Elasticsearch-搜索推荐

对于es中搜索推荐的功能的实现：

1.使用match_phrase_prefix来实现search-time搜索推荐，原理根match_phrase类似，唯一的区别是把最后一个term作为前缀去搜索，同时可以配置slop来调整搜索条件，也可以限制返回结果的数量，但是这种推荐方法还是需要用最后一个前缀去扫描大量的索引，性能会很差，在真实环境一般不推荐使用，我们可以使用以下第二种方式来实现。

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "content": {
        "query": "java t",
        "slop":2,
        "max_expansions": 10
      }
    }
  }
}

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2.第一种方式为search-time的搜索推荐机制，现在我们实现另一种index-time的搜索机制 
什么是ngram，对于quick，5种长度下的ngram

ngram length=1，q u i c k 
ngram length=2，qu ui ic ck 
ngram length=3，qui uic ick 
ngram length=4，quic uick 
ngram length=5，quick

什么是edge ngram，对于quick，anchor首字母后进行ngram

q 
qu 
qui 
quic 
quick

使用edge ngram将每个单词都进行进一步的分词切分，用切分后的ngram来实现前缀搜索推荐功能 
搜索的时候，不用再根据一个前缀，然后扫描整个倒排索引了; 简单的拿前缀去倒排索引中匹配即可，如果匹配上了，那么就直接返回结果

2、实验一下ngram

PUT /my_index 
{ 
“settings”: { 
“analysis”: { 
“filter”: { 
“autocomplete_filter”: { 
“type”: “edge_ngram”, 
“min_gram”: 1, 
“max_gram”: 20 
} 
}, 
“analyzer”: { 
“autocomplete”: { 
“type”: “custom”, 
“tokenizer”: “standard”, 
“filter”: [ 
“lowercase”, 
“autocomplete_filter” 
] 
} 
} 
} 
} 
}

GET /my_index/_analyze 
{ 
“analyzer”: “autocomplete”, 
“text”: “quick brown” 
}

PUT /my_index/_mapping/my_type 
{ 
“properties”: { 
“title”: { 
“type”: “string”, 
“analyzer”: “autocomplete”, 
“search_analyzer”: “standard” 
} 
} 
}

GET /my_index/my_type/_search 
{ 
“query”: { 
“match_phrase”: { 
“title”: “hello w” 
} 
} 
}

如果用match，只有hello的也会出来，全文检索，只是分数比较低 
推荐使用match_phrase，要求每个term都有，而且position刚好靠着1位，符合我们的期望的

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