什么时候为 Elasticsearch 中的 Edge N Gram 创建分析链

Question

我试图找出哪个更适合增量搜索 - 边缘 n 语法或完成建议。到目前为止，我在 Internet 上阅读的内容表明，对于完成建议程序，数据的处理是在创建索引时完成的，而对于 edge n gram，它是在查询时完成的，因此它比完成建议程序慢。然而，刚刚在 Elasticsearch - The definitve guide 中，我为 edge n gram 阅读了这本书，它也是在索引时完成的。现在我真的很困惑，任何人都可以澄清一下 edge n gram 在内部是否有效。

谢谢

Answer 1

两者都在索引时起作用，构建专用数据结构：

• N gram 标记器生成标记：“hello world”变为“h”、“he”、“hel”...“worl”、“world”。使用通常的“文本”（又名“字符串”）映射类型。
• 完成建议生成图：见https://www.elastic.co/blog/you-complete-me。此时，有一个特殊的映射类型“完成”。

在搜索时，建议器的成本更低：

• N 克标记器：
  • 必须分析键入的文本，搜索结果词：搜索到的“Hello Wor”应分析为“hello”+“wor”，并搜索这两个词。
  • 然而，N gram 标记器应该从分析中移除（在搜索和索引之间使用不同的分析器）：搜索“Henry”将被分析为“h”、“he”、“hen”、“henr”...并会返回“hello”，因为它们共享相同的前缀“he”。
• 完成提示更简单快捷。如果您尝试在用户在键盘上键入时自动完成搜索，那么性能很重要。

在这两种情况下，您都可以使用自定义分析链（法语、德语、soundex...）：

• N 克：
  • 写入时间：自定义分析 + 边缘 ngram + 输入“文本”
  • 读取时间：自定义分析+截断+搜索API
• 完成
  • 写入时间：自定义分析 + 输入“完成”
  • 阅读时间：自定义分析 + 建议 API