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对于es中搜索推荐的功能的实现：

1.使用match_phrase_prefix来实现search-time搜索推荐，原理根match_phrase类似，唯一的区别是把最后一个term作为前缀去搜索，同时可以配置slop来调整搜索条件，也可以限制返回结果的数量，但是这种推荐方法还是需要用最后一个前缀去扫描大量的索引，性能会很差，在真实环境一般不推荐使用，我们可以使用以下第二种方式来实现。

GET /forum/article/_search{  "query": {    "match_phrase_prefix": {      "content": {        "query": "java t",        "slop":2,        "max_expansions": 10      }    }  }}

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2.第一种方式为search-time的搜索推荐机制，现在我们实现另一种index-time的搜索机制

什么是ngram，对于quick，5种长度下的ngram

ngram length=1，q u i c k

ngram length=2，qu ui ic ck ngram length=3，qui uic ick ngram length=4，quic uick ngram length=5，quick

什么是edge ngram，对于quick，anchor首字母后进行ngram

q

qu qui quic quick

使用edge ngram将每个单词都进行进一步的分词切分，用切分后的ngram来实现前缀搜索推荐功能

搜索的时候，不用再根据一个前缀，然后扫描整个倒排索引了; 简单的拿前缀去倒排索引中匹配即可，如果匹配上了，那么就直接返回结果

2、实验一下ngram

PUT /my_index

{ “settings”: { “analysis”: { “filter”: { “autocomplete_filter”: { “type”: “edge_ngram”, “min_gram”: 1, “max_gram”: 20 } }, “analyzer”: { “autocomplete”: { “type”: “custom”, “tokenizer”: “standard”, “filter”: [ “lowercase”, “autocomplete_filter” ] } } } } }

GET /my_index/_analyze

{ “analyzer”: “autocomplete”, “text”: “quick brown” }

PUT /my_index/_mapping/my_type

{ “properties”: { “title”: { “type”: “string”, “analyzer”: “autocomplete”, “search_analyzer”: “standard” } } }

GET /my_index/my_type/_search

{ “query”: { “match_phrase”: { “title”: “hello w” } } }

如果用match，只有hello的也会出来，全文检索，只是分数比较低

推荐使用match_phrase，要求每个term都有，而且position刚好靠着1位，符合我们的期望的

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