1.不当使用scroll导致elasticsearch内存暴涨的问题

https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-72592-1-1.html

2.定制支持大小写搜索的正则查询

https://stackoverflow.com/questions/25969677/elasticsearch-wildcard-query-with-hyphens-and-lowercase-filter

3.利用bert提高es性能

https://github.com/charlesdong1991/HackerBERT

• 编辑：bsll

• 归档：https://ela.st/cn-daily-all

• 订阅：https://ela.st/cn-daily-sub

• 沙龙：https://ela.st/cn-meetup

1.使用search_as_you_type类型搜索

https://spinscale.de/posts/2020-05-29-implementing-a-linkedin-like-search-as-you-type-with-elasticsearch.html

2.Elasticsearch Count 性能大提升

https://mp.weixin.qq.com/s/Dyys-aWoMsgWwwlo4HfEFA

3.如何对 ElasticSearch 集群进行压力测试

https://mp.weixin.qq.com/s/XGnzpFTTnGfTEA1Cle8JwA?scene=25#wechat_redirect

• 编辑：bsll

• 归档：https://ela.st/cn-daily-all

• 订阅：https://ela.st/cn-daily-sub

• 沙龙：https://ela.st/cn-meetup

2. ES之从零开始 - 纠错(Did You Mean)

纠错的另一种说法叫拼写检查(Spell Check)，降低由于输入错误导致的不好检索体验。 本文将会分享此类问题的ES解决方案，致力于提升用户的体验。

简单的约定(Simple Convention)

• ES
  • Version
    • 7.8.0
  • Analyzer(index、query)
    • Ansj

• 测试数据

  • 2020年中国营收Top500公司的名称
• ES纠错测试数据构建
  • 点我，查看创建测试索引的DSL
  • 点我，查询测试数据初始化DSL

词纠错（Term Suggester）

Elasticsearch通过直接读取Lucene的词库(Term Dictionary)数据并通过莱文斯坦距离(Levenshtein Distance)算法来提供纠错功能。

1. 模拟拼写错误，发送纠错请求

   • analyzer, 默认采用指定字段的search analzyer， 为了把搜索词当成一个整体，采用了keywrok analyzer.

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "有钱公司",
     "term": {
       "field": "name",
       "analyzer": "keyword"
     }
   }
   }
   }

2. 根据拼写错误的关键词，获取纠错词

   • options 纠错词列表，获取词库中满足条件的词（默认的最大编辑距离为2，max_edits: 2）
   • score, 编辑距离越短得分越高。
   • freq, lucene 词库中出现的频率。

   {
   "my_suggestion" : [
     {
       "text" : "有钱公司",
       "offset" : 0,
       "length" : 4,
       "options" : [
         {
           "text" : "有限公司",
           "score" : 0.75,
           "freq" : 421
         }
       ]
     }
   ]
   }

3. 中文不像英文单词那么长，2个字以前都是有出错概率的

   • 期望输入太平，结果输成了太苹

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "太苹",
     "term": {
       "field": "name",
       "analyzer": "keyword"
     }
   }
   }
   }

4. Demo 3的纠错请求结果

   {
   "my_suggestion" : [
     {
       "text" : "太苹",
       "offset" : 0,
       "length" : 2,
       "options" : [ ]
     }
   ]
   }
   

5. 原来是两个参数限制了结果的返回

   • min_word_length, 表示只有当关键词长度大于等于该值时，才会进行纠错
   • suggest_mode, 默认只有当搜索词在词库中不存在时，再会进行纠错
     • missing, 搜索词不存在于词库中，执行搜索逻辑（默认）
     • popular, 只返回频率大于原始词的纠错词
     • always, 始终返回任何命中的纠错词

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "太苹",
     "term": {
       "field": "name",
       "suggest_mode": "always",
       "min_word_length": 2,
       "analyzer": "keyword"
     }
   }
   }
   }

