Elasticsearch补全功能之只补全筛选后的部分数据 - Context Suggester

介绍

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，提供了强大的全文搜索和数据分析功能。其中的补全功能可以帮助我们在用户输入时提供相关的补全建议，从而提升用户体验。

在补全功能中，除了基本的前缀匹配外，Elasticsearch还提供了一种称为"Context Suggester"的补全策略。它允许我们根据用户上下文来生成补全建议，并且只返回筛选后的部分数据。

Context Suggester的工作原理

Context Suggester是基于Elasticsearch的Suggester实现的，它使用了一种基于前缀和倒排索引的数据结构来加速补全检索。

Context Suggester在生成补全建议时，会优先考虑用户所提供的上下文信息。它可以将补全建议限定在指定的文档集合中，并且可以根据文档的字段进行筛选，只返回符合条件的数据。

使用Context Suggester进行查询

要使用Context Suggester进行查询，需要创建一个补全字段并将其与已有的字段关联起来。下面是一个示例的映射定义：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "suggest": {
            "type": "completion",
            "contexts": [
              {
                "name": "category",
                "type": "category"
              }
            ]
          }
        }
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

在上述映射中，我们创建了一个名为"title"的文本字段，并在其中定义了一个名为"suggest"的补全字段。同时，我们还定义了一个"contexts"数组，其中包含一个名为"category"的上下文，以及相应的上下文类型。

接下来，可以使用"category"字段来筛选补全建议的文档。以下是一个根据上下文进行查询的示例查询语句：

{
  "suggest": {
    "text": "elasticsearch",
    "completion": {
      "field": "title.suggest",
      "size": 5,
      "contexts": {
        "category": ["technology"]
      }
    }
  }
}

在上述查询中，我们指定了要为"title.suggest"字段获取补全建议，并将上下文限定为"category"为"technology"的文档。

总结

通过使用Elasticsearch的Context Suggester，我们可以根据用户上下文来生成具有筛选条件的补全建议。这样可以帮助我们提供更相关的建议，并且减少了返回结果的数量，提升了性能。

补全功能在许多场景中都非常有用，例如搜索建议、自动完成功能等。使用Context Suggester可以根据业务需求进行定制化，提供更好的用户体验。

希望这篇文章能够帮助你了解并使用Elasticsearch的Context Suggester，如果有任何问题或建议，请留言！