一、查询建议介绍

1. 查询建议是什么？

查询建议，为用户提供良好的使用体验。主要包括： 拼写检查； 自动建议查询词（自动补全）

拼写检查如图：

自动建议查询词（自动补全）：

2. ES 中查询建议的 API

查询建议也是使用_search 端点地址。在 DSL 中 suggest 节点来定义需要的建议查询

示例 1：定义单个建议查询词

POST twitter/_search{"query" : {"match": {"message": "tring out Elasticsearch"}},"suggest" : { "my-suggestion" : { "text" : "tring out Elasticsearch", "term" : { "field" : "message" }}}}

示例 2：定义多个建议查询词

POST _search{"suggest": {"my-suggest-1" : {"text" : "tring out Elasticsearch","term" : {"field" : "message"}},"my-suggest-2" : {"text" : "kmichy","term" : {"field" : "user"}}}}

示例 3：多个建议查询可以使用全局的查询文本

POST _search{"suggest": {"text" : "tring out Elasticsearch","my-suggest-1" : {"term" : {"field" : "message"}},"my-suggest-2" : { "term" : {"field" : "user" }}}}

二、准备数据

准备一个叫做blogs的索引，配置一个text字段。

PUT /blogs/{"mappings": {"properties": {"body": {"type": "text"}}}}

通过bulk api写入几条文档

POST _bulk/" />

此时blogs索引里已经有一些文档了，可以进行下一步的探索。为帮助理解，我们先看看哪些term会存在于词典里。
将输入的文本分析一下:

POST _analyze{"text": ["Lucene is cool","Elasticsearch builds on top of lucene","Elasticsearch rocks","Elastic is the company behind ELK stack","elk rocks","elasticsearch is rock solid"]}

这些分出来的token都会成为词典里一个term，注意有些token会出现多次，因此在倒排索引里记录的词频会比较高，同时记录的还有这些token在原文档里的偏移量和相对位置信息。

三、Suggester 介绍

  • Term Suggester： 对给入的文本进行分词，为每个词进行模糊查询提供词项建议，并不会考虑多个term/词组之间的关系。。API调用方只需为每个token挑选options里的词，组合在一起返回给用户前端即可
  • Phrase Suggester，在Term Suggester的基础上，会考量多个term之间的关系，比如是否同时出现在索引的原文里，相邻程度，以及词频等等
  • Completion Suggester，FST数据结构，类似Trie树，不用打开倒排，快速返回，前缀匹配
  • Context Suggester，在Completion Suggester的基础上，用于filter和boost

1. Term suggester

term 词项建议器，对给入的文本进行分词，为每个词进行模糊查询提供词项建议。对于在索引中存在词默认不提供建议词，不存在的词则根据模糊查询结果进行排序后取一定数量的建议词。

常用的建议选项：

text搜索文本。建议文本是必填选项，需要全局或按建议设置。
field从中获取候选建议的字段。这是必需选项，需要全局设置或根据建议设置。
analyzer分析器用来分析建议文本。默认为建议字段的搜索分析器。
size每个建议文本将返回的最大数。
sort定义每个建议文本术语应如何分类建议。两个可能的值：score：首先按分数排序，然后记录频次，然后是词条本身。frequency：首先按文档频率排序，然后按相似性得分排序，然后再按术语本身排序。
suggest_mode提示模式控制要包含的建议，或控制建议的文本术语和建议的控件。可以指定三个可能的值：missing：仅对未在索引中的建议文本术语提供建议。这是默认值。popular：仅建议在比原始建议文本术语更多的文档中出现的建议。always：根据建议文本中的术语建议任何匹配的建议。
lowercase_terms在文本分析之后，将建议的文本术语小写。
max_edits最大编辑距离候选建议可以具有以便被认为是建议。只能是 1 到 2 之间的值。任何其他值都将导致引发错误的请求错误。默认为 2。
prefix_length必须匹配的最小前缀字符数才能成为建议的候选者。默认值为 1。增加此数字可提高拼写检查性能。通常，拼写错误不会出现在学期开始时。（旧名称 “prefix_len” 已弃用）

示例 1：

POST twitter/_search{"suggest" : { "my-suggestion" : { "text" : "lucne rock", "term" : { "suggest_mode": "missing","field" : "body" }}}}

