弹性搜索结果不符合预期

Question

我有一个自定义分析器索引的字段，配置如下

 "COMPNAYNAME" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "textAnalyzer"
        }

 "textAnalyzer" : {
              "filter" : [
                "lowercase"
              ],
              "char_filter" : [ ],
              "type" : "custom",
              "tokenizer" : "ngram_tokenizer"
            }

 "tokenizer" : {
            "ngram_tokenizer" : {
              "type" : "ngram",
              "min_gram" : "2",
              "max_gram" : "3"
            }
          }

当我搜索文本"ikea“时，我得到了以下结果

查询：

GET company_info_test_1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "COMPNAYNAME": {"query": "ikea"}
    }
  }
}

休眠是结果，

1.mikea
2.likeable
3.maaikeart
4.likeables
5.ikea b.v.  <------
6.likeachef
7.ikea breda <------
8.bernikeart
9.ikea duiven
10.mikea media

你能帮助我什么是最好的索引方式，如果我必须搜索与精确匹配以及冒泡。

提前谢谢。

Answer 1

您可以将ngram tokenizer与"search_analyzer": "standard"一起使用，请参阅此处了解有关search_analyzer的更多信息

正如@EvaldasBuinauskas指出的那样，如果您希望仅从开头而不是从中间生成令牌，您也可以在此处使用 。

添加一个包含索引数据、映射、搜索查询和结果的工作示例

索引数据：

{ "title": "ikea b.v."}
{ "title" : "mikea" }
{ "title" : "maaikeart"}

索引映射

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "tokenizer": "my_tokenizer"
                }
            },
            "tokenizer": {
                "my_tokenizer": {
                    "type": "ngram",
                    "min_gram": 2,
                    "max_gram": 10,
                    "token_chars": [
                        "letter",
                        "digit"
                    ]
                }
            }
        },
        "max_ngram_diff": 50
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer",
                "search_analyzer": "standard"
            }
        }
    }
}

搜索查询：

{
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "ikea"
        }
    }
}

搜索结果：

"hits": [
            {
                "_index": "normal",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 0.1499838,    <-- note this
                "_source": {
                    "title": "ikea b.v."
                }
            },
            {
                "_index": "normal",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 0.13562363,    <-- note this
                "_source": {
                    "title": "mikea"
                }
            },
            {
                "_index": "normal",
                "_type": "_doc",
                "_id": "3",
                "_score": 0.083597526,
                "_source": {
                    "title": "maaikeart"
                }
            }
        ]