首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无论查询输入如何,Elasticsearch ngram标记器都会返回所有结果

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它提供了一个快速、可扩展和强大的全文搜索功能。ngram标记器是Elasticsearch中的一种分析器,用于将文本分割成n个连续字符的片段,并将这些片段作为索引的一部分。无论查询输入如何,ngram标记器都会返回所有结果。

具体来说,ngram标记器将文本分割成连续的n个字符片段,并将这些片段作为索引的一部分。例如,对于输入文本"Hello",使用2-gram标记器,将生成"he"、"el"、"ll"、"lo"这四个片段。当进行搜索时,查询文本也会被分割成相同的片段,并与索引中的片段进行匹配。这种方式可以实现模糊匹配和部分匹配的功能。

ngram标记器的优势在于它可以处理各种类型的查询输入,无论是完整的单词、部分单词还是连续字符。它可以用于构建自动补全、拼写纠错、相关搜索等功能。例如,在一个电商网站中,当用户输入查询词"手机"时,ngram标记器可以返回包含"手机"、"智能手机"、"手机壳"等相关结果。

对于Elasticsearch用户,推荐使用腾讯云的Elasticsearch服务。腾讯云的Elasticsearch是基于开源Elasticsearch的托管服务,提供了高可用性、高性能和易用性的特点。您可以通过腾讯云控制台或API进行创建、管理和监控Elasticsearch集群。更多关于腾讯云Elasticsearch的信息,请访问腾讯云官方网站:腾讯云Elasticsearch

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用 ElasticsearchNGram 分词处理模糊匹配

接到一个任务:用 Elasticsearch 实现搜索银行支行名称的功能。大概就是用户输入一截支行名称或拼音首字母,返回相应的支行名称。...比如,用户输入"工行"或者"gh",我需要返回"工行XXX分行"类似这样的结果。 我心里嘀咕着:数据库不是支持通配符查询吗?为什么不直接用数据库查询? 说归说,但是任务还是要完成的。...之前有在网上看过一篇文章,主要就是说用 Elasticsearch 处理通配符查询不太适合,然后我在评论中看到作者推荐了一个分词 NGram。...这个分词可以让通配符查询和普通的查询一样迅速,因为该分词在数据索引阶段就把所有工作做完了: An n-gram can be best thought of as a moving window on...分词作为某个字段的分词,可在索引创建时指定,也可以更新映射关系,以下展示如何在索引创建时指定 NGram 分词

2.6K60

Mysql全文索引实现模糊查询

导语 基本上所有的产品都离不开模糊搜索,无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。...所以基本上所有的生产环境的DB都会关闭LIKE命令,取而代之的是通过mysql->binlog->canal->elasticsearch这种方式来实现搜索功能。...而ngram全文解析,作为内置的服务插件,这意味着当MySQL数据库服务启动时,MySQL会自动加载该插件。该插件主要功能是将文本序列标记为n个字符的连续序列。...下面例子说明了ngram全文解析如何进行标记文本,例如,使用ngram对今天真好进行分词: n=1: '今', '天', '真', '好' n=2: '今天', '天真', '真好' n=3: '...ngram_token_size设置的是查询的单词最小字数,也就是如果在默认值是2的情况下,搜索单字是得不到任何结果的。譬如上单独搜索'今','天','真','好'这四个字都是拿不到结果的。

13.2K41
  • ELK系列(6) - Elasticsearch常用接口

    这会导致数据缺失,搜索结果可能只能返回一部分。 GET http://localhost:9200/_cluster/health?...ES在查询时依然会查询到分段中这些有删除标志的文件,但是在返回结果时会将其过滤。只有在合并分段时,这些文件才会被真正地物理删除,并释放被占用的内存。...不过需要注意的是,如果查询的索引字段很多,profile参数可能会导致当前的查询效率很慢,返回结果也会很大。...ES的分析(analysis)指的是用过分析(Analyzer)将一个原始文本进行分析、分词为一个个标记或词项的过程,分析通常分为三个部分:字符过滤器(Character filters)、分词(...一个原始文本,首先经过字符过滤器来过滤特定的字符,然后分词将其进行分词为一个个标记(Token),标记过滤器再对这些标记进行过滤(比如转成全小写)。

