使用语言分析器 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic
2024-11-13
Elasticsearch 的内置分析器都是全局可用的,不需要提前配置, 它们也可以在字段映射中直接指定在某字段上:
PUT /my_index { "mappings": { "blog": { "properties": { "title": { "type": "string", "analyzer": "english" } } } } }
当然,文本经过
english
分析处理,我们会丢失源数据:
我们无法分辨源文档中是包含单数 fox
还是复数 foxes
;单词 not
因为是停用词所以被移除了,
所以我们无法分辨源文档中是happy about foxes还是not happy about foxes,虽然通过使用 english
(英语)分析器,使得匹配规则更加宽松,我们也因此提高了召回率,但却降低了精准匹配文档的能力。
为了获得两方面的优势,我们可以使用multifields(多字段)对 title
字段建立两次索引:
一次使用
`english`(英语)分析器,另一次使用 `standard`(标准)分析器:
PUT /my_index { "mappings": { "blog": { "properties": { "title": { "type": "string", "fields": { "english": { "type": "string", "analyzer": "english" } } } } } } }
替换为该字段映射后,我们可以索引一些测试文档来展示怎么在搜索时使用两个字段:
PUT /my_index/blog/1 { "title": "I'm happy for this fox" } PUT /my_index/blog/2 { "title": "I'm not happy about my fox problem" } GET /_search { "query": { "multi_match": { "type": "most_fields", "query": "not happy foxes", "fields": [ "title", "title.english" ] } } }
使用 |
感谢 title.english
字段的切词,无论我们的文档中是否含有单词 foxes
都会被搜索到,第二份文档的相关性排行要比第一份高,
因为在 title
字段中匹配到了单词 not
。
官方地址:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/using-language-analyzers.html