node.js - EdgeNGram autocomplete_filter对前缀搜索有意义吗？

Question

我有大约一百万条记录的 Elasticsearch 索引。
我想对 Elasticsearch 索引中的2个字段，名称和ID(总共约10个)进行多前缀搜索。
创建EdgeNGram自动完成过滤器是否有意义？
或者我错过了EdgeNGram的要点。
这是我用于创建索引的代码:

client.indices.create({
    index: 'testing',
    // type: 'text',
    body: {
     settings: {
      analysis: {
        filter: {
          autocomplete_filter: {
            type: 'edge_ngram',
            min_gram: 3,
            max_gram: 20
          }
        },
        analyzer: {
          autocomplete: {
            type: 'custom',
            tokenizer: 'standard',
            filter: [
              'lowercase',
              'autocomplete_filter'
            ]
          }
        }
      }
    }
   }
},function(err,resp,status) {
  if(err) {
    console.log(err);
  }
  else {
    console.log("create",resp);
  }
});

搜索代码

client.search({  
  index: 'testing',
  type: 'article',
  body: {
    query: {
        multi_match : {
          query:    "87041",
          fields: [ "name", "id" ],
          type: "phrase_prefix"
        }
      }
  }
},function (error, response,status) {
    if (error){
      console.log("search error: "+error)
    }
    else {
      console.log("--- Response ---");
      console.log(response);
      console.log("--- Hits ---");
      response.hits.hits.forEach(function(hit){
        console.log(hit);
      })
    }
});

搜索返回正确的结果，所以我的问题是在这种情况下创建edgengram过滤器和分析器是否有意义？
还是可以直接使用此前缀功能？
非常感谢您的信息

Answer 1

这取决于您的用例。让我解释。

您可以将ngram用于此功能。假设您的数据是london bridge，那么如果您的最小克数为1而最大克数为20，则将其标记为l, lo, lon, etc.. 这样做的好处是，即使您搜索bridge或任何tokens which is part of the generated ngrams，它也会被匹配。

有一个out of box feature completion suggester。它使用FST模型存储它们。甚至文档说it is faster to search but costlier to build。但认为是prefix suggester。意思是，搜索bridge默认不会带london bridge。但是有一些方法可以使这项工作。要实现的解决方法是拥有 token 数组。这里london bridge和bridge是 token 。

还有一种叫做context suggester。如果您知道要搜索name或id，那么最好是超过完成建议程序。当完成提示器处理所有索引时，上下文建议器根据上下文对特定索引进行处理。

正如您所说的，这是前缀搜索，您可以完成它。您提到了10个这样的字段。而且，如果您知道要在最前面提出建议的 Realm ，那么可以去找上下文建议者。
one nice answer about edge ngram and completion
completion suggester for middle of the words-我使用了此解决方案，它的作用就像魅力。
您可以引用文档中建议程序中可用的其他默认选项。