我正在查看 http://euphonious-intuition.com/2012/08/more-complicated-mapping-in- elasticsearch/ ，其中介绍了ElasticSearch分析器。
我不了解有关使用不同的搜索和索引分析器的部分。自定义映射的第二个示例是这样的： ->索引分析器是edgeNgram-
搜索分析器是：
"full_name":{ "filter":[ "standard", "lowercase", "asciifolding" ], "type":"custom", "tokenizer":"standard" }
如果我们希望查询“ Race” 由于edgeNgram 不返回诸如 ra * pport和 rac * ial之类的结果，为什么要首先使用edgeNgram对其进行索引？
请举例说明不同的分析仪有用。
通常在索引时间和查询时间您都具有类似的分析链。相似并不意味着完全相同，但是通常索引文档的方式反映了查询文档的方式。
ngrams示例非常合适，因为它是您在索引和查询时使用不同分析器的主要原因之一。
对于部分匹配，可以使用边缘ngram进行索引，以便“ elasticsearch”成为（使用mingram 3和maxgram 20）：
“ ela”，“ elas”，“ elast”，“ elasti”，“ elastic”，“ elastics”，“ elasticse”，“ elasticsea”，“ elasticsear”，“ eleasticsearc”和“ elasticsearch”
现在查询创建的字段。如果查询“弹性”一词，则表示匹配，并且返回预期结果。给定索引后，我们基本上使部分匹配之上的我们称为完全匹配。也无需对查询应用ngram。如果这样做，我们将查询以下所有术语：
“ ela”，“ elas”，“ elast”，“ elasti”和“ elastic”
这将使查询方式更加复杂，并导致获得奇怪的结果。假设您在另一个文档的同一字段中为术语“经过”编制了索引。您将具有以下ngram：
“ ela”，“ elap”，“ elaps”，“ elapse”，“ elapsed”
如果您搜索“ elastic”并对查询进行ngram运算，则术语“ ela”也将与第二个文档匹配，因此即使没有任何术语包含完整的“ elastic”术语，您也会将其与第一个文档一起返回。在寻找。
我建议您看一下分析API，以使用不同的分析器及其不同的结果。
