ES系列十三、Elasticsearch Suggester API(自动补全）
1.概念
1.补全api主要分为四类
- Term Suggester（纠错补全，输入错误的情况下补全正确的单词）
- Phrase Suggester（自动补全短语，输入一个单词补全整个短语）
- Completion Suggester(完成补全单词，输出如前半部分，补全整个单词）
- Context Suggester（上下文补全）
整体效果类似百度搜索，如图：
2.Term Suggester(纠错补全）
2.1.api
1.建立索引
PUT /book4
{
"mappings": {
"english": {
"properties": {
"passage": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
2.插入数据
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST 'http:localhost:9200/_bulk' -d'
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "Lucene is cool"}
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "Elasticsearch builds on top of lucene"}
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "Elasticsearch rocks"}
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "Elastic is the company behind ELK stack"}
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "elk rocks"}
{ "index" : { "_index" : "book4", "_type" : "english" } }
{ "passage": "elasticsearch is rock solid"}
'
3.看下储存的分词有哪些
post /_analyze
{
"text": [
"Lucene is cool",
"Elasticsearch builds on top of lucene",
"Elasticsearch rocks",
"Elastic is the company behind ELK stack",
"elk rocks",
"elasticsearch is rock solid"
]
}
结果：
{
"tokens": [
{
"token": "lucene",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "is",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "cool",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elasticsearch",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "builds",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "on",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "top",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "of",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "lucene",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elasticsearch",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "rocks",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elastic",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "is",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "the",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "company",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "behind",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elk",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "stack",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elk",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "rocks",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "elasticsearch",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "is",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "rock",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
},
{
"token": "solid",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "<ALPHANUM>",
"position":
}
]
}
4.term suggest api(搜索单个字段)
搜索下试试，给出错误单词Elasticsearaach
POST /book4/_search
{
"suggest" : {
"my-suggestion" : {
"text" : "Elasticsearaach",
"term" : {
"field" : "passage"，
"suggest_mode": "popular"
}
}
}
}
response:
{
"took": ,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"skipped": ,
"failed":
},
"hits": {
"total": ,
"max_score": ,
"hits": []
},
"suggest": {
"my-suggestion": [
{
"text": "elasticsearaach",
"offset": ,
"length": ,
"options": [
{
"text": "elasticsearch",
"score": 0.84615386,
"freq": 3
}
]
}
]
}
}
5.搜索多个字段分别给出提示：
POST _search
{
"suggest": {
"my-suggest-1" : {
"text" : "tring out Elasticsearch",
"term" : {
"field" : "message"
}
},
"my-suggest-2" : {
"text" : "kmichy",
"term" : {
"field" : "user"
}
}
}
}
该term建议者提出基于编辑距离条款。在建议术语之前分析提供的建议文本。建议的术语是根据分析的建议文本标记提供的。该term建议者不走查询到的是是的请求部分。
常见建议选项：
|
|
建议文字。建议文本是必需的选项，需要全局或按建议设置。 |
|
|
从中获取候选建议的字段。这是一个必需的选项，需要全局设置或根据建议设置。 |
|
|
用于分析建议文本的分析器。默认为建议字段的搜索分析器。 |
|
|
每个建议文本标记返回的最大更正。 |
|
|
定义如何根据建议文本术语对建议进行排序。两个可能的值：
|
|
|
建议模式控制包含哪些建议或控制建议的文本术语，建议。可以指定三个可能的值：
|
其他术语建议选项：
|
|
在文本分析之后，建议文本术语小写。 |
|
|
最大编辑距离候选建议可以具有以便被视为建议。只能是介于1和2之间的值。任何其他值都会导致抛出错误的请求错误。默认为2。 |
|
|
必须匹配的最小前缀字符的数量才是候选建议。默认为1.增加此数字可提高拼写检查性能。通常拼写错误不会出现在术语的开头。（旧名“prefix_len”已弃用） |
|
|
建议文本术语必须具有的最小长度才能包含在内。默认为4.（旧名称“min_word_len”已弃用） |
|
|
设置从每个单独分片中检索的最大建议数。在减少阶段，仅根据 |
|
|
用于乘以的因子， |
|
|
建议应出现的文档数量的最小阈值。可以指定为绝对数字或文档数量的相对百分比。这可以仅通过建议高频项来提高质量。默认为0f且未启用。如果指定的值大于1，则该数字不能是小数。分片级文档频率用于此选项。 |
