一、前言

小编最近在做到一个检索相关的需求,要求按照一个字段的每个字母或者数字进行检索,如果是不设置分词规则的话,英文是按照单词来进行分词的。

==小编以7.6.0版本做的功能哈,大家可以根据自己的版本去官网看看,应该区别不大==

例子:
C6153PE-冬日恋歌,要可以通过任何一个数字和字母进行检索到,并且不区分大小写。c6c6等等!

今天官网上有一些例子,觉得和实战还是有点区别,小编这里通过了测试抓紧来记录一下,希望帮助后来人哈!

二、测试分词策略

我们进入官网找到我们需要的策略:
Elasticsearch策略官网

N-gram 分词器
每当遇到指定字符列表中的一个时,ngram标记器首先将文本分解为单词,然后发出 指定长度的每个单词的N-gram。

N-gram 就像一个在单词上移动的滑动窗口——一个指定长度的连续字符序列。它们对于查询不使用空格或复合词长的语言很有用。

我们去kibana进行测试分词策略是否符合我们的要求:

POST _analyze
{
  "tokenizer": "ngram",
  "text": "C6153PE-冬日恋歌"
}

分词分得细,会导致检索的效率降低,但是需求如此,没办法,最重要的是小编这里的数据量只有1w,其实换了这种分词,是无感知的!

在这里插入图片描述
分词策略规则:

ngram分词器接受以下参数:
|参数| 解释 |
|--|--|
|min_gram |以 gram 为单位的最小长度。默认为1. |
|max_gram|以 gram 为单位的最大字符长度。默认为2.|
|token_chars|应包含在令牌中的字符类,Elasticsearch 将根据不属于指定类的字符进行拆分。默认为[](保留所有字符)详细参数见下表|
|custom_token_chars|应被视为令牌一部分的自定义字符。例如,将此设置为+-_将使标记器将加号、减号和下划线符号视为标记的一部分。|

min_gram将和设置max_gram为相同的值通常是有意义的。长度越小,匹配的文档越多,但匹配的质量越低。长度越长,匹配越具体。三元组(长度3)是一个很好的起点。官方比较推荐使用3,可能是因为效率分词粒度两不误吧,这里不符合小编的,小编这里使用是1,2,也就是默认的值

token_chars参数解释例子
letter字母,例如a, b,ï或京
digit数字,例如3或7
whitespace 空白,例如" "或"\n"
punctuation 标点,例如!或"
symbol 标记, 例如$或√
custom 自定义,需要使用 custom_token_chars设置设置的自定义字符

custom_token_chars
应被视为令牌一部分的自定义字符。例如,将此设置为+-_将使标记器将加号、减号和下划线符号视为标记的一部分。

三、在索引字段中使用

官方是使用一个字段进行测试的,这里小编就直接使用公司的索引进行演示了!
这里是官网的例子:
在这里插入图片描述
下面放出来小编实战后的例子:

总结就是在settings配置分词策略,在mappings中进行使用即可!!

PUT /product
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "index": {
      "max_result_window": 100000000
    },
    # 这里使用分词策略
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          # 这里分词指定下面策略的具体配置的名称
          "tokenizer": "my_tokenizer",
          # 这里忽略大小写配置
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      },
      # 具体策略配置
      "tokenizer": {
        "my_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 2,
          "token_chars": [
            "letter",
            "digit"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "dynamic": "strict",
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "@version": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "cargoNo": {
        "type": "text"
      },
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "sort": {
        "type": "integer"
      },
      "attribute13": {
        "type": "text",
        # 在需要的字段指定我们写的分词策略
        "analyzer": "my_analyzer"
      },
      "isDeleted": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

四、在springboot中实战

为了公司,小编只粘贴部分条件构建规则:

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("product");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder bool = new BoolQueryBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", model))
         .should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("cargoNo", model))
         .should(QueryBuilders.wildcardQuery("cargoNo", "*" + model + "*"))
         // 我们分词规则的字段查询
         .should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("attribute13", model));
 bool.must(boolQueryBuilder);
 searchSourceBuilder.query(bool);
 searchRequest.source(searchSourceBuilder);

我们拿着页面感受一下分词带来的效果:

效果实现,随便一个字母都可以查询出来,这里只显示名称和一个数字,其实是使用attribute13来进行查询的,是因为attribute13是名称的第一个-之前的截出来的。

在这里插入图片描述

五、总结

这样我们就完成了一些定制化的需求,完美交差,还得是看官网啊!!一定要去看官网!搜了好多都没有这种的教程,写出来帮助后来人,但是详细的还得是看官网哈!小编这里也是把官网的一些概念写到了博客里!!

如果对你有帮助还请不要吝啬你的发财小手给小编来个一键三连哦!谢谢大家了!!


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Q.E.D.