match_phrase_prefix не возвращает результат, полученный с помощью match_phrase

Question

Запрос фразы соответствия

{ 
  "query": {
    "match_phrase": {
      "approved_labelled_products.companies": "SOMETHING INC"
    }
  }

возвращает конкретный результат, но запрос match_phrase_prefix

{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "approved_labelled_products.companies": "SOME.*"
    }
  }
}

возвращает пустой набор результатов

"hits": 
{
    "total": 0,
    "max_score": null,
    "hits": []
 }

Match_phrase_prefix долженпо крайней мере, возвращает данные, полученные запросом match_phrase, но это не так.

отображение данных выглядит следующим образом

    "approved_labelled_products": {
            "properties": {
              "companies": {
                "type": "keyword",
                "null_value": "NULL",
                "ignore_above": 9500
              }
             }
            }

Answer 1

match_phrase и match_phrase_prefix запросов являются запросами полнотекстового поиска и требуют, чтобы поле данных было типа text.Он очень сильно отличается от используемого вами типа keyword, теперь позвольте мне объяснить, что вы можете сделать сейчас и в чем разница.

Можно ли заставить match_phrase_prefix работать?

Да, вы можете использовать match_phrase_prefix, если измените тип поля на text.

Как найти префикс, используя keywordПоле?

keyword сохраняется и запрашивается как есть, без какого-либо анализа .Думайте об этом как об одной строке;чтобы найти все документы, которые имеют такое поле с заданным префиксом, достаточно использовать запрос prefix.

Давайте определим наше отображение и вставим пару документов:

PUT myindex
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "approved_labelled_products": {
          "properties": {
            "companies": {
              "type": "keyword",
              "null_value": "NULL",
              "ignore_above": 9500
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

POST myindex/_doc
{
  "approved_labelled_products": {
    "companies": "SOMETHING INC"
  }
}

Теперь мы можем выполнить запрос, подобный следующему:

POST myindex/_doc/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "approved_labelled_products.companies": "SOME"
    }
  }
}

Обратите внимание, что, поскольку буквальный анализ не выполняется, запрос чувствителен к регистру, и запрос по строке "some" не вернетрезультаты.

Чем отличается поле text?

text поле анализируется во время индексации, что означает, что входная строкаразделение на токены, в нижнем регистре, некоторая метаинформация сохраняется и создается инвертированный индекс .

Это позволяет эффективно извлекать документы, содержащие определенный токен или комбинацию токенов.

Чтобы проиллюстрировать это, мы можем использовать _analyze API .Давайте попробуем посмотреть, как Elasticsearch будет сначала анализировать данные для поля keyword:

POST _analyze
{
  "analyzer" : "keyword",
  "text": "SOMETHING INC"
}

Это вернет:

{
  "tokens": [
    {
      "token": "SOMETHING INC",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 13,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Как видите, это один токен свсе заглавные буквы.

Теперь давайте посмотрим, что делает анализатор standard (тот, который поле text использует по умолчанию):

POST _analyze
{
  "analyzer" : "standard",
  "text": "SOMETHING INC"
}

Возвращает:

{
  "tokens": [
    {
      "token": "something",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "inc",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    }
  ]
}

Как видите, он выпустил два токена в нижнем регистре.

---

Надеюсь, это поможет!

Answer 2

Вам не нужно использовать подстановочное выражение в запросе match_phrase_prefix.

Используйте это вместо:

{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "approved_labelled_products.companies": "SOME"
    }
  }
}