ELK,萌萌哒
suggester

suggester

1.ES之从零开始 | 搜索建议 - 简介

ElasticsearchRicky_Lau 发表了文章 • 0 个评论 • 1704 次浏览 • 2020-07-22 18:59 • 来自相关话题

1.ES之从零开始 | 搜索建议 - 简介

自从个人博客数据意外丢失后,已经有一年没写过博客了。 觉得地下有点凉,是时候爬起来了,所以就有了这个系列的分享。

为什么要用搜索建议 ?

通过两个小例子,了解搜索建议主要功能:纠错(Did You Mean)和补全(Auto-complete).

  1. 手残党,有些时间在输入比较长的英文单词的时候总会有缺胳膊少腿的问题,是否可以通过技术来解决这类问题提升用户的体验?
  2. 公司里业务开发对Elasticsearch的query DSL 不是特别熟悉,若是纯手写,基本是无法完成正确查询语法的编写 ,但如果使用kibna却是可以写出正确的查询的。

相信通过上面两个例子,都了解了搜索建议的两个主要功能纠错和补全,为什么要使用也就迎刃而解了。 接下来,主要从技术和落地的维度来聊一聊搜索建议。

搜索建议的技术架构

  • 纠错(Did You Mean)
    1. 用户在搜索框中输入有问题的词,elastisearch(少了个字母c )
    2. 由于少了个字母,倒排表里未找到相应的文档,所以返回的命中结果为0.
    3. 因为命中0结果,发送一个纠错请求,希望通过增加、删除、替换一个字符来取得一个系统里存在的词。
    4. 把纠错后的词发送到客户端
    5. 获取系统中存在的,最可能的纠错词。
    6. 选择正确的纠错词发送查询请求
    7. 返回希望的检索结果。
  • 补全(Auto-Complete)
    1. 用户输入第一个字符
    2. 异步发送第一个字符尝试进行前缀补全
    3. 返回前缀被全词, 相同前缀的根据权重排序返回
    4. 选择下拉正确的补全词
    5. 根据正确的词,发送检索请求
    6. 返回期望的查询结果。

小结

  • 纠错可以解决小范围输错的问题,增加容错率来提升用户体验。
  • 补全,可以有效的减少用户输入,提升搜索的准确率。

ES 搜索建议 Suggester 的问题

Elasticsearchkazaff 回复了问题 • 7 人关注 • 3 个回复 • 7591 次浏览 • 2020-05-16 09:57 • 来自相关话题

Contexts Suggester明显降低查询效率?

回复

Elasticsearchoccultskyrong 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 2581 次浏览 • 2017-07-17 11:36 • 来自相关话题

求助:elasticsearch5 suggester 功能怎么用?

Elasticsearchmn_1127 回复了问题 • 2 人关注 • 3 个回复 • 3910 次浏览 • 2017-03-17 17:55 • 来自相关话题

Elasticsearch Suggester详解

Elasticsearchkennywu76 发表了文章 • 26 个评论 • 41810 次浏览 • 2017-03-16 21:52 • 来自相关话题

现代的搜索引擎,一般会具备"Suggest As You Type"功能,即在用户输入搜索的过程中,进行自动补全或者纠错。 通过协助用户输入更精准的关键词,提高后续全文搜索阶段文档匹配的程度。例如在Google上输入部分关键词,甚至输入拼写错误的关键词时,它依然能够提示出用户想要输入的内容:
google_completion_suggester.png
google_terms_suggester.png
如果自己亲手去试一下,可以看到Google在用户刚开始输入的时候是自动补全的,而当输入到一定长度,如果因为单词拼写错误无法补全,就开始尝试提示相似的词。 那么类似的功能在Elasticsearch里如何实现呢? 答案就在Suggesters API。 Suggesters基本的运作原理是将输入的文本分解为token,然后在索引的字典里查找相似的term并返回。 根据使用场景的不同,Elasticsearch里设计了4种类别的Suggester,分别是:
  • Term Suggester
  • Phrase Suggester
  • Completion Suggester
  • Context Suggester
在官方的参考文档里,对这4种Suggester API都有比较详细的介绍,但苦于只有英文版,部分国内开发者看完文档后仍然难以理解其运作机制。 本文将在Elasticsearch 5.x上通过示例讲解Suggester的基础用法,希望能帮助部分国内开发者快速用于实际项目开发。限于篇幅,更为高级的Context Suggester会被略过。 首先来看一个Term Suggester的示例: 准备一个叫做blogs的索引,配置一个text字段。