返回结果

{"took" : 2,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 0,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [ ]},"suggest" : {"my-suggestion" : [{"text" : "lucne","offset" : 0,"length" : 5,"options" : [{"text" : "lucene","score" : 0.8,"freq" : 2}]},{"text" : "rock","offset" : 6,"length" : 4,"options" : [ ]}]}}

在返回结果里"suggest" -> “my-suggestion"部分包含了一个数组，每个数组项对应从输入文本分解出来的token（存放在"text"这个key里）以及为该token提供的建议词项（存放在options数组里)。 示例里返回了"lucne”，"rock"这2个词的建议项(options)，其中"rock"的options是空的，表示没有可以建议的选项，为什么？ 上面提到了，我们为查询提供的suggest mode是"missing",由于"rock"在索引的词典里已经存在了，够精准，就不建议啦。 只有词典里找不到词，才会为其提供相似的选项。

如果将"suggest_mode"换成"popular"会是什么效果？

尝试一下，重新执行查询，返回结果里"rock"这个词的option不再是空的，而是建议为rocks。

"suggest" : {"my-suggestion" : [{"text" : "lucne","offset" : 0,"length" : 5,"options" : [{"text" : "lucene","score" : 0.8,"freq" : 2}]},{"text" : "rock","offset" : 6,"length" : 4,"options" : [{"text" : "rocks","score" : 0.75,"freq" : 2}]}]}

回想一下，rock和rocks在索引词典里都是有的。 不难看出即使用户输入的token在索引的词典里已经有了，但是因为存在一个词频更高的相似项，这个相似项可能是更合适的，就被挑选到options里了。 最后还有一个"always" mode，其含义是不管token是否存在于索引词典里都要给出相似项。

Term suggester正如其名，只基于analyze过的单个term去提供建议，并不会考虑多个term之间的关系。API调用方只需为每个token挑选options里的词，组合在一起返回给用户前端即可。 那么有无更直接办法，API直接给出和用户输入文本相似的内容？ 答案是有，这就要求助Phrase Suggester了。

2. phrase suggester

phrase 短语建议，在 term 的基础上，会考量多个 term 之间的关系，比如是否同时出现在索引的原文里，相邻程度，以及词频等

看个范例就比较容易明白了:

POST /blogs/_search{"suggest": {"my-suggestion": {"text": "lucne and elasticsear rock","phrase": {"field": "body","highlight": {"pre_tag": "","post_tag": ""}}}}}

返回结果:

 "suggest" : {"my-suggestion" : [{"text" : "lucne and elasticsear rock","offset" : 0,"length" : 26,"options" : [{"text" : "lucene and elasticsearch rock","highlighted" : "lucene and elasticsearch rock","score" : 0.004993905},{"text" : "lucne and elasticsearch rock","highlighted" : "lucne and elasticsearch rock","score" : 0.0033391973},{"text" : "lucene and elasticsear rock","highlighted" : "lucene and elasticsear rock","score" : 0.0029183894}]}]}

options直接返回一个phrase列表，由于加了highlight选项，被替换的term会被高亮。因为lucene和elasticsearch曾经在同一条原文里出现过，同时替换2个term的可信度更高，所以打分较高，排在第一位返回。Phrase suggester有相当多的参数用于控制匹配的模糊程度，需要根据实际应用情况去挑选和调试。

3. Completion suggester 自动补全

针对自动补全(“Auto Completion”)场景而设计的建议器。此场景下用户每输入一个字符的时候，就需要即时发送一次查询请求到后端查找匹配项，在用户输入速度较高的情况下对后端响应速度要求比较苛刻。因此实现上它和前面两个 Suggester 采用了不同的数据结构，索引并非通过倒排来完成，而是将 analyze 过的数据编码成 FST 和索引一起存放。对于一个 open 状态的索引，FST 会被 ES 整个装载到内存里的，进行前缀查找速度极快。 但是 FST 只能用于前缀查找，这也是 Completion Suggester 的局限所在。

官网链接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html

  • completion：es 的一种特有类型，专门为 suggest 提供，基于内存，性能很高。

  • prefix query：基于前缀查询的搜索提示，是最常用的一种搜索推荐查询。

    • prefix：客户端搜索词
    • field：建议词字段
    • size：需要返回的建议词数量（默认 5）
    • skip_duplicates：是否过滤掉重复建议，默认 false