|
|
建议文本令牌可以存在的文档数量的最大阈值，以便包括在内。可以是表示文档频率的相对百分比数（例如0.4）或绝对数。如果指定的值大于1，则不能指定小数。默认为0.01f。这可用于排除高频术语的拼写检查。高频术语通常拼写正确，这也提高了拼写检查的性能。分片级文档频率用于此选项。 |
|
|
用于比较类似建议术语的字符串距离实现。可以指定五个可能的值： |
2.phase sguesster:短语纠错
phrase 短语建议，在term的基础上，会考量多个term之间的关系，比如是否同时出现在索引的原文里，相邻程度，以及词频等
示例1：
POST book4/_search
"text": "Elasticsearch rock",
"phrase": {
"field": "passage"
}
}
}
}
{
"took": ,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"skipped": ,
"failed":
},
"hits": {
"total": ,
"max_score": ,
"hits": []
},
"suggest": {
"myss": [
{
"text": "Elasticsearch rock",
"offset": ,
"length": ,
"options": [
{
"text": "elasticsearch rocks",
"score": 0.3467123
}
]
}
]
}
}
3. Completion suggester 自动补全
针对自动补全场景而设计的建议器。此场景下用户每输入一个字符的时候，就需要即时发送一次查询请求到后端查找匹配项，在用户输入速度较高的情况下对后端响应速度要求比较苛刻。因此实现上它和前面两个Suggester采用了不同的数据结构，索引并非通过倒排来完成，而是将analyze过的数据编码成FST和索引一起存放。对于一个open状态的索引，FST会被ES整个装载到内存里的，进行前缀查找速度极快。但是FST只能用于前缀查找，这也是Completion Suggester的局限所在。
1.建立索引
POST /book5
{
"mappings": {
"music" : {
"properties" : {
"suggest" : {
"type" : "completion"
},
"title" : {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
插入数据：
POST /book5/music
{
"suggest":"test my book"
}
Input 指定输入词 Weight 指定排序值（可选）
PUT music/music/5nupmmUBYLvVFwGWH3cu?refresh
{
"suggest" : {
"input": [ "test", "book" ],
"weight" :
}
}
指定不同的排序值：
PUT music/_doc/6Hu2mmUBYLvVFwGWxXef?refresh
{
"suggest" : [
{
"input": "test",
"weight" :
},
{
"input": "good",
"weight" :
}
]}
示例1：查询建议根据前缀查询
POST book5/_search?pretty
{
"suggest": {
"song-suggest" : {
"prefix" : "te",
"completion" : {
"field" : "suggest"
}
}
}
}
{
"took": ,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"skipped": ,
"failed":
},
"hits": {
"total": ,
"max_score": ,
"hits": []
},
"suggest": {
"song-suggest": [
{
"text": "te",
"offset": ,
"length": ,
"options": [
{
"text": "test my book1",
"_index": "book5",
"_type": "music",
"_id": "6Xu6mmUBYLvVFwGWpXeL",
"_score": ,
"_source": {
"suggest": "test my book1"
}
},
{
"text": "test my book1",
"_index": "book5",
"_type": "music",
"_id": "6nu8mmUBYLvVFwGWSndC",
"_score": ,
"_source": {
"suggest": "test my book1"
}
},
{
"text": "test my book1 english",
"_index": "book5",
"_type": "music",
"_id": "63u8mmUBYLvVFwGWZHdC",
"_score": ,
"_source": {
"suggest": "test my book1 english"
}
}
]
}
]
}
}
示例2：对建议查询结果去重
{
"suggest": {
"song-suggest" : {
"prefix" : "te",
"completion" : {
"field" : "suggest" ,
"skip_duplicates": true
}
}
}
}
示例3：查询建议文档存储短语
POST /book5/music/63u8mmUBYLvVFwGWZHdC?refresh
{
"suggest" : {
"input": [ "book1 english", "test english" ],
"weight" :
}
}
查询：
POST book5/_search?pretty
{
"suggest": {
"song-suggest" : {
"prefix" : "test",
"completion" : {
"field" : "suggest" ,
"skip_duplicates": true
}
}
}
}
结果：
{
"took": ,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"skipped": ,
"failed":
},
"hits": {
"total": ,
"max_score": ,
"hits": []
},
"suggest": {
"song-suggest": [
{
"text": "test",
"offset": ,
"length": ,
"options": [
{
"text": "test english",
"_index": "book5",
"_type": "music",
"_id": "63u8mmUBYLvVFwGWZHdC",
"_score": ,
"_source": {
"suggest": {
"input": [
"book1 english",
"test english"
],
"weight":
}
}
},
{
"text": "test my book1",
"_index": "book5",
"_type": "music",
"_id": "6Xu6mmUBYLvVFwGWpXeL",
"_score": ,
"_source": {
"suggest": "test my book1"
}
}
]
}
]
}
}
4. 总结和建议
因此用好Completion Sugester并不是一件容易的事，实际应用开发过程中，需要根据数据特性和业务需要，灵活搭配analyzer和mapping参数，反复调试才可能获得理想的补全效果。
回到篇首搜索框的补全/纠错功能，如果用ES怎么实现呢？我能想到的一个的实现方式:
- 在用户刚开始输入的过程中，使用Completion Suggester进行关键词前缀匹配，刚开始匹配项会比较多，随着用户输入字符增多，匹配项越来越少。如果用户输入比较精准，可能Completion Suggester的结果已经够好，用户已经可以看到理想的备选项了。
- 如果Completion Suggester已经到了零匹配，那么可以猜测是否用户有输入错误，这时候可以尝试一下Phrase Suggester。
- 如果Phrase Suggester没有找到任何option，开始尝试term Suggester。
精准程度上(Precision)看： Completion > Phrase > term， 而召回率上(Recall)则反之。从性能上看，Completion Suggester是最快的，如果能满足业务需求，只用Completion Suggester做前缀匹配是最理想的。 Phrase和Term由于是做倒排索引的搜索，相比较而言性能应该要低不少，应尽量控制suggester用到的索引的数据量，最理想的状况是经过一定时间预热后，索引可以全量map到内存。
ES系列十三、Elasticsearch Suggester API(自动补全）的更多相关文章
- 【Qt编程】基于Qt的词典开发系列<十四>自动补全功能
最近写了一个查单词的类似有道词典的软件,里面就有一个自动补全功能(即当你输入一个字母时,就会出现几个候选项).这个自动补全功能十分常见,百度搜索关键词时就会出现.不过它们这些补全功能都是与你输入的进行 ...
