}'
搜索的时候，直接使用term查询，如果比较复杂的情况下，如要按拼音、中文繁体转换等，则使用matchQuery，先对关键字进行一次分析。
QueryBuilders.termQuery("words", key);//低级查询，速度快
或者
QueryBuilders.matchQuery("words", key).analyzer("xxx");//可指定分词器来分析关键字
这种搜索结果保证一定是以..开头，因为在索引阶段就已经把term限定了。
注意：以上java代码示例都是基于spring-data-elasticsearch框架。