弹性搜索："fuzzy_like_this_field“筛选器查询不工作

Question

我在弹性搜索过滤器中面临以下问题：

当我试图在字符串值上应用"fuzzy_like_this_field“时，它就正常工作了。

但是，当我在字符串以外的不同数据类型上应用"fuzzy_like_this_field“过滤器时(例如，double，Date)，它不起作用。

它给

ElasticsearchIllegalArgumentException[fuzzy_like_this_field不支持二进制/数字字段。

请参阅下面的弹性搜索查询

{"query": {"bool": {"must": [{"fuzzy_like_this_field": {"Receipts.retailerId": {"like_text": "55f5878916c042cc8731a39e4e05b7a0","fuzziness":0.3}}},{"fuzzy_like_this_field": {"Receipts.totalCost": {"like_text": "10","fuzziness":0.3}}}],"must_not": [],"should": []}},"from": 0,"size": 1000,"sort": [],"facets": {}}

其中retailerId - String和totalCost - double

如果我将totalCost数据类型double更改为string，那么它可以工作。

所以请提出解决办法？

Answer 1

模糊查询扩展文本搜索结果，以包含来自查询项的特定Levenshtein距离术语。它们通过边距( -fuzziness <= value <= +fuzzyiness )扩展数值(需要更改或转换字符数来匹配)--然而，fuzzy_like_this和fuzzy_like_this_field似乎只支持字符串匹配(通过Levenshtein距离)。

fuzzy_like_this和fuzzy_like_this_field查询在ES 1.6+中不受欢迎。而且他们都受到了性能问题的困扰。你应该找到另一种方法来完成你的目标。

有很多方法可以应用模糊匹配，但我不确定模糊匹配是你想要的。

通过具体说明：

"fuzzy_like_this_field":{  
                  "Receipts.retailerId":{  
                     "like_text":"55f5878916c042cc8731a39e4e05b7a0",
                     "fuzziness":0.3
                  }
               }

您要求匹配与多达22个编辑的like_text匹配的所有like_text。Edit distance = length(term) * (1.0 - fuzziness) = 32 * 0.7 = 22.4

因此，在这种情况下，55ddddddd6c0ddddddd1a3dddddddda0将被限定为与55f5878916c042cc8731a39e4e05b7a0的模糊匹配，因为10个字符共享相同的位置。

如果您只是在寻找重复的事务，那么为什么不使用匹配查询或筛选器来匹配您的retailerId和totalCost呢？

"query":{  
      "bool":{  
         "must":[  
            {  
               "match":{  
                  "Receipts.retailerId": "55f5878916c042cc8731a39e4e05b7a0" 
               }
            },
            {  
               "match":{  
                  "Receipts.totalCost": 10
               }
            }
         ]
      }
   }