Elasticsearch中的自动补全功能详解与实践

简介

自动补全是现代搜索引擎中的一项重要功能,它能够根据用户的输入提供实时的建议,提高用户体验。Elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现这一功能。本文将详细介绍Elasticsearch中的自动补全功能,并提供详细的配置和查询示例。

自动补全的基本概念

Elasticsearch中的自动补全基于Completion Suggester实现。它适用于需要快速、高效地返回用户可能想要完成的短字符串的场景。

环境准备

确保您已经安装了Elasticsearch,并且对Elasticsearch的基本操作和API有一定的了解。

创建自动补全的索引库

定义索引和映射

json 复制代码
PUT /test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

插入示例数据

json 复制代码
POST /test/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000xM3"]
}

POST /test/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}

POST /test/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "Switch"]
}

使用Completion Suggester进行自动补全查询

基本查询语法

json 复制代码
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "prefix": "s",  // 用户输入的关键字
      "completion": {
        "field": "title",  // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true,  // 跳过重复的词条
        "size": 10  // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}

查询示例

假设用户输入了"s",我们希望返回以"s"开头的产品名称建议:

json 复制代码
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s",
      "completion": {
        "field": "title",
        "skip_duplicates": true,
        "size": 10
      }
    }
  }
}

结果解析

Elasticsearch将返回一个包含建议的响应。每个建议都是一个或多个以用户输入的前缀开头的词条。

结语

Elasticsearch的自动补全功能通过Completion Suggester实现,它为搜索引擎提供了强大的实时建议能力。通过本教程,您应该已经了解了如何创建自动补全的索引、插入数据以及执行自动补全查询。希望本文能够帮助您在项目中实现高效的自动补全功能。

相关推荐
Acrelhuang25 分钟前
安科瑞5G基站直流叠光监控系统-安科瑞黄安南
大数据·数据库·数据仓库·物联网
皓74133 分钟前
服饰电商行业知识管理的创新实践与知识中台的重要性
大数据·人工智能·科技·数据分析·零售
Mephisto.java36 分钟前
【大数据学习 | kafka高级部分】kafka的kraft集群
大数据·sql·oracle·kafka·json·hbase
Mephisto.java38 分钟前
【大数据学习 | kafka高级部分】kafka的文件存储原理
大数据·sql·oracle·kafka·json
筱源源1 小时前
Elasticsearch-linux环境部署
linux·elasticsearch
ycsdn101 小时前
Caused by: org.apache.flink.api.common.io.ParseException: Row too short:
大数据·flink
DolphinScheduler社区3 小时前
Apache DolphinScheduler + OceanBase,搭建分布式大数据调度平台的实践
大数据
时差9534 小时前
MapReduce 的 Shuffle 过程
大数据·mapreduce
kakwooi5 小时前
Hadoop---MapReduce(3)
大数据·hadoop·mapreduce
数新网络5 小时前
《深入浅出Apache Spark》系列②:Spark SQL原理精髓全解析
大数据·sql·spark