  • fuzzy query

    • fuzziness：允许的偏移量，默认 auto
    • transpositions：如果设置为 true，则换位计为一次更改而不是两次更改，默认为 true。
    • min_length：返回模糊建议之前的最小输入长度，默认 3
    • prefix_length：输入的最小长度（不检查模糊替代项）默认为 1
    • unicode_aware：如果为 true，则所有度量（如模糊编辑距离，换位和长度）均以 Unicode 代码点而不是以字节为单位。这比原始字节略慢，因此默认情况下将其设置为 false。

  • regex query：可以用正则表示前缀，不建议使用

为了使用自动补全，索引中用来提供补全建议的字段需特殊设计，字段类型为 completion。

PUT /blogs_completion/{"mappings": {"properties": {"body": {"type": "completion"}}}}

用bulk API索引点数据:

POST _bulk/?refresh=true{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"Lucene is cool"}{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"Elasticsearch builds on top of lucene"}{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"Elasticsearch rocks"}{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"Elastic is the company behind ELK stack"}{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"the elk stack rocks"}{"index":{"_index":"blogs_completion"}}{"body":"elasticsearch is rock solid"}

查找:

POST blogs_completion/_search?pretty{"size": 0,"suggest": {"blog-suggest": {"prefix": "elastic i","completion": {"field": "body"}}}}

结果:

"suggest" : {"blog-suggest" : [{"text" : "elastic i","offset" : 0,"length" : 9,"options" : [{"text" : "Elastic is the company behind ELK stack","_index" : "blogs_completion","_type" : "_doc","_id" : "8nI0YYwBPMQ17EXsspBh","_score" : 1.0,"_source" : {"body" : "Elastic is the company behind ELK stack"}}]}]}

值得注意的一点是Completion Suggester在索引原始数据的时候也要经过analyze阶段，取决于选用的analyzer不同，某些词可能会被转换，某些词可能被去除，这些会影响FST编码结果，也会影响查找匹配的效果。

比如我们删除上面的索引，重新设置索引的mapping，将analyzer更改为"english":

DELETE blogs_completionPUT /blogs_completion/{"mappings": {"properties": {"body": {"type": "completion","analyzer": "english"}}}}

bulk api索引同样的数据后，执行下面的查询:

POST blogs_completion/_search?pretty{"size": 0,"suggest": {"blog-suggest": {"prefix": "elastic i","completion": {"field": "body"}}}}

居然没有匹配结果了，多么费解！ 原来我们用的english analyzer会剥离掉stop word，而is就是其中一个，被剥离掉了！
用analyze api测试一下:

POST _analyze{"analyzer": "english","text": "elasticsearch is rock solid"}

会发现只有3个token:

{"tokens" : [{"token" : "elasticsearch","start_offset" : 0,"end_offset" : 13,"type" : "","position" : 0},{"token" : "rock","start_offset" : 17,"end_offset" : 21,"type" : "","position" : 2},{"token" : "solid","start_offset" : 22,"end_offset" : 27,"type" : "","position" : 3}]}

FST只编码了这3个token，并且默认的还会记录他们在文档中的位置和分隔符。 用户输入"elastic i"进行查找的时候，输入被分解成"elastic"和"i"，FST没有编码这个“i” , 匹配失败。

好吧，如果你现在还足够清醒的话，试一下搜索"elastic is"，会发现又有结果，why? 因为这次输入的text经过english analyzer的时候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。

其他能影响completion suggester结果的，还有诸如"preserve_separators"，"preserve_position_increments"等等mapping参数来控制匹配的模糊程度。以及搜索时可以选用Fuzzy Queries，使得上面例子里的"elastic i"在使用english analyzer的情况下依然可以匹配到结果。

因此用好Completion Sugester并不是一件容易的事，实际应用开发过程中，需要根据数据特性和业务需要，灵活搭配analyzer和mapping参数，反复调试才可能获得理想的补全效果。

回到篇首百度搜索框的补全/纠错功能，如果用ES怎么实现呢？我能想到的一个的实现方式:

  1. 在用户刚开始输入的过程中，使用Completion Suggester进行关键词前缀匹配，刚开始匹配项会比较多，随着用户输入字符增多，匹配项越来越少。如果用户输入比较精准，可能Completion Suggester的结果已经够好，用户已经可以看到理想的备选项了。
  2. 如果Completion Suggester已经到了零匹配，那么可以猜测是否用户有输入错误，这时候可以尝试一下Phrase Suggester。
  3. 如果Phrase Suggester没有找到任何option，开始尝试term Suggester。

