一、 问题描述

1. 需要搜索的内容为：【飞科剃须刀】
2. 实际搜索，需要满足的条件：
   a.检索关键词“飞科”，“剃须”、“刀”，都能搜出这篇文档。
   b.干扰搜索“水果刀”，文档不要被检索出来。
   c.单个字拆分“剃”、“须”太多干扰文档不要被检索出来。
   d.待检索的词“科剃”、“科剃须”不在词典中，但只要在原文中出现，都要检索到。
   e.检索关键词“飞科剃须”，能搜出这篇文档
   f.检索速度要快，不影响性能。
3. 分词测试：

• Standard分词器

GET /my_index/_analyze
{"text":"飞科剃须刀","analyzer":"standard"
}
分词结果：飞、科、剃、须、刀

• ik_max_word分词器

GET /my_index/_analyze
{"text":"飞科剃须刀","analyzer":"ik_max_word"
}
分词结果：飞、科、剃须刀、剃须、刀

• ik_smart分词器

GET /my_index/_analyze
{"text":"飞科剃须刀","analyzer":"ik_smart"
}
分词结果：飞、科、剃须刀

二、问题分析

1. 针对要求a，可以采用全文检索（match、match_phrase）。

• match查询实现精确匹配

GET /my_index/_search
{"query":{"match":{"qss":{"query":"飞科"  //分别尝试“剃须”、“刀”，都能检索到包含“飞科剃须刀”的文档}}}
}

• match_phrase查询实现完全匹配
  文档同时满足下面两个条件才会被搜索到：
  （1）分词后所有词项都要出现在该字段中
  （2）字段中的词项顺序要一致

GET my_index/_search
{"query": {"match_phrase": {"qss": "飞科" //分别尝试“剃须”、“刀”，都能检索到包含“飞科剃须刀”的文档}}
}

2. 针对要求b，match查询检索范围太大、干扰太多，排除；ik_smart分词器没有“剃须”词项，排除match查询后，与 match_phrase 结合使用，依然检索不到，故排除。
3. 针对要求c，standard 分词器会出现非常多冗余数据，排除。
4. 针对要求d，ik_max_word 有些词项不包含，排除。
5. 针对要求e，match_phrase 查询不到，排除。
6. 针对要求f，wildcard 模糊查询影响性能，排除。

三、为什么会检索不到？

1. 分词原因/词典未收录原因。
   在上文问题d中，由于分词器中不包含“科剃”等词项，所以检索不到。
2. postition位置不一致。
   在上文问题e中，由于分词器分词器对“飞科剃须”和“飞科剃须刀”分词的postition位置不一致，所以检索不到。

飞科剃须		飞科剃须刀
token	position	token	position
飞	0	飞	0
科	1	科	1
剃须	2	剃须刀	2
		剃须	3
		刀	4

四、解决方案

1. match_phrase_prefix结合slop的方案

GET my_index/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"qss": {“query”:"飞科剃须",“slop”:1      //指定相邻词之间允许相隔多远。设置为0，则为完全匹配。}}}
}

能应对一部分业务。但是分析发现：slop设置不论多大、多小，都可能会引入噪音数据，导致结果不准确。

2. match_phrase结合match should关联匹配。

依然会引入噪音数据。

3. 终极方案：逐个字分词和ik分词结合的方式。

• mapping设置:

PUT mx_index{"mappings": {"_doc": {"properties": {"qss": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","fields": {"standard": {"type": "text","analyzer": "standard"},"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}}}}}
}

• 搜索:

GET mx_index/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match_phrase": {"qss": "科剃"}},{"match_phrase": {"qss.standard": "科剃"}}]}}
}