    69820

    Elasticsearch 查询革新:探索 Wildcard 类型的高效模糊匹配策略

    2、解决方案探讨 面对这种问题 ,传统的解决方案有两种: 2.1 方案一:ngram 分词 使用 ngram 分词对存入的数据进行精细化的拆分,利用细颗粒度的 token 进行快速的召回。...这是一个利用空间换时间的方案,细化查询所需的词根内容,利用精确匹配结果大范围的命中来达到模糊效果。...6、小结 1.可以说 wildcard 字段类型满足了模糊查询的主要需求,同时也提供了相对较高的查询性能; 2.wildcard 针对于 ngram 分词有着不小的空间优势。...4.相比 ES 在精确查询场景优秀的性能表现(即 term keyword 的高效,平稳在毫秒级的返回),wildcard 字段在模糊查询场景下的使用还是需要研发人员根据实际场景测试选择。...从 0 到 1 Elasticsearch 8.X 通关视频 重磅 | 死磕 Elasticsearch 8.X 方法论认知清单 如何系统的学习 Elasticsearch ? 2023,做点事

    2.9K20

    使用ES Suggester对ASR语音识别的地址进行纠错

    因此,没有采用在ASR模型输出之后,对其进行搜索TOP1结果的替换,因为,不仅会额外增加识别的时延(N亿级的复杂模糊查询会带来一定的时延),而且会导致模型的原输出的丢失。...由于APP在用户陈述完公司单名或地址后,会返回TOP5结果。因此,方案最后为,业务BU在收到ASR的识别结果后,单独调用搜索API,得到TOP5的公司单名或地址,并返回给用户选择。...原输入文本经过外置分词后,通过空格进行拼接,ES索引的analyzer采用地址类数据通过electra模型进行细粒度分词,将分词结果传入基于msra数据集的electra ner模型,只保留location...tokenizer: char ngram,是一个基于字符级别的ngram https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current...这里设置为true,表示都会输出,但是输出增加了collate_match的标记,query匹配的为true,不匹配的为false,方便调试和做后续的优先级设计等。

    2K50

    ElasticsearchNGram 分词器使用技巧

    一、什么是NGram 分词NGram分词是ES自带的具有前缀匹配搜索功能的一个文本分词。...官方介绍如下: image.png 链接:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/analysis-ngram-tokenizer.html...只要你输入的内容能匹配上任何一个分词此项,就能将文档返回。但是 match是全文匹配,只要一个字一样,就会返回,错误召回率太高。match 的特点就是召回率高,对于严格匹配的用户不太建议使用此方式。...2,match_phrase 短语匹配,查询比较严格,查询的精度较高。一般需要跟slop 便宜量配合使用,增加召回成功率。...比如:match_phrase,搜 深圳无结果, 搜 深圳5G应用遍地开花 有结果,客户需要使用这个方式才能满足业务场景。

    13.9K182

    一起学Elasticsearch系列-模糊搜索

    前缀匹配:prefix 前缀匹配通过指定一个前缀值,搜索并匹配索引中指定字段的文档,找出那些以该前缀开头的结果。 在 Elasticsearch 中,可以使用 prefix 查询来执行前缀搜索。...它通过允许最多的差异量来匹配文档,以处理输入错误、拼写错误或轻微变体的情况。 用途:纠正拼写错误,模糊查询可用于纠正用户可能犯的拼写错误,可以提供宽松匹配,使搜索结果更加全面。...match_phrase_prefix 查询适用于需要同时支持短语匹配和前缀匹配的场景。例如,当用户输入一个搜索短语的前缀时,可以使用该查询来获取相关的文档结果。...ngramngram 分词输入的文本按照指定的长度切割成一系列连续的字符片段。...以下是一个示例来说明如何Elasticsearch 中使用 ngram 和 edge ngram 分词: PUT /my_index { "settings": { "analysis

    55610

    Elasticsearch实战 | 如何从数千万手机号中识别出情侣号?

