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Elasticsearch之
一、概念：
查询建议主要包括两部分：
1、拼写检查纠错建议：
2、搜索词自动补全：
二、分类：
Elasticsearch提供了4种查询建议：
1、Term（词元建议）：
如果输入的文本是句子，该句子被拆成多个单词。如果在倒排索引中存在对应单词在Levenshtein距离的词元，就返回该词元作为查询建议。由于输入的是句子，所以每个查询建议返回的结果是句子中每个词的建议，是个数组。同时也可以定义多个查询建议。
查询：
GET http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/_search
{"suggest": {"my-suggestion1": { //自定义查询建议名1"text": "an rede appel","term": {"field": "title"}},"my-suggestion2": { //自定义查询建议名2"text": "an yello apples","term": {"field": "content"}}}
}| 参数 | 说明 |
|---|---|
| text | 搜索词，可以设置全局的，也可以设置单个建议器的搜索词 |
| field | 指定建议词从哪个字段中来 |
| analyzer | 分析搜索词所用的分析器，默认是field指定的字段所使用的查询分析器 |
| size | 每个搜索词可返回的最多建议词个数 |
| sort | score：先按相关性排序，再按频率排序，默认 frequency：先按频率排序，再按相关性排序 |
| suggest_mode | missing：当搜索词不在索引中才会建议 popular：当索引中存在比搜索词词频更高的词时该词会被建议出来 always：无论如何都会提供建议 |
| max_edits | 待选建议词距搜索词的Levenshtein距离，只能是1或2，默认为2 |
| prefix_length | 必须匹配的最小前缀字符数才能成为候选建议，默认值为1 |
| string_distance | 计算距离使用的算法：internal |
详情请参考：.5/search-suggesters-term.html
2、Phrase（短语建议）：
在Term（词元建议）的基础上，会考虑多个Term之间的关系，可以对短语提供建议，同时具有高亮功能。
查询：
GET http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/_search
{"suggest": {"my-suggestion1": { //自定义查询建议名1"text": "an rede appel","phrase": {"field": "title"}},"my-suggestion2": { //自定义查询建议名2"text": "an yello apples","phrase": {"field": "content"}}}
}3、Completion（补全建议）：
用于当用户每输入一个字符时，都需要即时发送一次查询请求查找匹配项。在用户输入速度较快的情况下对后端响应速度要求比较苛刻，因此实现上它和前面两个Suggester采用了不同的数据结构，索引并非通过倒排来完成，而是将analyze过的数据编码成FST和索引一起存放。FST被装载在内存中，并且只支持前缀匹配查找。如果要使用补全建议，对应的字段类型必须定义为completion。
定义索引结构：
PUT http://$user:$passwd@$host:$port/$index
{"mappings": {"$type": {"properties": {"字段名": {"type": "completion"}}}}
}查询：
GET http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/_search
{"suggest": {"my-suggestion1": {"prefix": "n","completion": {"field": "title","fuzzy": {"fuzziness": 2}}},"my-suggestion2": {"regex": "n[ever|i]r","completion": {"field": "title"}}}
}4、Context（上下文建议）：
用于当用户每输入一个字符时，都需要即时发送一次查询请求来查找匹配项，而在查询时只在上下文指定的范围进行查询，而补全建议是查所有的文档。上下文建议又分为：
1>类别上下文：将一个或多个类别与所在字段的内容进行关联，上下文的type必须是category，这样在查询时就可以通过对应字段关联的类别进行过滤和提升。有两种使用方式：
①上下文中不指定path，上下文数据只能从上下文字段中指定。
定义索引结构：
PUT http://$user:$passwd@$host:$port/$index
{"mappings": {"$type": {"properties": {"book_name": {"type": "completion","contexts": [ //可以定义多个上下文{ "name": "birthland","type": "category"}]}}}}
}索引数据：
POST http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/1/_create
{"book_name":{"input":["哈姆雷特英文版","鲁滨逊漂流记英文版","呼啸山庄英文版"],"contexts":{"birthland":["英国","欧洲"]}}
}查询：
GET http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/_search
{"suggest": {"my-suggestion1": {"prefix": "鲁","completion": {"field": "book_name","size": 5,"contexts": {"birthland": ["英国","欧洲"]}}},"my-suggestion2": {"prefix": "呼","completion": {"field": "book_name","size": 5,"contexts": {"birthland": [{"context":"中国","boost":2},{"context":"亚洲"}]}}}}
}②上下文中指定path，上下文数据从path指定的字段上获取。官方文档是这么说的，但我验证不能成功。
2>地理上下文：将一个或多个geo位置或geohash与所在字段的内容进行关联，上下文的type必须是geo，这样在查询时就可以通过对应字段关联的geo进行过滤和提升。有两种使用方式：
①上下文中不指定path，上下文数据只能从上下文字段中指定。
定义索引结构：
PUT http://$user:$passwd@$host:$port/$index
{"mappings": {"$type": {"properties": {"book_name": {"type": "completion","contexts": [ //可以定义多个上下文{ "name": "location","type":"geo","precision": 4}]}}}}
}索引数据：
POST http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/1/_create
{"book_name": {"input": ["哈姆雷特英文版","鲁滨逊漂流记英文版","呼啸山庄英文版"],"contexts": {"location": [{"lat": 43.6624803,"lon": -79.3863353},{"lat": 43.6624718,"lon": -79.3873327}]}}
}查询：
GET http://$user:$passwd@$host:$port/$index/$type/_search
{"suggest": {"my-suggestion1": {"prefix": "鲁","completion": {"field": "book_name","size": 5,"contexts": {"location": {"lat": 43.6625,"lon": -79.38}}}},"my-suggestion2": {"prefix": "哈","completion": {"field": "book_name","size": 5,"contexts": {"location": [{"lat": 43.6624803,"lon": -79.3863353,"precision": 2},{"context": {"lat": 43.6624803,"lon": -79.3863353},"boost": 2}]}}}}
}②上下文中指定path，上下文数据从path指定的字段上获取。官方文档是这么说的，但我验证不能成功。
详情请参考：.5/search-suggesters.html
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