精准程度上(Precision)看： Completion > Phrase > term， 而召回率上(Recall)则反之。从性能上看，Completion Suggester是最快的，如果能满足业务需求，只用Completion Suggester做前缀匹配是最理想的。 Phrase和Term由于是做倒排索引的搜索，相比较而言性能应该要低不少，应尽量控制suggester用到的索引的数据量，最理想的状况是经过一定时间预热后，索引可以全量map到内存。

4. context suggester

完成建议者会考虑索引中的所有文档，但是通常来说，我们在进行智能推荐的时候最好通过某些条件过滤，并且有可能会针对某些特性提升权重。

  • contexts：上下文对象，可以定义多个

    • name：context的名字，用于区分同一个索引中不同的context对象。需要在查询的时候指定当前name

    • type：context对象的类型，目前支持两种：category和geo，分别用于对suggest item分类和指定地理位置。

    • boost：权重值，用于提升排名

  • path：如果没有path，相当于在PUT数据的时候需要指定context.name字段，如果在Mapping中指定了path，在PUT数据的时候就不需要了，因为 Mapping是一次性的，而PUT数据是频繁操作，这样就简化了代码。这段解释有木有很牛逼，网上搜到的都是官方文档的翻译，觉悟雷同。

# context suggester# 定义一个名为 place_type 的类别上下文，其中类别必须与建议一起发送。# 定义一个名为 location 的地理上下文，类别必须与建议一起发送DELETE placePUT place{"mappings": {"properties": {"suggest": {"type": "completion","contexts": [{"name": "place_type","type": "category"},{"name": "location","type": "geo","precision": 4}]}}}}PUT place/_doc/1{"suggest": {"input": [ "timmy's", "starbucks", "dunkin donuts" ],"contexts": {"place_type": [ "cafe", "food" ]}}}PUT place/_doc/2{"suggest": {"input": [ "monkey", "timmy's", "Lamborghini" ],"contexts": {"place_type": [ "money"]}}}GET place/_searchPOST place/_search?pretty{"suggest": {"place_suggestion": {"prefix": "sta","completion": {"field": "suggest","size": 10,"contexts": {"place_type": [ "cafe", "restaurants" ]}}}}}# 某些类别的建议可以比其他类别提升得更高。以下按类别过滤建议，并额外提升与某些类别相关的建议GET place/_searchPOST place/_search?pretty{"suggest": {"place_suggestion": {"prefix": "tim","completion": {"field": "suggest","contexts": {"place_type": [ { "context": "cafe" },{ "context": "money", "boost": 2 }]}}}}}# 地理位置筛选器PUT place/_doc/3{"suggest": {"input": "timmy's","contexts": {"location": [{"lat": 43.6624803,"lon": -79.3863353},{"lat": 43.6624718,"lon": -79.3873227}]}}}POST place/_search{"suggest": {"place_suggestion": {"prefix": "tim","completion": {"field": "suggest","contexts": {"location": {"lat": 43.662,"lon": -79.380}}}}}}# 定义一个名为 place_type 的类别上下文，其中类别是从 cat 字段中读取的。# 定义一个名为 location 的地理上下文，其中的类别是从 loc 字段中读取的DELETE place_path_categoryPUT place_path_category{"mappings": {"properties": {"suggest": {"type": "completion","contexts": [{"name": "place_type","type": "category","path": "cat"},{"name": "location","type": "geo","precision": 4,"path": "loc"}]},"loc": {"type": "geo_point"}}}}# 如果映射有路径，那么以下索引请求就足以添加类别# 这些建议将与咖啡馆和食品类别相关联# 如果上下文映射引用另一个字段并且类别被明确索引，则建议将使用两组类别进行索引PUT place_path_category/_doc/1{"suggest": ["timmy's", "starbucks", "dunkin donuts"],"cat": ["cafe", "food"] }POST place_path_category/_search?pretty{"suggest": {"place_suggestion": {"prefix": "tim","completion": {"field": "suggest","contexts": {"place_type": [ { "context": "cafe" }]}}}}}

参考

官网