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1. Analysis 简介
理解elasticsearch的ngram首先需要了解elasticsearch中的analysis。在此我们快速回顾一下基本原理：
当一个文档被索引时，每个field都可能会创建一个倒排索引（如果mapping的时候没有设置不索引该field）。倒排索引的过程就是将文档通过analyzer分成一个一个的term,每一个term都指向包含这个term的文档集合。当查询query时，elasticsearch会根据搜索类型决定是否对query进行analyze，然后和倒排索引中的term进行相关性查询，匹配相应的文档
analyzer = CharFilters（0个或多个） + Tokenizer(恰好一个) + TokenFilters(0个或多个)
2. index analyzer VS search analyzer
如果mapping中只设置了一个analyzer，那么这个analyzer会同时用于索引文档和搜索query。当然索引文档和对query进行analysis也可以使用不同的analyzer
一个特殊的情况是有的query是需要被analyzed，有的并不需要。例如match query会先用search analyzer进行分析，然后去相应field的倒排索引进行匹配。而term query并不会对query内容进行分析，而是直接和相应field的倒排索引去匹配
3. Analyze API
Analyze API是一个有效的方式查看分析后的结果：
POST _analyze { "analyzer" : "standard", "text" : "hello, world" }
输出的结果如下所示，即[hello, world]
4. Ngram
在机器学习和数据挖掘领域，ngram通常指的是n个词的序列。不过在elasticsearch中，ngram代表的是n个字符的序列。可以把ngram理解成长度为n的滑动窗口，在文档中滑动产生的序列
5. Ngram Tokenizer
POST _analyze { "tokenizer": "ngram", "text": "Quick Fox" }
ngram分词器默认会产生最小长度为1，最大长度为2的N-grams序列。上述查询语句的输出是
[ Q, Qu, u, ui, i, ic, c, ck, k, "k ", " “, " F”, F, Fo, o, ox, x ]
也可以自定义ngram tokenizer的一些配置：
-
min_gram： 指定产生的最小长度的字符序列，默认为1
-
max_gram： 指定产生的最大长度的字符序列，默认为2
-
token_chars: 指定生成的token应该包含哪些字符.对没有包含进的字符进行分割，默认为[],即保留所有字符
- letter - eg: a,b,字
- digit - eg: 3,7
- whitespace - eg: " ", “ ”
- punctuation - eg: !, "
- symbol - eg: $,√
定义min_gram和max_gram应该按照使用场景来定。使用ngram的一个常见场景就是自动补全。如果单个字符也进行自动补全，那么可能匹配的suggestion太多，导致没有太大意义。
另一个需要考虑的便是性能，产生大量的ngram占用空间更大，搜索时花费的事件也更多。
假如现在需要将ngrams生成的token都转换成小写形式，可以使用如下形式
PUT my_index { "settings": { "analysis": { "tokenizer": { "ngram_tokenizer": { "type": "nGram", "min_gram": 4, "max_gram": 4, "token_chars": [ "letter", "digit" ] } }, "analyzer": { "ngram_tokenizer_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "ngram_tokenizer", "filter": [ "lowercase" ] } } } } } POST my_index/_analyze { "analyzer": "ngram_tokenizer_analyzer", "text": "Hello, World!" } 生成的结果序列是[ello, hell, orld, worl]
6. Ngram Token Filter
上述的例子也可以使用Ngram Token Filter，配上standard的分词器和lower-case的过滤器。
原文本被standard分词器以whitespace和punctuation分割成token，然后通过lowercase过滤器转换成小写形式，最后通过ngram filter生成长度为4的字符序列
PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "filter": { "ngram_filter": { "type": "nGram", "min_gram": 4, "max_gram": 4 } }, "analyzer": { "ngram_filter_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "ngram_filter" ] } } } } } POST my_index/_analyze { "analyzer": "ngram_filter_analyzer", "text": "Hello, World!" }
上述mapping也会和ngram tokenizer产生同样的效果，具体实际应用如何选择应该视场景而定。假如想匹配的term中可以包含特殊字符，那么你应该使用ngram tokenizer。因为standard的tokenizer会过滤掉这些特殊字符。
7. Edge Ngram
Edge Ngram和ngram类似，只不过Edge Ngram产生的序列都是从代索引文档的开头延伸出去的。
POST _analyze { "tokenizer": "edge_ngram", "text": "Quick Fox" }
会产生[ Q, Qu ]
Edge Ngram也有着和ngram相同的配置
-
min_gram： 指定产生的最小长度的字符序列，默认为1
-
max_gram： 指定产生的最大长度的字符序列，默认为2
-
token_chars: 指定生成的token应该包含哪些字符.对没有包含进的字符进行分割，默认为[],即保留所有字符
- letter - eg: a,b,字
- digit - eg: 3,7
- whitespace - eg: " ", “ ”
- punctuation - eg: !, "
- symbol - eg: $,√
对于如下的mapping
PUT my_index{ "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_analyzer": { "tokenizer": "my_tokenizer" } }, "tokenizer": { "my_tokenizer": { "type": "edge_ngram", "min_gram": 2, "max_gram": 10, "token_chars": [ "letter", "digit" ] } } } } } POST my_index/_analyze { "analyzer": "my_analyzer", "text": "2 Quick Foxes." }
产生的token序列为[ Qu, Qui, Quic, Quick, Fo, Fox, Foxe, Foxes ]
参考连接：
https://njucz.github.io/2017/12/20/elasticsearch%20ngram,edgengram%E7%AC%94%E8%AE%B0/
https://blog.csdn.net/xixihahalelehehe/article/details/115302683