PUT /blogs/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "text"         }       }     }   } }

通过bulk api写入几条文档

POST _bulk/?refresh=true { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Lucene is cool"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch builds on top of lucene"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elastic is the company behind ELK stack"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "elk rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } {  "body": "elasticsearch is rock solid"}

此时blogs索引里已经有一些文档了,可以进行下一步的探索。为帮助理解,我们先看看哪些term会存在于词典里。 将输入的文本分析一下:

POST _analyze {   "text": [     "Lucene is cool",     "Elasticsearch builds on top of lucene",     "Elasticsearch rocks",     "Elastic is the company behind ELK stack",     "elk rocks",     "elasticsearch is rock solid"   ] }

(由于结果太长,此处略去) 这些分出来的token都会成为词典里一个term,注意有些token会出现多次,因此在倒排索引里记录的词频会比较高,同时记录的还有这些token在原文档里的偏移量和相对位置信息。 执行一次suggester搜索看看效果:

POST /blogs/_search {    "suggest": {     "my-suggestion": {       "text": "lucne rock",       "term": {         "suggest_mode": "missing",         "field": "body"       }     }   } }

suggest就是一种特殊类型的搜索,DSL内部的"text"指的是api调用方提供的文本,也就是通常用户界面上用户输入的内容。这里的lucne是错误的拼写,模拟用户输入错误。 "term"表示这是一个term suggester。 "field"指定suggester针对的字段,另外有一个可选的"suggest_mode"。 范例里的"missing"实际上就是缺省值,它是什么意思?有点挠头... 还是先看看返回结果吧:

{   "took": 1,   "timed_out": false,   "_shards": {     "total": 1,     "successful": 1,     "failed": 0   },   "hits": {     "total": 0,     "max_score": 0,     "hits":   },   "suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne",         "offset": 0,         "length": 5,         "options": [           {             "text": "lucene",             "score": 0.8,             "freq": 2           }         ]       },       {         "text": "rock",         "offset": 6,         "length": 4,         "options":       }     ]   } }

在返回结果里"suggest" -> "my-suggestion"部分包含了一个数组,每个数组项对应从输入文本分解出来的token(存放在"text"这个key里)以及为该token提供的建议词项(存放在options数组里)。  示例里返回了"lucne","rock"这2个词的建议项(options),其中"rock"的options是空的,表示没有可以建议的选项,为什么? 上面提到了,我们为查询提供的suggest mode是"missing",由于"rock"在索引的词典里已经存在了,够精准,就不建议啦。 只有词典里找不到词,才会为其提供相似的选项。 如果将"suggest_mode"换成"popular"会是什么效果? 尝试一下,重新执行查询,返回结果里"rock"这个词的option不再是空的,而是建议为rocks。

 "suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne",         "offset": 0,         "length": 5,         "options": [           {             "text": "lucene",             "score": 0.8,             "freq": 2           }         ]       },       {         "text": "rock",         "offset": 6,         "length": 4,         "options": [           {             "text": "rocks",             "score": 0.75,             "freq": 2           }         ]       }     ]   }

回想一下,rock和rocks在索引词典里都是有的。 不难看出即使用户输入的token在索引的词典里已经有了,但是因为存在一个词频更高的相似项,这个相似项可能是更合适的,就被挑选到options里了。 最后还有一个"always" mode,其含义是不管token是否存在于索引词典里都要给出相似项。 有人可能会问,两个term的相似性是如何判断的? ES使用了一种叫做Levenstein edit distance的算法,其核心思想就是一个词改动多少个字符就可以和另外一个词一致。 Term suggester还有其他很多可选参数来控制这个相似性的模糊程度,这里就不一一赘述了。 Term suggester正如其名,只基于analyze过的单个term去提供建议,并不会考虑多个term之间的关系。API调用方只需为每个token挑选options里的词,组合在一起返回给用户前端即可。 那么有无更直接办法,API直接给出和用户输入文本相似的内容? 答案是有,这就要求助Phrase Suggester了。 Phrase suggester在Term suggester的基础上,会考量多个term之间的关系,比如是否同时出现在索引的原文里,相邻程度,以及词频等等。看个范例就比较容易明白了:

