Elasticsearch中的文档建议和自动补全是如何实现的？

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问题简答

在 Elasticsearch 中，实现文档建议和自动补全功能通常使用以下两种方法：
1）使用前缀查询或通配符查询；
2）使用更高效的 Completion Suggester。

问题详解：

前缀查询或通配符查询

使用 prefix 查询或 wildcard 查询可以实现简单的自动补全功能。这些查询可以匹配具有特定前缀或模式的词条。然而，这种方法在大型数据集上可能性能较差，因为它需要遍历倒排索引中的所有词条以找到匹配项。

示例（前缀查询）：

{
  "query": {
    "prefix": {
      "field_name": "user_input"
    }
  }
}

示例（通配符查询）：

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "field_name": "user_input*"
    }
  }
}

Completion Suggester

Completion Suggester 是 Elasticsearch 提供的一种更高效的自动补全和文档建议功能。它使用专门的数据结构（FST，有限状态转换器）来实现快速的词条查找。与前缀查询和通配符查询相比，Completion Suggester 查询性能更好，特别适用于大型数据集。

要使用 Completion Suggester，需要执行以下步骤：

1.将自动补全字段映射为 completion 类型。
例如：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "suggest": {
        "type": "completion"
      },
      ...
    }
  }
}

2.索引数据
索引包含自动补全字段的数据。例如，将酒店名称索引为 completion 类型以支持酒店名称的自动补全。

3.查询条件

{
  "suggest": {
    "hotel_suggestion": {
      "prefix": "关键词",
      "completion": {
        "field": "suggest",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

此查询将返回与用户输入匹配的前 10 个建议。