Elastic Search快速上手（4）：细节补充

模糊搜索

可以进行模糊搜索：

GET job/type1/_search
{
  "query":{
    "fuzzy":{
      "title":{
        "value":"linx",
        "fuzziness": 2,
        "prefix_length": 1
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，可模糊查询与linx相似的单词。
fuzziness是指“编辑距离”，就是说从一个字符串想要通过增删改变换到另一个字符串，需要操作的最少次数。比如，linux和linxu之间的编辑距离为1，因为交换ux就可以完成变换。
prefix_length是说多少位字符认为是前缀。前缀部分必须完全匹配。

搜索建议

搜索建议功能，需要配合程序，在向es中存入文档时，就需要通过分词等方式，指定搜索建议字段的内容。

指定之后，可通过suggest方式，根据用户的当前输入，获取搜索建议：

GET wechatsearch/passage/_search
{
  "suggest":{
    "my-suggest":{
      "text":"ppt",
      "completion":{
        "field":"suggest",
        "fuzzy":{
          "fuzziness":2
        }
      }
    }
  },
  "_source": "ptitle"
}

上面代码搜索出与ppt关键词相近的搜索建议。其中，fuzziness值为2，因此，像p2p、pdf之类的关键词也会被搜索出来。较小的fuzziness会有更精确的匹配。

返回结果示例：

{
  "took": 20,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 0,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "suggest": {
    "my-suggest": [
      {
        "text": "ppt",
        "offset": 0,
        "length": 3,
        "options": [
          {
            "text": "pdf",
            "_index": "wechatsearch",
            "_type": "passage",
            "_id": "16",
            "_score": 10,
            "_source": {
              "ptitle": "Smallpdf：无所不能的PDF在线处理站"
            }
          },
          {
            "text": "ppt",
            "_index": "wechatsearch",
            "_type": "passage",
            "_id": "7",
            "_score": 10,
            "_source": {
              "ptitle": "这18个技巧都不知道，别说你会做PPT"
            }
          },
          {
            "text": "pa",
            "_index": "wechatsearch",
            "_type": "passage",
            "_id": "10",
            "_score": 5,
            "_source": {
              "ptitle": "吐血整理了这20个堪称神器的网站，个个都能解你燃眉之急"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

搜索高亮

可以指定哪些字段搜索高亮，并且指定高亮字符两侧的包裹标签，从而实现查询的返回结果包含html高亮效果。

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

注意，高亮的结果在返回时单独存放，并不是将_source数据做了改变。
单独有一个highlight部分存放高亮内容：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            },
            "highlight": {
               "about": [
                  "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" 
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

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关于ES的入门使用暂时整理到这里。
ES的官方文档是最好的参考资料，介绍很全面。

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完成这些文档的同时，做了一个简单的小项目，基于Python（Django）的web搜索界面，采用ES作为搜索引擎。
此项目地址：
https://github.com/dox1994/WechatSearch_Python

搜索提示：

搜索结果：