实现类似于关系型数据库中的 like '%querystring%'之前一直基于ik分词，以为无法实现完全匹配。现在实现整理出来，记录下备忘、共享。1、先看下ES提供的NGram Tokenizer2、实现完全匹配
NGram Tokenizer
1、先看下NGram分词器属性min_gram：单个词的最小长度，默认1max_gram：但歌词的最大长度，默认2token_chars：大概就是es会按照不在列表中的字符集合进行文本分割(具体意思大家看图原文^_^)
2、token_chars字符classes:letter for example a, b, ï or 京digit for example 3 or 7whitespace for example " " or "\n"punctuation for example ! or "symbol for example $ or √
3、先看个example，curl -XPUT 'localhost:9200/test' -d ' { "settings" : { "analysis" : { "analyzer" : { "my_ngram_analyzer" : { "tokenizer" : "my_ngram_tokenizer" } }, "tokenizer" : { "my_ngram_tokenizer" : { "type" : "nGram", "min_gram" : "2", "max_gram" : "3", "token_chars": [ "letter", "digit" ] } } } } }'
4、看下这个的分词效果curl 'localhost:9200/test/_analyze?pretty=1&analyzer=my_ngram_analyzer' -d '中华人民共和国'
完全匹配实现
1、定义一个charsplit的分析器，使用的ngram分词。min_gram、max_gram为1，同时我只需要匹配letter、digit、punctuation。curl-XPUT'localhost:9200/dm_v1'-d'{"settings":{"analysis":{"analyzer":{"charSplit":{"type":"custom", "tokenizer":"ngram_tokenizer"}},"tokenizer":{"ngram_tokenizer":{"type":"nGram","min_gram":"1","max_gram":"1","token_chars":["letter","digit","punctuation"]}}}}}'
2、接下来创建mapping，可以参考我前面的学习四里面创建mapping，指定分析器为前面一步中定义的
3、接下来使用完全匹配查询试试啦.只出一条完全匹配的数据，搞定！{ "query": { "multi_match": { "query": "query_string", "type": "phrase", "slop": 0, "fields": [ "content" ], "analyzer": "charSplit", "max_expansions": 1 } }}
4、最后记录一个组合的多条件查询要求：查出样本1中，内容或者url或标题包含‘new’的所有记录。需要注意的是fields中的属性include_in_all都是true的，这样_all才能对该字段搜索{"query":{ "bool": {"must":[{"term":{"sample":1}},{ "multi_match": { "query": "new", "type": "phrase", "slop": 0, "fields": [ "content","url","bid_title" ], "analyzer": "charSplit", "max_expansions": 1 } }]}}}