POST /blogs/_search {   "suggest": {     "my-suggestion": {       "text": "lucne and elasticsear rock",       "phrase": {         "field": "body",         "highlight": {           "pre_tag": "<em>",           "post_tag": "</em>"         }       }     }   } }

返回结果:

"suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne and elasticsear rock",         "offset": 0,         "length": 26,         "options": [           {             "text": "lucene and elasticsearch rock",             "highlighted": "<em>lucene</em> and <em>elasticsearch</em> rock",             "score": 0.004993905           },           {             "text": "lucne and elasticsearch rock",             "highlighted": "lucne and <em>elasticsearch</em> rock",             "score": 0.0033391973           },           {             "text": "lucene and elasticsear rock",             "highlighted": "<em>lucene</em> and elasticsear rock",             "score": 0.0029183894           }         ]       }     ]   }

options直接返回一个phrase列表,由于加了highlight选项,被替换的term会被高亮。因为lucene和elasticsearch曾经在同一条原文里出现过,同时替换2个term的可信度更高,所以打分较高,排在第一位返回。Phrase suggester有相当多的参数用于控制匹配的模糊程度,需要根据实际应用情况去挑选和调试。 最后来谈一下Completion Suggester,它主要针对的应用场景就是"Auto Completion"。 此场景下用户每输入一个字符的时候,就需要即时发送一次查询请求到后端查找匹配项,在用户输入速度较高的情况下对后端响应速度要求比较苛刻。因此实现上它和前面两个Suggester采用了不同的数据结构,索引并非通过倒排来完成,而是将analyze过的数据编码成FST和索引一起存放。对于一个open状态的索引,FST会被ES整个装载到内存里的,进行前缀查找速度极快。但是FST只能用于前缀查找,这也是Completion Suggester的局限所在。 为了使用Completion Suggester,字段的类型需要专门定义如下:

PUT /blogs_completion/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "completion"         }       }     }   } }

用bulk API索引点数据:

POST _bulk/?refresh=true { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Lucene is cool"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch builds on top of lucene"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elastic is the company behind ELK stack"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "the elk stack rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "elasticsearch is rock solid"}

查找:

POST blogs_completion/_search?pretty { "size": 0,   "suggest": {     "blog-suggest": {       "prefix": "elastic i",       "completion": {         "field": "body"       }     }   } }

结果:

"suggest": {     "blog-suggest": [       {         "text": "elastic i",         "offset": 0,         "length": 9,         "options": [           {             "text": "Elastic is the company behind ELK stack",             "_index": "blogs_completion",             "_type": "tech",             "_id": "AVrXFyn-cpYmMpGqDdcd",             "_score": 1,             "_source": {               "body": "Elastic is the company behind ELK stack"             }           }         ]       }     ]   }

值得注意的一点是Completion Suggester在索引原始数据的时候也要经过analyze阶段,取决于选用的analyzer不同,某些词可能会被转换,某些词可能被去除,这些会影响FST编码结果,也会影响查找匹配的效果。 比如我们删除上面的索引,重新设置索引的mapping,将analyzer更改为"english":

PUT /blogs_completion/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "completion",           "analyzer": "english"         }       }     }   } }

bulk api索引同样的数据后,执行下面的查询:

POST blogs_completion/_search?pretty { "size": 0,   "suggest": {     "blog-suggest": {       "prefix": "elastic i",       "completion": {         "field": "body"       }     }   } }

居然没有匹配结果了,多么费解!  原来我们用的english analyzer会剥离掉stop word,而is就是其中一个,被剥离掉了! 用analyze api测试一下:

