ES模糊匹配数字、字母(like匹配)

yun0000000

于 2020-01-20 10:08:07 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yun0000000/article/details/104048205

本文介绍如何在Elasticsearch中配置N-Gram分析器，用于将数字和字母拆分为单个词，以便进行更精确的全文搜索。通过设置min_gram和max_gram参数，可以指定生成的N-Gram长度范围，同时使用特定的tokenizer类型，如nGram。文章还提到了使用match_phrase查询时，如何设置slop参数来控制查询的宽松程度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、将数字、字母分为单个词

{
        "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" ]
                    }
                }
            }
        }
    },
"mappings": {
        "my_type": {
            "properties": {
                "text": {
                    "type":     "string",
                    "analyzer": "my_ngram_analyzer" 
                }
            }
        }
    }

2、使用match_phrasec查询，slop=0

参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/analysis-ngram-tokenizer.html