前言

本稿はelasticsearch 7に基づく.バージョン3.0

説明

edge_ngramとngramはelasticsearchに内蔵された2つのtokenizerとfilterです

≪インスタンス｜Instance｜emdw≫

ステップ

カスタム2つのアナライザedge_ngram_analyzerとngram_analyzer

分詞テスト

を行う
テストインデックスの作成

PUT analyzer_test
{
  "settings": {
    "refresh_interval": "1s",
    "index": {
      "max_ngram_diff": 10
    },
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "edge_ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [],
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": [
            "edge_ngram_filter"
          ]
        },
        "ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [],
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": [
            "ngram_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "edge_ngram_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 11
        },
        "ngram_filter": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 5
        }
      }
    }
  }
}

テストedge_ngram_analyzerアナライザ

POST /analyzer_test/_analyze
{
  "text": " ",
  "analyzer": "edge_ngram_analyzer"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

試験ngram_analyzerアナライザ

POST /analyzer_test/_analyze
{
  "text": " ",
  "analyzer": "ngram_analyzer"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : " ",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

区別する

edge_ngramは最初の文字から始まり、ステップ長に従って分詞され、接頭辞マッチングシーンに適しています.例えば、注文番号、携帯電話番号、郵便番号の検索

ngramは、各文字から始まり、ステップ長に従って分詞され、接頭辞接頭辞検索

に適している.