📅  最后修改于: 2023-12-03 15:00:35.152000             🧑  作者: Mango
Elasticsearch 是一种强大的分布式开源搜索和分析引擎,用于全文搜索、结构化搜索和分析。它可以在大规模数据集上轻松运行,并且具有卓越的扩展性、性能和可靠性。在Elasticsearch中,填充是一种将文档作为一部分自动补全的方法。本文将介绍Elasticsearch的填充,以及如何在自己的代码中使用它。
Elasticsearch填充是将文档内容作为自动补全的一部分的方法。它可以帮助用户更快地找到相关的文档,从而提高用户的搜索体验。填充可以在查询时自动返回相关的文档字段,并将这些字段作为自动完成建议的依据。用户还可以使用通配符搜索和正则表达式搜索。
要使用Elasticsearch填充,需要做以下几个步骤。
使用以下命令创建索引和映射:
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_mapping": {
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"description": {
"type": "text"
},
"author": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
上述命令创建了一个名为“my_index”的索引,并定义了一个名为“my_mapping”的映射。映射定义了三个字段——“title”、“description”和“author”。
使用以下命令添加文档:
POST /my_index/my_mapping
{
"title": "Elasticsearch填充",
"description": "Elasticsearch填充是将文档内容作为自动补全的一部分的方法。",
"author": "John Doe"
}
这将添加一篇文档到“my_index”索引中。文档包含三个字段——“title”、“description”和“author”。
使用以下命令设置填充器:
PUT /my_index/_settings
{
"index": {
"analysis": {
"analyzer": {
"autocomplete": {
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"autocomplete_filter"
]
}
},
"filter": {
"autocomplete_filter": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 20
}
}
}
}
}
上述命令创建了一个名为“autocomplete”的分析器。分析器使用了一个名为“autocomplete_filter”的过滤器,它是一个ngram过滤器。此过滤器将文档内容分割成连续的片段,并产生n个片段,其中n介于“min_gram”和“max_gram”之间。
使用以下命令查询文档:
POST /my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"title.autocomplete": {
"query": "Elastic"
}
}
},
"suggest": {
"text": "Elastic",
"title-suggest": {
"prefix": "Elastic",
"completion": {
"field": "title.autocomplete"
}
}
}
}
上述命令查询了“my_index”索引中的文档,并为“title”字段设置了填充。用户输入“Elastic”作为搜索词,并使用“title-suggest”建议器生成建议。
在Elasticsearch中,填充是一种将文档作为一部分自动补全的方法。它可以帮助用户更快地找到相关的文档,从而提高用户的搜索体验。要使用Elasticsearch填充,需要首先创建索引和映射,添加文档,设置填充器,然后查询文档。填充可以提高搜索的效率并使搜索结果更加准确和有用。