es实现近实时搜索推荐的两种方式

ES实现近实时搜索推荐：match_phrase_prefix vs ngram

最新推荐文章于 2025-10-22 16:21:09 发布

小码农叔叔

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分类专栏： ElasticSearch 入门到项目实战高手文章标签： es实现近实时搜索推荐的两种方式 es实时推荐 es的关键词搜索

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本文介绍了在ES中实现近实时搜索推荐的两种方法：match_phrase_prefix和ngram。match_phrase_prefix适用于小数据量，但随着短语增长，性能下降。ngram通过预处理数据，提高了搜索效率，尤其适合大数据量场景。

在百度搜索框里面，当我们输入某个关键字或关键词的时候，基本上不需要等待多久【秒级】，当然网络太差就不说了，就可以马上列出一大堆相关的词句，这些是怎么实现的呢
在这里插入图片描述

总的来说，实现方式有两种，第一种，实时ajax请求后端接口，即鼠标弹起事件触发，但对于数据量特别大的网站基本上不可能；第二种方式就是搜索引擎来实现了，至于百度的搜索引擎是什么样的，我们无从得知，但是和es的搜索原理应该类似，拿到短语或者句子，去数据仓库做实时检索，将检索出来的一系列doc根据得分情况进行排名，然后拿出得分最高的前N条数据展示给用户，原理大概如此

在es中，有哪些方式可以达到类似的效果呢？下面简单分享两种实现此功能的方式

方式一，match_phrase_prefix

1、首先我们创建一个索引，并插入一组有特征意义的数据如下，

PUT /myindex/mytype/1
{
  "title":"hello world"
}

PUT /myindex/mytype/2
{
  "title":"hello we"
}

PUT /myindex/mytype/3
{
  "title":"hello win"
}

PUT /myindex/mytype/4
{
  "title":"hello wed"
}

PUT /myindex/mytype/5
{
  "title":"hel