三种高亮方式
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| unified：默认的高亮方式，使用Lucene的实现方式
plain：性能较高，消耗少量内存，性价比高
fvh => fast vactor highlighter 适合字段较大，较复杂的查询情况
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指定高亮类型
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| # type => unified plain fvh(fvh需要在mapping中指定该字段的属性term_vector:with_positions_offsets)
GET /person/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "测试"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {
"type":"unified"
}
}
}
}
#创建mapping，指定term_vector开可以使用fast vactor highlighter方式
PUT /person
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text",
"term_vector": "with_positions_offsets"
},
"age":{
"type": "long"
},
"des":{
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
}
}
}
}
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单字段高亮
默认的高亮标签为<em>
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| GET /person/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "测试"
}
},{
"match": {
"des": "测试"
}
}
]
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {
"type": "fvh",
"post_tags": "</b>",
"pre_tags": "<b>"
},
"des": {}
}
}
}
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全局字段高亮
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| GET /person/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "测试"
}
},
{
"match": {
"des": "测试"
}
}
]
}
},
"highlight": {
"post_tags": "</b>",
"pre_tags": "<b>",
"fields": {
"name": {
},
"des": {}
}
}
}
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二、Suggest-搜索推荐
四种suggest：term suggester、phrase suggester、completion suggester、context suggester
2.1、term suggester
根据词项的词频来推荐
参数说明
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| text：用户搜索的文本
field：要从哪个字段选取推荐数据
analyzer：使用哪种分词器
size：每个建议返回的最大结果数
sort：如何按照提示词项排序，参数值只可以是以下两个枚举：
- score：分数>词频>词项本身
- frequency：词频>分数>词项本身
max_edits：可以具有最大偏移距离候选建议以便被认为是建议。只能是1到2之间的值。任何其他值都将导致引发错误的请求错误。默认为2
prefix_length：前缀匹配的时候，必须满足的最少字符
min_doc_freq：最少的文档频率
suggest_mode：搜索推荐的推荐模式，参数值亦是枚举：
- missing 匹配不再索引中的词项（不包含自己的结果）
- popular 匹配比原始词项的文档词频更高的词项（比自己高的结果）
- always 匹配推荐的任意词项（匹配所有结果）
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推荐模式（默认missing）
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| GET /news/_search
{
"suggest": {
"missing_suggest": {
"text": "baoqian baoqiang",
"term": {
"suggest_mode": "missing",
"field": "title"
}
},
"popular_suggest": {
"text": "baoqian baoqiang",
"term": {
"suggest_mode": "popular",
"field": "title"
}
},
"always_suggest": {
"text": "baoqian baoqiang",
"term": {
"suggest_mode": "always",
"field": "title"
}
}
}
}
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2.2、phrase suggester
phrase suggester和term suggester相比，对建议的文本会参考上下文，也就是一个句子的其他token，不只是单纯的token距离匹配，它可以基于共生和频率选出更好的建议。
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| GET /news/_search
{
"suggest": {
"my-suggestion": {
"text": "baoqing baoqiang",
"phrase": {
"field": "title",
"size": 3,
"highlight": {
"pre_tag": "<h1>",
"post_tag": "</h1>"
},
"direct_generator": [
{
"suggest_mode": "always",
"field": "content"
},{
"suggest_mode": "popular",
"field": "content"
}
]
}
}
}
}
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2.3、completion suggester（支持中文）
自动补全，自动完成，基于内存，性能很高，支持三种查询【前缀查询（prefix）/模糊查询（fuzzy）/正则表达式查询（regex）】
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| #创建mapping，指端suggest类型
PUT suggest_carinfo
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"suggest": {
"type": "completion",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
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prefix query
基于前缀查询的搜索提示，是最常用的一种搜索推荐查询。只匹配前缀的话召回率低。
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| prefix：客户端搜索词
field：建议词字段
size：需要返回的建议词数量
skip_duplicates：是否过滤掉重复建议，默认false
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| GET suggest_carinfo/_search?pretty
{
"suggest": {
"car_suggest" : {
"prefix" : "A6",
"completion" : {
"field" : "title.suggest"
}
}
}
}
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fuzzy query
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| fuzziness：允许的偏移量，默认auto
transpositions：如果设置为true，则换位计为一次更改而不是两次更改，默认为true。
min_length：返回模糊建议之前的最小输入长度，默认 3
prefix_length：输入的最小长度（不检查模糊替代项）默认为 1
unicode_aware：如果为true，则所有度量（如模糊编辑距离，换位和长度）均以Unicode代码点而不是以字节为单位。这比原始字节略慢，因此默认情况下将其设置为false。
skip_duplicates：是否过滤掉重复建议，默认false
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| POST suggest_carinfo/_search
{
"suggest": {
"car_suggest": {
"prefix": "宝马5系",
"completion": {
"field": "title.suggest",
"skip_duplicates":true,
"fuzzy": {
"fuzziness": 2
}
}
}
}
}
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regex query
可以用正则表示前缀，不建议使用
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| POST suggest_carinfo/_search
{
"suggest": {
"car_suggest": {
"regex": "[\\s\\S]*",
"completion": {
"field": "title.suggest"
}
}
}
}
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