Elasticsearch 中的通配符搜索或部分匹配

我试图向最终用户提供搜索类型，这更像是 sqlserver。 我能够为给定的sql场景实现ES查询：

select * from table where name like '%pete%' and type != 'xyz and type!='abc'

但是ES查询对于这个sql查询不起作用

select * from table where name like '%peter tom%' and type != 'xyz and type!='abc'

在我的弹性搜索以及通配符查询中，我还需要执行一些布尔过滤查询

{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "query": {
                "wildcard": {
                  "name": { "value": "*pete*" }
                }
              }
            }
          ],
          "must_not": [
            {
              "match": { "type": "xyz" }
            },
            {
              "match": { "type": "abc" }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

上面带有通配符搜索的弹性查询工作正常，并为我提供了所有与 pete 匹配且不是 xyz 和 abc 类型的文档。但是当我尝试使用由空格分隔的 2 个单独单词执行通配符时，相同的查询返回空，如图所示下面。例如

{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "query": {
                "wildcard": {
                  "name": { "value": "*peter tom*" }
                }
              }
            }
          ],
          "must_not": [
            {
              "match": { "type": "xyz" }
            },
            {
              "match": { "type": "abc" }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

我的映射如下：

{
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "type": {
      "type": "string"
    }
  }
}

我应该使用什么查询才能对以空格分隔的单词进行通配符搜索

最有效的解决方案涉及利用ngram 分词器 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.1/analysis-ngram-tokenizer.html为了标记你的部分name场地。例如，如果您的名字类似于peter tomson，ngram 分词器将对其进行分词和索引，如下所示：

• pe
• pet
• pete
• peter
• peter t
• peter to
• 彼得·汤姆
• 彼得·汤姆斯
• 彼得·托姆索
• 彼得·汤姆森
• 特汤森
• 埃尔·汤普森
• r tomson
• tomson
• tomson
• omson
• mson
• son
• on

因此，当它被索引时，搜索任何这些标记将检索您的文档peter thomson in it.

让我们创建索引：

PUT likequery
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "my_ngram_tokenizer"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "my_ngram_tokenizer": {
          "type": "nGram",
          "min_gram": "2",
          "max_gram": "15"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "typename": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "string",
          "fields": {
            "search": {
              "type": "string",
              "analyzer": "my_ngram_analyzer"
            }
          }
        },
        "type": {
          "type": "string",
          "index": "not_analyzed"
        }
      }
    }
  }
}

然后，您将能够使用简单且非常高效的方式进行搜索term query:

POST likequery/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "name.search": "peter tom"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "type": "xyz"
          }
        },
        {
          "match": {
            "type": "abc"
          }
        }
      ]
    }
  }
}