Elasticsearch 无法使用字母数字混合搜索的解决方案

本文将详细介绍 Elasticsearch 中字母数字混合字符串搜索失效的常见原因以及相应的解决方案。正如摘要所说，问题的根源往往在于索引时使用了会移除数字的分析器。

问题分析

在 Elasticsearch 中，分析器（Analyzer）负责将文本分解成一个个的词元（Token）。不同的分析器采用不同的规则，有些分析器会移除标点符号、停止词，甚至数字。当你在索引时使用了会移除数字的分析器，例如 simple 分析器，那么包含数字的字符串在索引中将不会被正确存储，导致无法通过数字进行搜索。

解决方案

要解决这个问题，你需要选择一个能够保留数字的 Tokenizer。以下是两种常见的解决方案：

1. 使用 standard 分析器：

   standard 分析器是 Elasticsearch 默认的分析器，它能够处理字母和数字，适用于大多数场景。如果你的 default 字段没有特别的需求，可以直接使用 standard 分析器。

   "default" : {   "type" : "text",   "analyzer" : "standard",   "search_analyzer" : "standard" }

   修改 mapping 之后，需要重新索引数据才能生效。

2. 使用 edge-ngram Tokenizer：

   edge-ngram Tokenizer 适用于前缀搜索的场景。它会将字符串分解成从开头开始的 N-gram 词元。例如，对于字符串 “AA111″，使用 edge-ngram Tokenizer (min_gram=1, max_gram=5) 会生成以下词元： “A”, “AA”, “AA1”, “AA11”, “AA111″。

   要使用 edge-ngram Tokenizer，你需要首先创建一个自定义分析器：

   {   "settings": {     "analysis": {       "analyzer": {         "my_edge_ngram_analyzer": {           "type": "custom",           "tokenizer": "my_edge_ngram_tokenizer"         }       },       "tokenizer": {         "my_edge_ngram_tokenizer": {           "type": "edge_ngram",           "min_gram": 1,           "max_gram": 10         }       }     }   },   "mappings": {     "properties": {       "default": {         "type": "text",         "analyzer": "my_edge_ngram_analyzer",         "search_analyzer": "standard"       }     }   } }

   在这个例子中，我们定义了一个名为 my_edge_ngram_analyzer 的自定义分析器，它使用 my_edge_ngram_tokenizer 作为 Tokenizer。min_gram 和 max_gram 分别指定了 N-gram 的最小和最大长度。search_analyzer 指定了搜索时使用的分析器，通常设置为 standard。

   然后，将 default 字段的 analyzer 设置为 my_edge_ngram_analyzer。同样，修改 mapping 之后，需要重新索引数据才能生效。

示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 edge-ngram Tokenizer 创建索引、添加文档并进行搜索：

from elasticsearch import Elasticsearch  # 连接到 Elasticsearch es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])  # 定义索引名称 index_name = 'my_index'  # 定义 mapping mapping = {   "settings": {     "analysis": {       "analyzer": {         "my_edge_ngram_analyzer": {           "type": "custom",           "tokenizer": "my_edge_ngram_tokenizer"         }       },       "tokenizer": {         "my_edge_ngram_tokenizer": {           "type": "edge_ngram",           "min_gram": 1,           "max_gram": 10         }       }     }   },   "mappings": {     "properties": {       "name": {         "type": "text",         "analyzer": "my_edge_ngram_analyzer",         "search_analyzer": "standard"       }     }   } }  # 创建索引 if es.indices.exists(index=index_name):     es.indices.delete(index=index_name) es.indices.create(index=index_name, body=mapping)  # 添加文档 documents = [   {"name": "AA111"},   {"name": "111AA"},   {"name": "AA-111"},   {"name": "AAAA"},   {"name": "1111"} ]  for i, doc in enumerate(documents):   es.index(index=index_name, id=i, body=doc)  # 刷新索引 es.indices.refresh(index=index_name)  # 搜索 query = {   "query": {     "match": {       "name": "111"     }   } }  result = es.search(index=index_name, body=query)  # 打印结果 print(result)

注意事项

• 在修改 mapping 之后，必须重新索引数据。否则，之前的索引仍然使用旧的 mapping，搜索结果可能不正确。
• edge-ngram Tokenizer 会生成大量的词元，可能会影响索引的大小和搜索性能。请根据实际情况选择合适的 min_gram 和 max_gram 值。
• 对于更复杂的字母数字混合字符串搜索需求，可能需要结合使用多个分析器和 Tokenizer，或者使用更高级的搜索技术，例如正则表达式查询。

总结

解决 Elasticsearch 无法使用字母数字混合字符串进行搜索的问题，关键在于选择合适的 Tokenizer。standard 分析器适用于大多数场景，而 edge-ngram Tokenizer 适用于前缀搜索的场景。通过选择合适的 Tokenizer，并重新索引数据，你可以有效地解决这个问题，实现字母数字混合字符串的有效搜索。