search_analyzer
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通常，应该在索引时和搜索时应用相同的 分析器，以确保查询中的词语与倒排索引中的词语格式相同。
但是，有时在搜索时使用不同的分析器是有意义的，例如在使用 edge_ngram 分词器进行自动完成或使用搜索时同义词时。
默认情况下，查询将使用字段映射中定义的 analyzer，但可以使用 search_analyzer 设置覆盖它。
response = client.indices.create(
index: 'my-index-000001',
body: {
settings: {
analysis: {
filter: {
autocomplete_filter: {
type: 'edge_ngram',
min_gram: 1,
max_gram: 20
}
},
analyzer: {
autocomplete: {
type: 'custom',
tokenizer: 'standard',
filter: [
'lowercase',
'autocomplete_filter'
]
}
}
}
},
mappings: {
properties: {
text: {
type: 'text',
analyzer: 'autocomplete',
search_analyzer: 'standard'
}
}
}
}
)
puts response
response = client.index(
index: 'my-index-000001',
id: 1,
body: {
text: 'Quick Brown Fox'
}
)
puts response
response = client.search(
index: 'my-index-000001',
body: {
query: {
match: {
text: {
query: 'Quick Br',
operator: 'and'
}
}
}
}
)
puts response
PUT my-index-000001
{
"settings": {
"analysis": {
"filter": {
"autocomplete_filter": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 20
}
},
"analyzer": {
"autocomplete": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"autocomplete_filter"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"text": {
"type": "text",
"analyzer": "autocomplete",
"search_analyzer": "standard"
}
}
}
}
PUT my-index-000001/_doc/1
{
"text": "Quick Brown Fox"
}
GET my-index-000001/_search
{
"query": {
"match": {
"text": {
"query": "Quick Br",
"operator": "and"
}
}
}
}
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分析设置以定义自定义 |
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此字段被索引为以下词语：[ |
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查询搜索以下两个词语：[ |
有关此示例的完整说明，请参阅 索引时搜索即时类型。
可以使用 更新映射 API 在现有字段上更新 search_analyzer 设置。请注意，为了执行此操作，需要在更新的字段定义中重复任何现有的“analyzer”设置和“type”。