业务场景:筛选项原功能是用mysql左模糊进行过滤查询,现业务要用es,怎么样才能满足原功能,又不损性能。

elasticsearch中有关于模糊查询的操作:wildcard

文档:https://blog.csdn.net/qq_22612245/article/details/82432107

另外的思路解决方案:使用分词

1、筛选项是中文类型

例:商品名称  :无糖麦芽糖口香糖

筛选这种,用中文分词即可满足业务场景

索引定义

"shopname": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}

2、筛选项是字母加数据类型

例:商品代码:abcde0001

因为在mysql中是左模糊,用户可能会筛abcde、abc、ab、abcde0、abcde0001,这种用中文分词就不能满足业务,而用es的wildcard性能不好,

综合考虑使用ngram分词器。

使用方法:

创建索引

{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"type": "ngram",
"min_gram": 2,
"max_gram": 3,
"token_chars": [
"letter",
"digit"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"shopcode": {
"analyzer": "my_analyzer",
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
验证方法
POST my_index/_analyze
{
"analyzer": "my_analyzer",
"text": "abcde0001"
}

结果:

"min_gram": 2,"max_gram": 3, 这里是设置切的粒度,如果min设为1的话,切的粒度就太细,会占储存容量。
就算是设置成2,3也要注意因数据量过大分词后所占容量变多的情况

有空格的情况:

 

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