POST _analyze?analyzer=english {   "text": "elasticsearch is rock solid" } 会发现只有3个token: {   "tokens": [     {       "token": "elasticsearch",       "start_offset": 0,       "end_offset": 13,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 0     },     {       "token": "rock",       "start_offset": 17,       "end_offset": 21,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 2     },     {       "token": "solid",       "start_offset": 22,       "end_offset": 27,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 3     }   ] }

FST只编码了这3个token,并且默认的还会记录他们在文档中的位置和分隔符。 用户输入"elastic i"进行查找的时候,输入被分解成"elastic"和"i",FST没有编码这个“i” , 匹配失败。 好吧,如果你现在还足够清醒的话,试一下搜索"elastic is",会发现又有结果,why?  因为这次输入的text经过english analyzer的时候is也被剥离了,只需在FST里查询"elastic"这个前缀,自然就可以匹配到了。 其他能影响completion suggester结果的,还有诸如"preserve_separators","preserve_position_increments"等等mapping参数来控制匹配的模糊程度。以及搜索时可以选用Fuzzy Queries,使得上面例子里的"elastic i"在使用english analyzer的情况下依然可以匹配到结果。 因此用好Completion Sugester并不是一件容易的事,实际应用开发过程中,需要根据数据特性和业务需要,灵活搭配analyzer和mapping参数,反复调试才可能获得理想的补全效果。 回到篇首Google搜索框的补全/纠错功能,如果用ES怎么实现呢?我能想到的一个的实现方式:
  1. 在用户刚开始输入的过程中,使用Completion Suggester进行关键词前缀匹配,刚开始匹配项会比较多,随着用户输入字符增多,匹配项越来越少。如果用户输入比较精准,可能Completion Suggester的结果已经够好,用户已经可以看到理想的备选项了。 
  2. 如果Completion Suggester已经到了零匹配,那么可以猜测是否用户有输入错误,这时候可以尝试一下Phrase Suggester。
  3. 如果Phrase Suggester没有找到任何option,开始尝试term Suggester。
精准程度上(Precision)看: Completion >  Phrase > term, 而召回率上(Recall)则反之。从性能上看,Completion Suggester是最快的,如果能满足业务需求,只用Completion Suggester做前缀匹配是最理想的。 Phrase和Term由于是做倒排索引的搜索,相比较而言性能应该要低不少,应尽量控制suggester用到的索引的数据量,最理想的状况是经过一定时间预热后,索引可以全量map到内存。
条新动态, 点击查看
kennywu76

kennywu76 回答了问题 • 2017-07-12 15:54 • 3 个回复 不感兴趣

ES 搜索建议 Suggester 的问题

赞同来自:

根据你给的范例,“天上人间” 分析为:“天上人间”、“天上”、“上人”、“人间” 四个词条。 要注意这4个词条还有顺序,也就是position分别为0, 1, 2, 3。
 
FST实际上是前缀编码,这些词被顺序串联在一起进行编码,并记录了每个词条的相对位置,... 显示全部 »
根据你给的范例,“天上人间” 分析为:“天上人间”、“天上”、“上人”、“人间” 四个词条。 要注意这4个词条还有顺序,也就是position分别为0, 1, 2, 3。
 
FST实际上是前缀编码,这些词被顺序串联在一起进行编码,并记录了每个词条的相对位置,编码后形如:
天上人间|天上|上人|人间
0            1       2       3
 
特别注意,这时候所有的查找都只能从0位置的“天”开始。
 
做completion suggest的时候, 输入的词条经过分析后, 必须有相同的前缀和相对位址。 因为你的搜索用的simple  analyzer,当输入"天"的时候, 分析出来的是"天" (0), 在FST里是从起始位置开始可以匹配到。其他输入“天上”  “天上人” 都是从位置0开始的前缀,也都可以匹配。
但是如果你输入“上”, simple analyzer分析出来的是"上" (0), 去FST里查,第一个就不匹配,所以没结果。
 
