search - ElasticSearch:全文搜索变得容易

Question

我正在研究从ElasticSearch切换到SphinxSearch的可能性。
SphinxSearch的优点是-全文搜索可以在bot上很好地发挥作用。使它在ElasticSearch上工作似乎不像我预期的那么容易。

在我的项目中，我有一个带有typeahead的搜索框，这意味着我输入了Clint E并首先看到包含Clint Eastwood的结果的下拉列表。键入robert down并首先查看Robert Downey Jr.。我用SphinxSearch开箱即用地获得了所有这些，只是提供了我的数据库凭据和SQL查询来提取必要的字段。

另一方面，即使经过一天阅读有关Fuzzy Like This Query，matching，partial matching等的信息，使用ElasticSearch也无法获得令人满意的结果。很多信息，但这并不能使任务变得更容易。我觉得我需要在搜索 Realm 获得博士学位，才能使其在最简单的水平上发挥作用。

到目前为止，我最终完成了这样的配置

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "stem": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "standard",
                        "lowercase",
                        "stop",
                        "porter_stem"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "movies": {
            "dynamic": true,
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "string",
                    "analyzer": "stem"
                }
            }
        }
    }
}

查询看起来像这样:

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "clint eastw"
            "default_field": "title"
        }
    }
}

但是在这种情况下，搜索质量根本不能令人满意-回到我的示例中，直到我完全键入他的名字，它才能找到 Clint Eastwood配置文件。

然后我尝试使用

{
    "query": {
        "fuzzy_like_this": {
            "fields": [
                "title"
            ],
            "like_text": "clint eastw",
            "max_query_terms": 25,
            "fuzziness": 0.5
        }
    }
}

它有帮助，但作用不大，现在我可以用较短的请求 clint eastwo以及在对 clint eastw参数进行一些操作后找到所需的内容，但仍然不令人鼓舞。

所以我想知道，有一个简单的秘诀是如何使用 ElasticSearch进行全文搜索并获得不错的结果质量。我花了一天的时间，但没有找到解决方案。

几幅图像演示了我在说什么:

flex ，名称几乎完整，但没有预期的结果，请注意，也没有更好的匹配。



一个字母后，松紧找到了!



同时狮身人面像闪闪发光:)

Answer 1

Elasticsearch带有auto completion suggester。
您无需将其放入查询功能中，它的工作方式是在 token 级别而不是在部分 token 级别。
作为完成提示器，它也支持模糊逻辑。