Elasticsearch 8.X 有哪些自动补全的检索方式?

hexiaox810
发布于 2023-1-31 14:55
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1、自动补全或前缀匹配检索实现效果图

Elasticsearch 能实现自动补全检索的方案很多,可以简单归结为如下几种不同的方案:

  • 方案一:​​Prefix​​ 前缀匹配检索。
  • 方案二:​​MatchPhrase prefix​​ 短语前缀匹配检索。
  • 方案三:更细粒度的​​ngram​​ 分词间接解决前缀匹配检索。
  • 方案四:​​Search as your type​​ 类型。
  • 方案五:​​Completion Suggest​​ 自动补全。

方案一、方案二的样例数据如下所示:

PUT worldcup_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

POST worldcup_index/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"世界杯-拉莫斯帽子戏法 葡萄牙6-1晋级将战摩洛哥"}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"世界杯2022赛程"}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"世界杯8强全部出炉!C罗收获大礼,梅西被3大强队包围"}
{"index":{"_id":4}}
{"title":"FIFA世界杯的微博"}
{"index":{"_id":5}}
{"title":"世界杯赛事积分榜及排名"}
{"index":{"_id":6}}
{"title":"世杯界16强决赛对阵表"}
{"index":{"_id":7}}
{"title":"卡塔尔世界杯为什么在冬天"}

2、prefix前缀匹配

2.1 prefix 检索类型范畴

属于 term level 精准匹配的范畴。

2.2 针对字段类型:

  • keyword类型。
  • 当然 text 也可以,但不够精准,结果可能达不到预期。

POST worldcup_index/_search
{
  "profile": true, 
  "query": {
    "prefix": {
      "title.keyword": "世界"
    }
  }
}

检索召回数据结果如下(仅截图最核心部分):

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3、 match_prhase_prefix 检索类型

3.1  检索类型范畴

属于全文检索的范畴。

3.2 针对字段类型

  • text 类型。
  • 确切说,是实现 text 短语匹配的自动补全功能。

3.3 match_phrase_prefix 短语前缀匹配演示

POST worldcup_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "title": {
        "query": "世界"
      }
    }
  }
}

检索召回数据结果如下(仅截图最核心部分):

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3.4 match_phrase_prefix 检索核心实现

实则为:MultiPhraseQuery 实现“世界”、“世”、“界”的组合检索。

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有同学可能会问:“世界 世 界” 三个分词单元怎么来的?

看这里,和 analyzer 分词有关系,我们的字段 title 设置的是 text 类型,选择的分词器:ik_max_word 分词器。

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4、更细粒度分词器解决自动补全检索

之前咱们讲过,也是大家常见的问题,比如:手机号的自动补全检索问题。

这种传统的分词和咱们上面讲过的两种检索方式都不灵。怎么办?

需要自定义分词来实现。

4.1 自定义分词实现

PUT phone_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "autocomplete": {
          "tokenizer": "autocomplete",
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "autocomplete": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 20
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "phone_number": {
        "type": "text",
        "analyzer": "autocomplete"
      }
    }
  }
}

POST phone_index/_analyze
{
  "field": "phone_number",
  "analyzer": "autocomplete", 
  "text": [
    "18366669999"
  ]
}

如上 analyze 分词结果为:

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导入数据

POST phone_index/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"phone_number":"18366669999"}
{"index":{"_id":2}}
{"phone_number":"18311112222"}
{"index":{"_id":3}}
{"phone_number":"18333332222"}
{"index":{"_id":4}}
{"phone_number":"18255552222"}

执行检索

POST phone_index/_search
{
  "profile": true, 
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "phone_number": "183"
    }
  }
}

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  • 自定义分词实现自动补全检索的优点:空间换时间,针对极大数据量检索依然会很快。
  • 缺点:1、写入效率低;2、磁盘空间耗费大。

5、search_as_your_type 检索方案

5.1 search_as_your_type 数据类型介绍

​search_as_your_type​​ 字段类型(7.2 版本之后才有的功能)是一个类似文本的字段,经过优化以提供开箱即用的支持,用于完成自动补全的查询。

支持前缀完成(即匹配从输入开头开始的术语)和中缀完成(即匹配输入中任何位置的术语)的检索。

5.2 search_as_your_type 初探

search_as_your_type 字段本质上支持四种不同的分词。

  • 第一种:标准 standard 分词器,单字为一个分词单元;
  • 第二种:_2gram 分词器,两个单词为一个分词单元;
  • 第三种:_3gram 分词器,三个单词为一个分词单元;
  • 第四种:_index_prefix 分词器,前缀、中缀分词方式。

以“世界杯的微博”文档为例,各种不同类型的分词结果如下:

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5.3 search_as_your_type 实战

如下检索方式使用了:multi_match 和 bool_prefix 检索结合"title"、“title._2gram”、"title._3gram"、“title._index_prefix”多字段检索的方式。

这几个字段的最终检索结果基于 most_fields 方式求和得到总的评分。

实际业务层面根据需要选择字段即可。

POST world_cup_index_1207/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "世界",
      "type": "bool_prefix",
      "fields": [
        "title",
        "title._2gram",
        "title._3gram",
        "title._index_prefix"
      ]
    }
  }
}

对比可以看出,这种检索方式非常的灵活。

6、自动补全建议 suggesters 检索

6.1 Elasticsearch suggesters 介绍

​Suggesters​​​ 是 Elasticsearch 中的高级解决方案,可根据用户的输入的文本返回外观相似的短语。​​Suggesters​​ 可以实现类似:检索时提示、用户搜索词联想或校验等功能。

相比于前四种实现方式,这种方式“根正苗红”,更加的适合实现企业级的自动补全检索。

6.2 Elasticsearch completion suggest 用法

创建索引及构造数据如下:

  • 首先,需要在索引中添加一个 suggest 字段。如下代码的 suggest 字段,该字段将保存要提供的补全建议。
  • 然后,写入数据。同时指定input 文本和 weight 权重。input 代表补全建议的文本信息;weight 代表权重,权值越大,计算的评分越高;反之,则相反。

PUT worldcup_suggest_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "keyword"
      },
      "suggest": {
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

PUT worldcup_suggest_index/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"suggest":[{"input":["世界杯2022赛程"],"weight":3}]}
{"index":{"_id":2}}
{"suggest":[{"input":["世界杯赛事积分榜及排名"],"weight":2}]}
{"index":{"_id":3}}
{"suggest":[{"input":["FIFA世界杯的微博"],"weight":1}]}
{"index":{"_id":4}}
{"suggest":[{"input":["世界杯2022赛程"],"weight":1}]}
  • 最后,使用 Elasticsearch 的自动补全 API 来获取补全建议。

POST worldcup_suggest_index/_search
{
  "suggest": {
    "worldcup-suggest": {
      "prefix": "世界",
      "completion": {
        "field": "suggest"
      }
    }
  }
}

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我们推荐结果有重复数据,如何去重呢?

这个问题业务层面也经常遇到。completion 借助参数:

"skip_duplicates" : true

实现推荐结果数据的去重。

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7、小结

关于Elasticsearch 8.X 能实现自动补全,本文提供了五种不同的方案。几种方案的对比概括如下:

Elasticsearch 8.X 有哪些自动补全的检索方式?-鸿蒙开发者社区

解决企业级业务问题,远不止这几种方案。

你有没有遇到自动补全问题,用什么方案解决的?

欢迎留言讨论。


文章转载自公众号:铭毅天下Elasticsearch

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已于2023-1-31 14:55:43修改
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