为了帮助理解,针对你的例子,可以试一下如下的搜索: POST test_suggestion/_search
{
"suggest": {
"term-suggestion": {
"prefix": "天上人间 天上 上",
"completion": {
"field": "keyword_suggestion"
}
}
}
} 你会发现,上面用空格分隔的3个词,也可以match。 原因在于搜索用的simple analyzer是用空格一类的分隔符分词的,分词结果是
天上人间|天上|上
0           1      2
顺着FST走下去,可以做到前缀匹配。  
 
总结来说,当使用completion suggester的时候, 不是用于完成 类似于 "*关键词*"这样的模糊匹配场景,而是用于完成关键词前缀匹配的。 对于汉字的处理,无需使用ik/ HanLP一类的分词器,直接使用keyword analyzer,配合去除一些不需要的stop word即可。
 
举个例子,做火车站站名的自动提示补全,你可能希望用户输入“上海”  或者 “虹桥” 都提示"上海虹桥火车站“ 。 如果想使用completion suggester来做,正确的方法是为"上海虹桥火车站“这个站名准备2个completion词条,分别是:
"上海虹桥火车站"
"虹桥火车站"
 
这样用户的输入不管是从“上海”开始还是“虹桥”开始,都可以得到"上海虹桥火车站"的提示。

ES 搜索建议 Suggester 的问题

回复

Elasticsearchkazaff 回复了问题 • 7 人关注 • 3 个回复 • 7591 次浏览 • 2020-05-16 09:57 • 来自相关话题

Contexts Suggester明显降低查询效率?

回复

Elasticsearchoccultskyrong 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 2581 次浏览 • 2017-07-17 11:36 • 来自相关话题

求助:elasticsearch5 suggester 功能怎么用?

回复

Elasticsearchmn_1127 回复了问题 • 2 人关注 • 3 个回复 • 3910 次浏览 • 2017-03-17 17:55 • 来自相关话题

1.ES之从零开始 | 搜索建议 - 简介

ElasticsearchRicky_Lau 发表了文章 • 0 个评论 • 1704 次浏览 • 2020-07-22 18:59 • 来自相关话题

1.ES之从零开始 | 搜索建议 - 简介

自从个人博客数据意外丢失后,已经有一年没写过博客了。 觉得地下有点凉,是时候爬起来了,所以就有了这个系列的分享。

为什么要用搜索建议 ?

通过两个小例子,了解搜索建议主要功能:纠错(Did You Mean)和补全(Auto-complete).

  1. 手残党,有些时间在输入比较长的英文单词的时候总会有缺胳膊少腿的问题,是否可以通过技术来解决这类问题提升用户的体验?
  2. 公司里业务开发对Elasticsearch的query DSL 不是特别熟悉,若是纯手写,基本是无法完成正确查询语法的编写 ,但如果使用kibna却是可以写出正确的查询的。

相信通过上面两个例子,都了解了搜索建议的两个主要功能纠错和补全,为什么要使用也就迎刃而解了。 接下来,主要从技术和落地的维度来聊一聊搜索建议。

搜索建议的技术架构

  • 纠错(Did You Mean)
    1. 用户在搜索框中输入有问题的词,elastisearch(少了个字母c )
    2. 由于少了个字母,倒排表里未找到相应的文档,所以返回的命中结果为0.
    3. 因为命中0结果,发送一个纠错请求,希望通过增加、删除、替换一个字符来取得一个系统里存在的词。
    4. 把纠错后的词发送到客户端
    5. 获取系统中存在的,最可能的纠错词。
    6. 选择正确的纠错词发送查询请求
    7. 返回希望的检索结果。
  • 补全(Auto-Complete)
    1. 用户输入第一个字符
    2. 异步发送第一个字符尝试进行前缀补全
    3. 返回前缀被全词, 相同前缀的根据权重排序返回
    4. 选择下拉正确的补全词
    5. 根据正确的词,发送检索请求
    6. 返回期望的查询结果。

