1.概念

1.1 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. 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。

2.1建立索引

put  /book{"mappings": {"music" : {"properties" : {"suggest" : {"type" : "completion"},"title" : {"type": "keyword"}}}}
}注意，最终写入数据需要 /book/music

2.2插入数据

put /book/music/_doc/1
{"suggest":"爱一个人好难"
}put /book/music/_doc/2
{"suggest":"爱一个人好难"
}put /book/music/_doc/3
{"suggest":"爱真的需要勇气"
}

2.3自动补全查询

示例1：查询建议根据前缀查询

POST book/music/_search
{"suggest": {"song-suggest" : {"prefix" : "爱","completion" : {"field" : "suggest"}}}
}

示例1：查询建议根据前缀查询结果


{"took": ,"timed_out": false,"_shards": {"total": ,"successful": ,"skipped": ,"failed":},"hits": {"total": ,"max_score": ,"hits": []},"suggest": {"song-suggest": [{"text": "te","offset": ,"length": ,"options": [{"text": "爱一个人好难","_index": "book","_type": "music","_id": "6Xu6mmUBYLvVFwGWpXeL","_score": ,"_source": {"suggest": "爱一个人好难"}},{"text": "爱一个人好难","_index": "book","_type": "music","_id": "6nu8mmUBYLvVFwGWSndC","_score": ,"_source": {"suggest": "爱一个人好难"}},{"text": "爱真的需要勇气","_index": "book","_type": "music","_id": "63u8mmUBYLvVFwGWZHdC","_score": ,"_source": {"suggest": "爱真的需要勇气"}}]}]}
}

示例2：对建议查询结果去重

{"suggest": {"song-suggest" : {"prefix" : "爱","completion" : {"field" : "suggest" ,"skip_duplicates": true}}}
}

本文部分参考：《ES系列十三、Elasticsearch Suggester API(自动补全）》里面有整个四种补全的方式。

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