1 自动补全

1.1 拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：github上的拼音分词器下载

测试用法

POST /_analyze
{"text": "如家酒店还不错","analyzer": "pinyin"
}

1.2 自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音(rujia)，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如ik_smart
tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

声明自定义分词器的语法如下：

PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { // 自定义分词器"my_analyzer": {  // 分词器名称"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"}},"filter": { // 自定义tokenizer filter"py": { // 过滤器名称"type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin"keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"  //搜索时使用中午分词器}}}
}

注意：拼音分词器适合在创建倒排索引时使用，不要在搜索的时候使用

总结：
如何使用拼音分词器？

①下载pinyin分词器
②解压并放到elasticsearch的plugin目录
③重启es容器即可

如何自定义分词器？

①创建索引库时，在settings中配置，可以包含三部分：
character filter
tokenizer
filter

拼音分词器注意事项有哪些？

为了避免搜索到同音字(按照拼音搜索到同音字)，搜索时不要使用拼音分词器

1.3 自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

参与补全查询的字段必须是completion类型。
字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

比如，一个这样的索引库：

// 创建索引库
PUT test1
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "completion"}}}
}

然后插入下面的数据：

// 示例数据
POST test1/_doc
{"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test1/_doc
{"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test1/_doc
{"title": ["Nintendo", "switch"]
}

查询的DSL语句如下：

// 自动补全查询
GET /test1/_search
{"suggest": {"title_suggest": {"text": "s", // 关键字"completion": {"field": "title", // 补全查询的字段"skip_duplicates": true, // 跳过重复的"size": 10 // 获取前10条结果}}}
}

2 JavaAPI实现

准备工作，索引库创建

// 酒店数据索引库
PUT /hotel
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"text_anlyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"},"completion_analyzer": {"tokenizer": "keyword","filter": "py"}},"filter": {"py": {"type": "pinyin","keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart"},"suggestion":{"type": "completion","analyzer": "completion_analyzer"}}}
}

测试数据：
后续上传

java代码实现

public List<String> getSuggestions(String prefix) {try {//1.准备请求SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");//2.准备参数request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix(prefix).skipDuplicates(true).size(10)));//3.发起请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析结果Suggest suggest = response.getSuggest();// 4.1.根据补全查询名称，获取补全结果CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");// 4.2.获取optionsList<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();// 4.3.遍历List<String> list = new ArrayList<>(options.size());for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {String text = option.getText().toString();list.add(text);}return list;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}

示例截图

解析过程截图

3 集群

暂未写

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