小结

  • 纠错可以解决小范围输错的问题,增加容错率来提升用户体验。
  • 补全,可以有效的减少用户输入,提升搜索的准确率。

Elasticsearch Suggester详解

Elasticsearchkennywu76 发表了文章 • 26 个评论 • 41810 次浏览 • 2017-03-16 21:52 • 来自相关话题

现代的搜索引擎,一般会具备"Suggest As You Type"功能,即在用户输入搜索的过程中,进行自动补全或者纠错。 通过协助用户输入更精准的关键词,提高后续全文搜索阶段文档匹配的程度。例如在Google上输入部分关键词,甚至输入拼写错误的关键词时,它依然能够提示出用户想要输入的内容:
google_completion_suggester.png
google_terms_suggester.png
如果自己亲手去试一下,可以看到Google在用户刚开始输入的时候是自动补全的,而当输入到一定长度,如果因为单词拼写错误无法补全,就开始尝试提示相似的词。 那么类似的功能在Elasticsearch里如何实现呢? 答案就在Suggesters API。 Suggesters基本的运作原理是将输入的文本分解为token,然后在索引的字典里查找相似的term并返回。 根据使用场景的不同,Elasticsearch里设计了4种类别的Suggester,分别是:
  • Term Suggester
  • Phrase Suggester
  • Completion Suggester
  • Context Suggester
在官方的参考文档里,对这4种Suggester API都有比较详细的介绍,但苦于只有英文版,部分国内开发者看完文档后仍然难以理解其运作机制。 本文将在Elasticsearch 5.x上通过示例讲解Suggester的基础用法,希望能帮助部分国内开发者快速用于实际项目开发。限于篇幅,更为高级的Context Suggester会被略过。 首先来看一个Term Suggester的示例: 准备一个叫做blogs的索引,配置一个text字段。

PUT /blogs/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "text"         }       }     }   } }

通过bulk api写入几条文档

POST _bulk/?refresh=true { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Lucene is cool"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch builds on top of lucene"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "Elastic is the company behind ELK stack"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } { "body": "elk rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs", "_type" : "tech" } } {  "body": "elasticsearch is rock solid"}

此时blogs索引里已经有一些文档了,可以进行下一步的探索。为帮助理解,我们先看看哪些term会存在于词典里。 将输入的文本分析一下:

POST _analyze {   "text": [     "Lucene is cool",     "Elasticsearch builds on top of lucene",     "Elasticsearch rocks",     "Elastic is the company behind ELK stack",     "elk rocks",     "elasticsearch is rock solid"   ] }

(由于结果太长,此处略去) 这些分出来的token都会成为词典里一个term,注意有些token会出现多次,因此在倒排索引里记录的词频会比较高,同时记录的还有这些token在原文档里的偏移量和相对位置信息。 执行一次suggester搜索看看效果:

POST /blogs/_search {    "suggest": {     "my-suggestion": {       "text": "lucne rock",       "term": {         "suggest_mode": "missing",         "field": "body"       }     }   } }

suggest就是一种特殊类型的搜索,DSL内部的"text"指的是api调用方提供的文本,也就是通常用户界面上用户输入的内容。这里的lucne是错误的拼写,模拟用户输入错误。 "term"表示这是一个term suggester。 "field"指定suggester针对的字段,另外有一个可选的"suggest_mode"。 范例里的"missing"实际上就是缺省值,它是什么意思?有点挠头... 还是先看看返回结果吧:

{   "took": 1,   "timed_out": false,   "_shards": {     "total": 1,     "successful": 1,     "failed": 0   },   "hits": {     "total": 0,     "max_score": 0,     "hits":   },   "suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne",         "offset": 0,         "length": 5,         "options": [           {             "text": "lucene",             "score": 0.8,             "freq": 2           }         ]       },       {         "text": "rock",         "offset": 6,         "length": 4,         "options":       }     ]   } }

