elasticsearch - 我可以在Elasticsearch中按词拆分单词以提高 `wildcard`的性能吗？

Question

我正在使用Elasticsearch6.8并在查询中使用match_phrase_prefix和wildcard。我发现它的性能很差。我在想的是手动将文本标记为一组术语。

例如，该字段具有类似于ABCD的文本，而不是执行前缀查询或通配符查询，而是在建立索引期间将文本拆分为["A", "AB", "ABC", "ABCD"]数组。然后在字段上使用match查询。因此，当用户发送类似于AB的请求时，它将执行完全匹配。这是一个好的解决方案吗？它如何影响评分？

Answer 1

您建议的方法是edge_ngram标记器在elasticsearch中的作用。
这将通过产生更多的 token 来增加索引空间。
因此，这实际上取决于您的用例，因此，如果数据量较小，则可以加快查询响应的速度，但更常见的用例是自动建议(按需输入查询)。
您可以在这里了解更多信息:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-edgengram-tokenizer.html

说到得分点:尽管它取决于您要触发的查询，但与match_phrase_prefix相比，通常不会有太大差异，因为您将比较相同的标记。