模糊查询和智能搜索推荐2.0

一、前缀搜索

prefix前缀搜索的不是数据库中映射的文本，而是词项字典中的数据

前缀搜索不会计算相关度分数

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "prefix": {
            "text": {
                "value": "城管"
            }
        }
    }
}

注意：当mapping中字段没有设置分词器时，中文会被默认按照空格进行分词

在进行搜索时尽量不要使用prefix，性能不好

二、通配符wildcard

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "text": {
                "value": "eng*ish"
            }
        }
    }
}

注意：通配符与前缀搜索相同，都为term查询，及搜索的为词项字典中匹配的text

三、正则表达式

{
    "query": {
        "regexp": {
            "title": {
                "value": "[\s\S]*nfc[\s\S]*"
            }
        }
    }
}

一般查询时很少使用正则表达式进行查询

四、模糊查询

1、使用场景：

　　混淆字符(box -> fox)　　缺少字符(black -> lack)

　　多出字符(sic -> sick)　　颠倒字符(act -> cat)

2、语法

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "desc": {
                "value": "[\s\S]*nfc[\s\S]*"
            }
        }
    }
}

 五、短语前缀 match_phrase_prefix

1、match_phrase：短语搜索

　　①会被分词  ②被检索字段必须包含match_phrase中的所有词项且顺序相同

　　例：match_phrase：手机 中     被检索：手机  中 的 轰炸机

　　　　被检索中必须包含（手机 中），且顺序不能变

2、match_phrase_prefix：短语最后一个词项做前缀查询

　　例：match_phrase_prefix：shouji zhong d             被检索：shouji zhong de zhandouji 

　　　　此时match_phrase_prefix也可以搜索到结果，因为最后的d会做前缀匹配

执行原理：先将match_phrase_prefix最后一个词项做前缀查询（特别消耗性能），再将匹配到的所有词项做短语查询

　　　　可以设置max_expansions参数，默认为50，及前缀匹配中搜索前50的词项