在返回结果里"suggest" -> "my-suggestion"部分包含了一个数组,每个数组项对应从输入文本分解出来的token(存放在"text"这个key里)以及为该token提供的建议词项(存放在options数组里)。  示例里返回了"lucne","rock"这2个词的建议项(options),其中"rock"的options是空的,表示没有可以建议的选项,为什么? 上面提到了,我们为查询提供的suggest mode是"missing",由于"rock"在索引的词典里已经存在了,够精准,就不建议啦。 只有词典里找不到词,才会为其提供相似的选项。 如果将"suggest_mode"换成"popular"会是什么效果? 尝试一下,重新执行查询,返回结果里"rock"这个词的option不再是空的,而是建议为rocks。

 "suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne",         "offset": 0,         "length": 5,         "options": [           {             "text": "lucene",             "score": 0.8,             "freq": 2           }         ]       },       {         "text": "rock",         "offset": 6,         "length": 4,         "options": [           {             "text": "rocks",             "score": 0.75,             "freq": 2           }         ]       }     ]   }

回想一下,rock和rocks在索引词典里都是有的。 不难看出即使用户输入的token在索引的词典里已经有了,但是因为存在一个词频更高的相似项,这个相似项可能是更合适的,就被挑选到options里了。 最后还有一个"always" mode,其含义是不管token是否存在于索引词典里都要给出相似项。 有人可能会问,两个term的相似性是如何判断的? ES使用了一种叫做Levenstein edit distance的算法,其核心思想就是一个词改动多少个字符就可以和另外一个词一致。 Term suggester还有其他很多可选参数来控制这个相似性的模糊程度,这里就不一一赘述了。 Term suggester正如其名,只基于analyze过的单个term去提供建议,并不会考虑多个term之间的关系。API调用方只需为每个token挑选options里的词,组合在一起返回给用户前端即可。 那么有无更直接办法,API直接给出和用户输入文本相似的内容? 答案是有,这就要求助Phrase Suggester了。 Phrase suggester在Term suggester的基础上,会考量多个term之间的关系,比如是否同时出现在索引的原文里,相邻程度,以及词频等等。看个范例就比较容易明白了:

POST /blogs/_search {   "suggest": {     "my-suggestion": {       "text": "lucne and elasticsear rock",       "phrase": {         "field": "body",         "highlight": {           "pre_tag": "<em>",           "post_tag": "</em>"         }       }     }   } }

返回结果:

"suggest": {     "my-suggestion": [       {         "text": "lucne and elasticsear rock",         "offset": 0,         "length": 26,         "options": [           {             "text": "lucene and elasticsearch rock",             "highlighted": "<em>lucene</em> and <em>elasticsearch</em> rock",             "score": 0.004993905           },           {             "text": "lucne and elasticsearch rock",             "highlighted": "lucne and <em>elasticsearch</em> rock",             "score": 0.0033391973           },           {             "text": "lucene and elasticsear rock",             "highlighted": "<em>lucene</em> and elasticsear rock",             "score": 0.0029183894           }         ]       }     ]   }

options直接返回一个phrase列表,由于加了highlight选项,被替换的term会被高亮。因为lucene和elasticsearch曾经在同一条原文里出现过,同时替换2个term的可信度更高,所以打分较高,排在第一位返回。Phrase suggester有相当多的参数用于控制匹配的模糊程度,需要根据实际应用情况去挑选和调试。 最后来谈一下Completion Suggester,它主要针对的应用场景就是"Auto Completion"。 此场景下用户每输入一个字符的时候,就需要即时发送一次查询请求到后端查找匹配项,在用户输入速度较高的情况下对后端响应速度要求比较苛刻。因此实现上它和前面两个Suggester采用了不同的数据结构,索引并非通过倒排来完成,而是将analyze过的数据编码成FST和索引一起存放。对于一个open状态的索引,FST会被ES整个装载到内存里的,进行前缀查找速度极快。但是FST只能用于前缀查找,这也是Completion Suggester的局限所在。 为了使用Completion Suggester,字段的类型需要专门定义如下:

PUT /blogs_completion/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "completion"         }       }     }   } }

用bulk API索引点数据:

POST _bulk/?refresh=true { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Lucene is cool"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch builds on top of lucene"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elasticsearch rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "Elastic is the company behind ELK stack"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "the elk stack rocks"} { "index" : { "_index" : "blogs_completion", "_type" : "tech" } } { "body": "elasticsearch is rock solid"}