6. 两个字纠错结果

   {
   "my_suggestion" : [
     {
       "text" : "太苹",
       "offset" : 0,
       "length" : 2,
       "options" : [
         {
           "text" : "太原",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 1
         },
         {
           "text" : "太平",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 1
         },
         {
           "text" : "太极",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 1
         }
       ]
     }
   ]
   }

7. suggest_mode 之always

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "太平",
     "term": {
       "field": "name",
       "suggest_mode": "always",
       "min_word_length": 2,
       "analyzer": "keyword"
     }
   }
   }
   }

8. suggest_mode 之always 结果

   • 返回了所有命中的纠错词

   {
   "my_suggestion" : [
     {
       "text" : "太平",
       "offset" : 0,
       "length" : 2,
       "options" : [
         {
           "text" : "太平洋",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 2
         },
         {
           "text" : "太原",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 1
         },
         {
           "text" : "太极",
           "score" : 0.5,
           "freq" : 1
         }
       ]
     }
   ]
   }

9. suggest_mode 之popular

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "太平",
     "term": {
       "field": "name",
       "suggest_mode": "popular",
       "min_word_length": 2,
       "analyzer": "keyword"
     }
   }
   }
   }

10. suggest_mode 之popular结果

    • 太平在词库中 出现过1次
    • popular 应该返回频率大于1的纠错词

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "太平",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "太平洋",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 2
          }
        ]
      }
    ]
    }

11. 通过编辑距离控制纠错词列表

    • max_edits, 通过编辑距离在词库中获取建议词，该值只能为1和2，设置其它值则会报错，默认距离为2.
      • 编辑距离为1时，召回搜索词与词库中只错一个字符的词。

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "太平",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "max_edits": 1
      }
    }
    }
    }

12. 通过编辑距离控制纠错词列表结果

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "太平",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "太平洋",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 2
          },
          {
            "text" : "太原",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1
          },
          {
            "text" : "太极",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1
          }
        ]
      }
    ]
    }

13. 纠错词的排序与返回个数

    • size, 每个词返回的最大纠错词
    • sort, 返回纠错词的顺序
      • score, 三层排序，先根据编辑距离得分倒序，再根据纠错词频率倒序，最后纠错词的字典序
      • frequency, 三层排序，先根据纠错词频率倒序，再根据编辑距离得分倒序，最后纠错词的字典序

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "太平",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "size": 2,
        "sort": "score"
      }
    }
    }
    }

14. 纠错词的排序与返回个数结果

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "太平",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "太平洋",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 2
          },
          {
            "text" : "太原",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1
          }
        ]
      }
    ]
    }
    }

15. 编辑距离与得分

    • internal, 距离越小得分越高。
    • jaro_winkler JW算法 ，在internal 基本上也考虑了通用的前缀的加权逻辑。

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "太平",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "string_distance": "jaro_winkler"
      }
    }
    }
    }

16. 编辑距离与得分结果

    • 太平洋和太原编辑距离都是1
      • internal 都是0.5分，相同的编辑距离
      • jaro_winkler 太平洋得分要远高于太原，因为太平洋在词库中有一个通用的前缀太平

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "太平",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "太平洋",
            "score" : 0.9111111,
            "freq" : 2
          },
          {
            "text" : "太原",
            "score" : 0.6666667,
            "freq" : 1
          },
          {
            "text" : "太极",
            "score" : 0.6666667,
            "freq" : 1
          }
        ]
      }
    ]
    }

17. 通过纠错词最小文档阀值限制返回的个数

    • min_doc_freq, 纠错词最小文档阀值，类型可为数值和百分比。

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "福地",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "size": 20,
        "min_doc_freq":3
      }
    }
    }
    }

18. 通过纠错词频率限制控制返回的个数

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "福地",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "福建",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 4
          }
        ]
      }
    ]
    }

19. 第一个字错了，可以纠正么？

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "大平洋",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword"
      }
    }
    }
    }

