elasticsearch - 如何在 Elasticsearch 中用空格分隔和不带空格进行搜索

Question

我的查询如下

我正在寻找 L1 L2在具有一些聚合函数的 Elasticsearch 集群中

我正在转换 L1 L2到 L1 或 L2

要求

我需要搜索 L1 L2第一(高权重)

然后我需要搜索 L1和 L2分别地。

我的模板在下面需要更新 'query': '**L1* OR *L2**

template =  {
  'from': 0,
  'size': 10,
  'aggs': {
    'Tester': {
      'terms': {
        'field': 'Tester.name.keyword',
        'order': {
          '_key': 'desc'
        }
      }
    },
    'Developer': {
      'terms': {
        'field': 'Developer.name.keyword',
        'order': {
          '_key': 'desc'
        }
      }
    },
    'Analyst': {
      'terms': {
        'field': 'Analyst.name.keyword',
        'order': {
          '_key': 'desc'
        }
      }
    }
  },
  'query': {
    'bool': {
      'must': {
        'query_string': {
          'query': '**L1* OR *L2**'
        }
      },
      'filter': {
        'term': {
          'parentName.keyword': 'Software Department'
        }
      }
    }
  }
}

有没有办法在不改变设置的情况下实现

Answer 1

正如@David 在评论中所建议的，您可以使用 shingles token filter实现您的用例。
添加一个工作示例，它清楚地显示了包含 L1 L2 的文档的更高分数而 L1和 L2文档也会出现在搜索结果中。
索引映射

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "whitespace",
                    "filter": [
                        "shingle"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            }
        }
    }
}

索引示例文档

{
    "name" : "L1 L2"
}

{
    "name" : "L1"
}
{
    "name" : "L2"
}

搜索查询

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "L1 L2"
        }
    }
}

并搜索回复

 "hits": [
            {
                "_index": "shingleside",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 1.0462961,
                "_source": {
                    "name": "L1 L2"
                }
            },
            {
                "_index": "shingleside",
                "_type": "_doc",
                "_id": "2",
                "_score": 0.5619608,
                "_source": {
                    "name": "L1"
                }
            },
            {
                "_index": "shingleside",
                "_type": "_doc",
                "_id": "3",
                "_score": 0.5619608,
                "_source": {
                    "name": "L2"
                }
            }
        ]