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
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。
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