- 第三百六十八节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索的自动补全功能
第三百六十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—用Django实现搜索的自动补全功能 elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口 官方说明:https://www.e ...
- 四十七 Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索的自动补全功能
elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口 官方说明:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/se ...
- java整合Elasticsearch,实现crud以及高级查询的分页,范围,排序功能,泰文分词器的使用,分组,最大,最小,平均值,以及自动补全功能
//为index创建mapping,index相当于mysql的数据库,数据库里的表也要给各个字段创建类型,所以index也要给字段事先设置好类型: 使用postMan或者其他工具创建:(此处我使用p ...
- kubernetes系列（小知识）：kubectl命令自动补全
kubectl命令自动补全 linux系统 yum install -y bash-completion source /usr/share/bash-completion/completions/d ...
- bootstrap - typeahead自动补全插件
$('#Sale').typeahead({ ajax: { url: '@Url.Action("../Contract/GetSale")', //timeout: 300, ...
- Visual Studio Code使用typings拓展自动补全功能
转自:http://blog.csdn.net/liyijun4114/article/details/51658087 参考来源: 官方介绍: https://code.visualstudio.c ...
- StringBoot整合ELK实现日志收集和搜索自动补全功能(详细图文教程)
@ 目录 StringBoot整合ELK实现日志收集和搜索自动补全功能(详细图文教程) 一.下载ELK的安装包上传并解压 1.Elasticsearch下载 2.Logstash下载 3.Kibana ...
- jQuery AutoComplete 自动补全
jQuery.AutoComplete是一个基于jQuery的自动补全插件.借助于jQuery优秀的跨浏览器特性,可以兼容Chrome/IE/Firefox/Opera/Safari等多种浏览器. 特 ...
随机推荐
- SharePoint 2007 页面及用户控件
页面: <%@ Assembly Name="HP.EUSM.Self-ServiceUpgradeQuota.SPCustomAction, Version=1.0.0.0, Cul ...
- 洛谷 P1337 [JSOI2004]平衡点 / 吊打XXX 解题报告
P1337 [JSOI2004]平衡点 / 吊打XXX 题目描述 有 \(n\) 个重物,每个重物系在一条足够长的绳子上.每条绳子自上而下穿过桌面上的洞,然后系在一起.\(X\)处就是公共的绳结.假设 ...
- 牛客练习赛 小D的剑阵 解题报告
小D的剑阵 题意链接: https://ac.nowcoder.com/acm/contest/369/F 来源:牛客网 现在你有 \(n\) 把灵剑,其中选择第i把灵剑会得到的 \(w_i\) 攻击 ...
- Luogu 1351 NOIP 2014 联合权值（贪心，计数原理）
Luogu 1351 NOIP 2014 联合权值(贪心,计数原理) Description 无向连通图 G 有 n 个点,n-1 条边.点从 1 到 n 依次编号,编号为 i 的点的权值为 Wi, ...
- Flash:使用FileReference上传在Firefox上遇到的问题终于解决了
以前使用的是这样的一句话:var uploadURL:URLRequest = new URLRequest();uploadURL.url = "upload.asp"; 测试发 ...
- poj1185炮兵阵地 正确代码及错误代码分析
Solution:状态压缩 因为设置炮兵的局限性(同行两炮兵相差要大于2),一行10个数最多有60种可能性(程序计算) 其中判断可能性的好方法是: if ((i & (i << 1 ...
- js中if()条件中变量为false的情况
<html> <head> <script type="text/javascript" src="jquery-3.1.1.min.js& ...
- js动画最佳实现——requestAnimationFrame
我们经常用setInterval来实现动画,其实这种做法不是太好,因为不同浏览器的刷新频率也不一样(一般认为设置16为最佳,按每秒60帧算,1000/60≍16.67) var dis = 0,tim ...
- 8、Python-函数
定义 def printInfo(): print("人生苦短,我用Python") 调用 def printInfo(): print("人生苦短,我用Python&q ...
- 在 chrome 上导出 pdf
用html+css写出网页,然后在chrome上导出pdf 1. command + p:快捷呼出打印: 2. “目标打印机”:选择“更改”,之后选择“另存为PDF”: 3. 点“更多设置”,可以勾选 ...