    方便后续查询情侣号列表。 我目前的做法是用scroll查询出一万条,多线程循环一万条中的每条,去全库扫描---但是这种做法一分钟才能处理一万条。您有什么新的思路没。...举例: 13011112222 13511112222 13711112222 2.2 如何对后8位建立索引,以方便后续的识别?...步骤 1:基于时间递增循环遍历,以起始的手机号为种子数据,满足后八位相同的加上标记flag=1。 步骤 2:循环步骤1,满足flag=1直接跳过,直到所有手机号遍历一遍。...步骤 3:json解析识别出步骤2的所有手机号或_id。 步骤 4:reindex步骤3的_id数据到情侣号索引。 步骤 5:时间切片周期递增,直到所有数据遍历完毕。...举例:查询“11112222”,返回2.1列表的三个手机号。 方案1:wildcard模糊匹配。 优点:无需额外字段存储。 缺点:效率低。 方案2:ngram分词+match_phrase处理。

    1.4K11

    Elasticsearch探索:Suggester API(一)

    用户输入的 “lucen” 是一个错误的拼写会到 指定的字段 “body” 上搜索,当无法搜索到结果时(missing),返回建议的词。...size:每个 suggest 文本标记(token)返回的最大更正值 sort:定义每个 suggest 文本术语中 suggestions 该如何排序。...,查询分词使用简单分词 "analyzer": "simple",不会因为查询分词而把搜索词进行分词 结果:{ "took" : 38, "timed_out" : false, "_shards...然后将每个词条的建议结果(有或没有)封装到options列表中。最后由推荐统一返回。term suggester定位的是term,而不是doc,主要是纠错。...搜索"elastic is",会发现又有结果, 因为这次输入的text经过english analyzer的时候,在查询分词中is也被剥离了,只需在FST里查询"elastic"这个前缀,自然就可以匹配到了

    5.4K23

    第18篇-用ElasticSearch索引MongoDB,一个简单的自动完成索引项目

    开发工具 11.Elasticsearch查询方法 12.Elasticsearch全文查询 13.Elasticsearch查询-术语级查询 14.Python中的Elasticsearch入门 15...每当客户/用户/阅读者访问此类网站时,他们都会自动趋向于找到一个搜索框,在其中可以键入查询以找到所需的特定文章/产品/内容。糟糕的搜索引擎会导致用户沮丧,他们很可能永远不会再回到我们的网站。...例如,可能有一个分析删除了所谓的停用词,这是非常常见的词,它们不提供任何有用的索引信息,例如 第一个负责在标记字符串之前清理字符串,例如通过剥离HTML标签。..." } } 如果不这样做,则由于我们使用自定义分析查询索引,因此 autocomplete 默认情况下它将使用分析,并使用查询文本的边缘n-gram进行查询。...继续,在articles集合中插入一个新文档,然后向ES索引发送查询,该文档应返回

    5.3K00

    【全文搜索】全文搜索 PostgreSQL 或 ElasticSearch

    有两个值得尝试的选项:PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前,让我们澄清一下全文搜索 (FTS)(或“搜索”)与数据库过滤器或查询之间的区别。...“搜索”涉及从零开始,然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始,然后根据条件从中删除条目。过滤不适用于模糊输入,但可以使用模糊输入完成“搜索”。...以下是调查结果: 该技术仅针对搜索进行了优化,但设置和维护基础架构可能非常耗时。 自己设置需要专用的服务或服务,这比 PostgreSQL 选项昂贵。...)测试多达 500,000 条记录时,它始终在大约 25 毫秒内返回结果。...NGram 可用于部分搜索单词,甚至从中间搜索单词。最常用的 NGram 类型是 Trigram 和 EdgeGram。 模糊性:模糊匹配允许您获得不完全匹配的结果

