前言

本文基于ElasticSearch6.4版本。

fuzziness

fuzziness参数可以使查询的字段具有模糊查询的特性。

通过模糊查询可以搜索出存在一定相似度的单词。对于两个单词是否有相似度以及相似度的大小，需要用到Levenshtein Edit Distance。

Levenshtein Edit Distance，即莱文斯坦编辑距离。指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑次数。编辑操作包括添加、更新、删除。

e.g.

此外，默认支持(ab -> ba)这种模糊换位（fuzzy transposition）。可以通过设置fuzzy_transpositions为false，禁用这种行为。

prefix_length

prefix_length参数：表示不能被模糊化的初始字符数。必须与fuzziness参数结合使用。

e.g.

minimum_should_match

需要至少匹配指定数量个词项。

• 整数值：比如3。表示至少需要匹配3个词项。
• 负整数值：比如-2。表示至少需要匹配 （词项的总数量 - 2）个词项。
• 比例值：比如75%。表示至少需要匹配 （词项的总数量 * 0.75 再向下取整）个词项。
• 负比例值：比如-25%。表示至少需要匹配（词项的总数量 - （词项的总数量 * 0.75 再向下取整））个词项。
• 组合值：比如3<90%。表示如果词项数量为1-3之间，需要全部匹配；如果词项数量>3，需要匹配90%个词项。
• 多个组合值：比如2<-25% 9<-3。表示如果词项数量为1-2，需要完全匹配；如果词项数量为3-9，需要匹配-25%个词项；如果词项数量>9需要匹配-3个词项。

max_expansions

控制最后一个词项会拓展多少个后缀。默认是50。

PUT book/text/1
{
    "message" : "quick brown fo"
}

PUT book/text/2
{
    "message" : "quick brown foo"
}

PUT book/text/3
{
    "message" : "quick brown fooo"
}

需要添加routing。

GET /_search?routing=1
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix" : {
            "message" : {
                "query" : "quick brown f",
                "max_expansions" : 1
            }
        }
    }
}