查找:

POST blogs_completion/_search?pretty { "size": 0,   "suggest": {     "blog-suggest": {       "prefix": "elastic i",       "completion": {         "field": "body"       }     }   } }

结果:

"suggest": {     "blog-suggest": [       {         "text": "elastic i",         "offset": 0,         "length": 9,         "options": [           {             "text": "Elastic is the company behind ELK stack",             "_index": "blogs_completion",             "_type": "tech",             "_id": "AVrXFyn-cpYmMpGqDdcd",             "_score": 1,             "_source": {               "body": "Elastic is the company behind ELK stack"             }           }         ]       }     ]   }

值得注意的一点是Completion Suggester在索引原始数据的时候也要经过analyze阶段,取决于选用的analyzer不同,某些词可能会被转换,某些词可能被去除,这些会影响FST编码结果,也会影响查找匹配的效果。 比如我们删除上面的索引,重新设置索引的mapping,将analyzer更改为"english":

PUT /blogs_completion/ {   "mappings": {     "tech": {       "properties": {         "body": {           "type": "completion",           "analyzer": "english"         }       }     }   } }

bulk api索引同样的数据后,执行下面的查询:

POST blogs_completion/_search?pretty { "size": 0,   "suggest": {     "blog-suggest": {       "prefix": "elastic i",       "completion": {         "field": "body"       }     }   } }

居然没有匹配结果了,多么费解!  原来我们用的english analyzer会剥离掉stop word,而is就是其中一个,被剥离掉了! 用analyze api测试一下:

POST _analyze?analyzer=english {   "text": "elasticsearch is rock solid" } 会发现只有3个token: {   "tokens": [     {       "token": "elasticsearch",       "start_offset": 0,       "end_offset": 13,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 0     },     {       "token": "rock",       "start_offset": 17,       "end_offset": 21,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 2     },     {       "token": "solid",       "start_offset": 22,       "end_offset": 27,       "type": "<ALPHANUM>",       "position": 3     }   ] }

FST只编码了这3个token,并且默认的还会记录他们在文档中的位置和分隔符。 用户输入"elastic i"进行查找的时候,输入被分解成"elastic"和"i",FST没有编码这个“i” , 匹配失败。 好吧,如果你现在还足够清醒的话,试一下搜索"elastic is",会发现又有结果,why?  因为这次输入的text经过english analyzer的时候is也被剥离了,只需在FST里查询"elastic"这个前缀,自然就可以匹配到了。 其他能影响completion suggester结果的,还有诸如"preserve_separators","preserve_position_increments"等等mapping参数来控制匹配的模糊程度。以及搜索时可以选用Fuzzy Queries,使得上面例子里的"elastic i"在使用english analyzer的情况下依然可以匹配到结果。 因此用好Completion Sugester并不是一件容易的事,实际应用开发过程中,需要根据数据特性和业务需要,灵活搭配analyzer和mapping参数,反复调试才可能获得理想的补全效果。 回到篇首Google搜索框的补全/纠错功能,如果用ES怎么实现呢?我能想到的一个的实现方式:
  1. 在用户刚开始输入的过程中,使用Completion Suggester进行关键词前缀匹配,刚开始匹配项会比较多,随着用户输入字符增多,匹配项越来越少。如果用户输入比较精准,可能Completion Suggester的结果已经够好,用户已经可以看到理想的备选项了。 
  2. 如果Completion Suggester已经到了零匹配,那么可以猜测是否用户有输入错误,这时候可以尝试一下Phrase Suggester。
  3. 如果Phrase Suggester没有找到任何option,开始尝试term Suggester。
精准程度上(Precision)看: Completion >  Phrase > term, 而召回率上(Recall)则反之。从性能上看,Completion Suggester是最快的,如果能满足业务需求,只用Completion Suggester做前缀匹配是最理想的。 Phrase和Term由于是做倒排索引的搜索,相比较而言性能应该要低不少,应尽量控制suggester用到的索引的数据量,最理想的状况是经过一定时间预热后,索引可以全量map到内存。