    2.3K30

    Elasticsearch实战(五)-倒排索引与分词

    倒排索引查询流程 查询包含"搜索引擎”的文档 通过倒排索引获得"搜索引擎”对应的文档Id有1和3 通过正排索引查询1和3的完整内容 返回最终结果 1.3 倒排索引的组成 1.3.1 单词词典( Term...比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】,分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】 2.1 Analyzer-分词 分词是 ES 专门处理分词的组件,组成如下: 2.1.1 Character...keyword Analyzer 不分词,直接将输入作为一个单词输出 ? Pattern Analyzer 通过正则表达式自定义分隔符,默认 \W+,即非字词的符号为分隔符 ?...查询时(Search Time) 会对查询语句进行分词。...查询时分词的指定方式: 查询的时候通过analyzer指定分词 通过index mapping设置 search_analyzer 实现 分词的最佳实践 明确字段是否需要分词,不需要分词的字段就将 type

    1.2K20

    ElasticSearch权威指南:深入搜索(下)

    默认状态下, prefix 查询不做相关度评分计算,它只是将所有匹配的文档返回,并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。...4.查询输入即搜索 把邮编的事情先放一边,让我们先看看前缀查询如何在全文查询中起作用的。...为了搜索建议提示,Elasticsearch 从图的开始处顺着匹配路径一个字符一个字符地进行匹配,一旦它处于用户输入的末尾,Elasticsearch 就会查找所有可能结束的当前路径,然后生成一个建议列表...之前的例子是个很好的应用场景,前例中所有结果都会返回 1 、 2 、 3 、 4 或 5 这样的最终评分 _score ,可能只有少数房子的评分是 5 分,而有大量房子的评分是 2 或 3 。...} } ], "score_mode": "sum" } } } 当然,如果增加了与查询匹配的新文档,无论是否使用一致随机,其结果顺序都会发生变化。

    2.6K22

    Elasticsearch 电商场景:明明有这个关键词,但是搜不出来,怎么办?

    Elasticsearch 空间换时间的线上问题说开去...... 2、重新梳理一下检索认知 2.1 分词和词典的本质 数据索引化的过程是借助分词完成的,如读者的分词是 IK 中文分词。...2.2 全文检索的本质 全文检索的本质是查询待检索的关键词在写入所创建的索引中是否存在的过程。 存在,则召回;不存在,则返回空。...在《一本书讲透 Elasticsearch》第6.4 章节 P111 解读了自定义分词的三大核心组成: character filter tokenizer token filter 咱们上面的“my_char_filter...在这种配置下,文本会被分解成所有可能的 2 到 10 个字符的组合。...这样的分词尤其适合于搜索引擎的自动补全功能和处理用户可能的输入错误,因为它能够在用户输入部分信息时就开始匹配相关的词条。

    27511

    ES系列六、ES字段类型及ES内置analyzer分析

    如果想做类似于sql中的like查询,可定义为keyword并使用通配符wildcard方式查询。...7、boolean 布尔类型,所有的类型都可以标识布尔类型。...: index分析 not_analyzed(默认) ,设置为该值可以保证该字段能通过检索查询到 no store存储 true 独立存储 false(默认)不存储,从_source中解析 三、内置分词..., 这些处理算法被称为Token Filter(词元处理), 被处理后的结果被称为Term(词), 文档中包含了几个这样的Term被称为Frequency(词频)。...文本被Tokenizer处理前可能要做一些预处理, 比如去掉里面的HTML标记, 这些处理的算法被称为Character Filter(字符过滤器), 这整个的分析算法被称为Analyzer(分析)。

    2.4K21
    领券