› › ›

search_analyzer

Обычно, один и тот же анализатор должен применяться при индексировании и поиске, чтобы гарантировать, что термины в запросе имеют тот же формат, что и термины в инвертированном индексе.

Однако иногда целесообразно использовать другой анализатор при поиске, например, при использовании токенизатора edge_ngram для автозаполнения или при использовании синонимов во время поиска.

По умолчанию запросы будут использовать analyzer, определённый в отображении поля, но это можно переопределить с помощью настройки search_analyzer:

resp = client.indices.create(
    index="my-index-000001",
    settings={
        "analysis": {
            "filter": {
                "autocomplete_filter": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 20
                }
            },
            "analyzer": {
                "autocomplete": {
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "autocomplete_filter"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    mappings={
        "properties": {
            "text": {
                "type": "text",
                "analyzer": "autocomplete",
                "search_analyzer": "standard"
            }
        }
    },
)
print(resp)

resp1 = client.index(
    index="my-index-000001",
    id="1",
    document={
        "text": "Quick Brown Fox"
    },
)
print(resp1)

resp2 = client.search(
    index="my-index-000001",
    query={
        "match": {
            "text": {
                "query": "Quick Br",
                "operator": "and"
            }
        }
    },
)
print(resp2)

response = client.indices.create(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    settings: {
      analysis: {
        filter: {
          autocomplete_filter: {
            type: 'edge_ngram',
            min_gram: 1,
            max_gram: 20
          }
        },
        analyzer: {
          autocomplete: {
            type: 'custom',
            tokenizer: 'standard',
            filter: [
              'lowercase',
              'autocomplete_filter'
            ]
          }
        }
      }
    },
    mappings: {
      properties: {
        text: {
          type: 'text',
          analyzer: 'autocomplete',
          search_analyzer: 'standard'
        }
      }
    }
  }
)
puts response

response = client.index(
  index: 'my-index-000001',
  id: 1,
  body: {
    text: 'Quick Brown Fox'
  }
)
puts response

response = client.search(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    query: {
      match: {
        text: {
          query: 'Quick Br',
          operator: 'and'
        }
      }
    }
  }
)
puts response

const response = await client.indices.create({
  index: "my-index-000001",
  settings: {
    analysis: {
      filter: {
        autocomplete_filter: {
          type: "edge_ngram",
          min_gram: 1,
          max_gram: 20,
        },
      },
      analyzer: {
        autocomplete: {
          type: "custom",
          tokenizer: "standard",
          filter: ["lowercase", "autocomplete_filter"],
        },
      },
    },
  },
  mappings: {
    properties: {
      text: {
        type: "text",
        analyzer: "autocomplete",
        search_analyzer: "standard",
      },
    },
  },
});
console.log(response);

const response1 = await client.index({
  index: "my-index-000001",
  id: 1,
  document: {
    text: "Quick Brown Fox",
  },
});
console.log(response1);

const response2 = await client.search({
  index: "my-index-000001",
  query: {
    match: {
      text: {
        query: "Quick Br",
        operator: "and",
      },
    },
  },
});
console.log(response2);

PUT my-index-000001
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "autocomplete_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 20
        }
      },
      "analyzer": {
        "autocomplete": { 
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "autocomplete_filter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "autocomplete", 
        "search_analyzer": "standard" 
      }
    }
  }
}

PUT my-index-000001/_doc/1
{
  "text": "Quick Brown Fox" 
}

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "text": {
        "query": "Quick Br", 
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

	Настройки анализа для определения пользовательского анализаторa `autocomplete`.
	Поле `text` использует анализатор `autocomplete` при индексировании, но анализатор `standard` при поиске.
	Это поле индексируется как термины: [ `q`, `qu`, `qui`, `quic`, `quick`, `b`, `br`, `bro`, `brow`, `brown`, `f`, `fo`, `fox` ]
	Запрос ищет оба этих термина: [ `quick`, `br` ]

См. Индексирование поиска по мере ввода для полного объяснения этого примера.

Настройка search_analyzer может быть обновлена для существующих полей с помощью API обновления отображения. Обратите внимание, что для этого необходимо повторить настройки "analyzer" и "type" в обновлённом определении поля.

© 2023-2025 Elasticsearch
As of September 2024, Elasticsearch is available under a choice of three licenses: the Server Side Public License (SSPL), the Elastic License, or the AGPLv3 (OSI approved).
Elasticsearch and the Elasticsearch logo are trademarks of Elasticsearch B.V., registered in the U.S. and in other countries.
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.17/search-analyzer.html