Elasticsearch 上的短语和通配符查询

Question

在尝试创建只能匹配整个短语但也允许使用通配符的查询时，我遇到了一些困难。

基本上我有一个包含一个字符串的文件（它实际上是一个字符串列表，但为简单起见，我跳过了它），它可以包含空格或为空，我们称之为“颜色”。

例如：

{
  ...
  "color": "Dull carmine pink"
  ...
}

我的查询需要能够执行以下操作：

• 搜索空值（包括和不包括）
• 搜索非空值（包括和不包括）
• 仅搜索和匹配整个短语（包括和不包括）。例如：
  • 沉闷的胭脂红 --> 搭配
  • 胭脂红-->不匹配
• 与上一个相同，但使用通配符（包括和排他）。例如：
  • ?ull carmine p* --> 匹配“Dull carmine pink”
  • dull carmine* -> 匹配“Dull carmine pink”
  • 等

这几天我一直在碰壁，我几乎尝试了我能想到的所有类型的查询。

在this topic 的帮助下，我只能通过 span_near 查询使其部分工作。

所以基本上我现在可以了：

• 搜索带有/不带有通配符的整个短语，如下所示：

  {
      "span_near": {
          "clauses": [
              {
                  "span_term": {"color": "dull"}
              },
              {
                  "span_term": {"color": "carmine"}
              },
              {
                  "span_multi": {"match": {"wildcard": {"color": "p*"}}}
              }
          ],
          "slop": 0,
          "in_order": true
      }
  }
  

• 通过简单的 must/must_not 查询来搜索空值（包括和排除），如下所示：

  {
     "must" / "must_not": {'exist': {'field': 'color'}}
  }
  

问题： 我找不到进行排他跨度查询的方法。我能找到的唯一方法是this。但它需要包含和排除字段，我只是想排除一些字段，必须返回所有其他字段。是否有一些类似“match_all”:{} 查询可以在 span_not 的包含字段中工作？或者也许是一个全新的、更优雅的解决方案？

Answer 1

我一个月前找到了解决方案，但我忘了在这里发布。 我手头没有例子，但我会试着解释一下。

问题是我试图查询的字段在查询之前由 elasticsearch 分析。有问题的分析器将它们除以空格等。这个问题的解决方案是以下两个之一：

1. 如果您不为索引使用自定义映射。

（意思是如果您在添加字段时让 elasticsearch 为您的字段动态创建适当的映射）。

在这种情况下，弹性搜索会自动创建一个名为“关键字”的文本字段的子字段。该子字段使用“关键字”分析器，在查询之前不以任何方式处理数据。

这意味着查询如下：

{
"query": {
    "bool": {
        "must": [ // must_not
            {
                "match": {
                    "user.keyword": "Kim Chy"
                }
            }
        ]
    }
}

} 和

{
"query": {
    "bool": {
        "must": [ // must_not
            {
                "wildcard": {
                    "user.keyword": "Kim*y"
                }
            }
        ]
    }
}

}

应该按预期工作。

但是，使用默认映射，关键字字段很可能区分大小写。为了使其不区分大小写，您需要创建一个自定义映射，在匹配之前将小写（或大写）normalizer应用于查询和关键字字段.

2。如果您使用自定义映射

与上述基本相同，但是您必须手动创建一个新的子字段（或字段），该子字段使用关键字分析器（可能还需要一个规范器，以使其不区分大小写）。

P.S. 据我所知，在弹性搜索中不再可能更改映射。这意味着您必须使用适当的映射创建一个新索引，然后将您的数据重新索引到新索引。