20. 第一个字错了，在上述语法中无法正常纠正

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "大平洋",
        "offset" : 0,
        "length" : 3,
        "options" : [ ]
      }
    ]
    }

21. 第一个字错了的正确纠正DSL

    • prefix_length, 只纠正满足前缀条件的搜索词，默认值为1

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "大平洋",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "prefix_length": 0
      }
    }
    }
    }

22. 第一个字错了的正确纠正结果

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "大平洋",
        "offset" : 0,
        "length" : 3,
        "options" : [
          {
            "text" : "太平洋",
            "score" : 0.6666666,
            "freq" : 2
          },
          {
            "text" : "平洋",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 2
          }
        ]
      }
    ]
    }

23. suggest计算是分片级的，而最终的TOP K 可能会出现频率统计精度丢失，可以通过shard_size来修正

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "大平洋",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always",
        "min_word_length": 2,
        "analyzer": "keyword",
        "prefix_length": 0,
        "shard_size": 10
      }
    }
    }
    }

24. 公司名称纠错

    GET top500_company_names/_search
    {
    "suggest": {
    "my_suggestion": {
      "text": "华侨集团有限公司",
      "term": {
        "field": "name",
        "suggest_mode": "always"
      }
    }
    }
    }

25. 公司名称纠错结果

    • 通常公司名称都是分词字段，使用默认 search_analyzer或者 keyword analyzer 都无法针对完整公司名纠错。

    {
    "my_suggestion" : [
      {
        "text" : "华侨",
        "offset" : 0,
        "length" : 2,
        "options" : [ ]
      },
      {
        "text" : "集团",
        "offset" : 2,
        "length" : 2,
        "options" : [ ]
      },
      {
        "text" : "有限公司",
        "offset" : 4,
        "length" : 4,
        "options" : [ ]
      }
    ]
    }

短语纠错（Phrase Suggester）

多个词组合成一个整体进行拼写错误纠错。

1. 短语纠错 查询

   • direct_generator， 短语纠错词生成器，生成器主要是用于多个词组合并输出得分。
     • 生成器，内部的参数与词纠错一致。
   • max_errors, 只允许纠错 max_errors个词
   • highlight, 纠错词高亮
   • collate， 短语纠错不能保证命中文档，通过collate指定查询语句来标识是否命中文档。
     • prune, 返回结果中标识是否命中

   GET top500_company_names/_search
   {
   "suggest": {
   "my_suggestion": {
     "text": "中国石头化工集团有限公司",
     "phrase": {
       "field": "name",
       "size": 3,
       "direct_generator": [
         {
           "field": "name",
           "size": 1,
           "max_edits": 1,
           "min_word_length": 2,
           "suggest_mode": "always"
         }
       ],
       "max_errors": 1,
       "highlight": {
         "pre_tag": "<em>",
         "post_tag": "</em>"
       },
       "collate": {
         "query": {
           "source": {
             "match": {
               "{{field_name}}": "{{suggestion}}"
             }
           }
         },
         "params": {
           "field_name": "name"
         },
         "prune": true
       }
     }
   }
   }
   }

2. 短语纠错 结果

   • collate_match, 标识是否命中文档

   {
   "my_suggestion" : [
     {
       "text" : "中国石头化工集团有限公司",
       "offset" : 0,
       "length" : 12,
       "options" : [
         {
           "text" : "中国 石油 化工 集团 有限公司",
           "highlighted" : "中国 <em>石油</em> 化工 集团 有限公司",
           "score" : 4.7643356E-5,
           "collate_match" : true
         }
       ]
     }
   ]
   }

小结

• 在ES中，仅返回当搜索组不在词库中，且词库中存在与搜索词小于2个编辑距离的词作为候选。
• 短语纠错词列表默认是不检查纠错后的短语能否命中文档的。
• 在短语纠错中，collate 是必要的，否则无法保障纠错后的词能命中结果。