具有约束的 Spring Boot 弹性搜索查询

Question

我对这个弹性搜索和 Spring Boot 世界很陌生，过去 2-3 天我一直在尝试搜索这个解决方案，遗憾的是我无法（可能是因为我是新手）。

我在弹性搜索中有 3 列，第一列是 ID，第二列是名称（我在此基础上创建自动完成 API），第三个字段包含一组称为数字的数字。我的用例是，对于第 3 列中的特定数字，我想要来自第 2 列的自动完成建议。

这是我用这段代码实现的，它可以工作：repo.findByNumbersAndName(String, String)

但这不允许我设置模糊性、通配符查询和其他搜索参数，所以我尝试使用 QueryBuilders 但我在构建逻辑方面没有成功（我基本上尝试使用 BooleanQueryBuilder），所以如果有人可以帮助我，它会真的很有帮助！

Spring Boot 版本 - 2.4.2

提前致谢。

编辑1：-

为了更好地理解我的用例，假设这是我存储在弹性搜索中的内容

Id | Name   | Numbers |
-----------------------
a1 | ashwin | 1       |
a2 | Ram    | 3       |
a3 | Kumar  | 2       |
a4 | Some   | 2       |
a5 | body   | 1       |
a6 | any    | 3       |
a7 | one    | 4       |
a8 | ashwin | 2       |

现在我应该有控制权来指定我的查询，说对于这个数字（比如说 1），如果输入自动完成“a”，自动完成的可能性是什么。然后程序应该只在数字列中搜索数字为“1”的可能性，因此在这种情况下，只有一个输出是“ashwin”。

编辑2：-

我相信我的配置和查询方法和你所做的一样，我只是粘贴我所做的。一个更新是，虽然数据库中的 Number 字段包含 Integers，但它们存储为 String 数据类型，这在 term Query 时会有什么不同吗？

这是我的 elastic-analyzer.json

{

  "analysis": {
    "filter": {
      "autocomplete_filter": {
        "type": "edge_ngram",
        "min_gram": 3,
        "max_gram": 30
      }
    },
    "analyzer": {
      "autocomplete_search": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase",
          "stop"
          
        ]
      },
      "autocomplete_index": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase",
          "autocomplete_filter",
          "stop"
        ]
      }
    }
  }
}

我正在使用它来生成查询：-

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
        
        .must(QueryBuilders.termQuery("Number", number))
        .must(QueryBuilders.matchQuery("Name", search_word));

以上以这种格式生成查询-

{
  "bool" : {
    "must" : [
      {
        "term" : {
          "Number" : {
            "value" : "1",
            "boost" : 1.0
          }
        }
      },
      {
        "match" : {
          "Name" : {
            "query" : "ash",
            "operator" : "OR",
            "prefix_length" : 0,
            "max_expansions" : 50,
            "fuzzy_transpositions" : true,
            "lenient" : false,
            "zero_terms_query" : "NONE",
            "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,
            "boost" : 1.0
          }
        }
      }
    ],
    "adjust_pure_negative" : true,
    "boost" : 1.0
  }

这是产生空数组，不明白为什么？我觉得下面的属性相当于你在索引映射中提到的属性

@Id
@Field(type = FieldType.Text)
private String Id;

@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "autocomplete_index", searchAnalyzer = "autocomplete_search")
private String Name;

@Field(type = FieldType.Text)
private String Number;

感谢@ESCoder

编辑 3：-

在@ESCoder 的帮助下，我也偶然发现了这一点，

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
        
        .must(QueryBuilders.matchQuery("Number", search_number).boost(1f).operator(Operator.AND))
        .must(QueryBuilders.matchQuery("Name", keyword).boost(0.4f));

这是为 ElasticSearch 生成的 Query spring，

{
  "bool" : {
    "must" : [
      {
        "match" : {
          "Number" : {
            "query" : "1",
            "operator" : "AND",
            "prefix_length" : 0,
            "max_expansions" : 50,
            "fuzzy_transpositions" : true,
            "lenient" : false,
            "zero_terms_query" : "NONE",
            "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,
            "boost" : 1.0
          }
        }
      },
      {
        "match" : {
          "Name" : {
            "query" : "ash",
            "operator" : "OR",
            "fuzziness" : "1",
            "prefix_length" : 0,
            "max_expansions" : 50,
            "fuzzy_transpositions" : true,
            "lenient" : false,
            "zero_terms_query" : "NONE",
            "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,
            "boost" : 0.4
          }
        }
      }
    ],
    "adjust_pure_negative" : true,
    "boost" : 1.0
  }
}

Answer 1

添加一个包含索引数据、映射、搜索查询和搜索结果的工作示例

索引映射：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "autocomplete_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 4
        }
      },
      "analyzer": {
        "autocomplete": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "autocomplete_filter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "Name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "autocomplete",
        "search_analyzer": "standard"
      },
      "Id": {
        "type": "text"
      },
      "Numbers": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

索引数据：

{
  "Name": "ashwin",
  "Id": "a1",
  "Numbers": 1
}
{
  "Name": "ashwin",
  "Id": "a1",
  "Numbers": 2
}

搜索查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "Name": "a"
          }
        },
        {
          "term": {
            "Numbers": 1
          }
        }
      ]
    }
  }
}

搜索结果：

"hits": [
      {
        "_index": "66923434",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 1.2630212,
        "_source": {
          "Name": "ashwin",
          "Id": "a1",
          "Numbers": 1
        }
      }
    ]

更新 1：

使用您当前的索引映射设置，将为ashwin 生成以下标记

GET /_analyze
{
  "analyzer" : "autocomplete",
  "text" : "ashwin"
}

代币是：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "ash",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "ashw",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "ashwi",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "ashwin",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    }
  ]
}

您需要修改索引映射，而不是"min_gram": 3，您需要将其更改为"min_gram": 1。

更新 2：

您甚至需要将"search_analyzer" 更改为standard。