EdgeNGram autocomplete_filter对前缀搜索有意义吗？

如何解决EdgeNGram autocomplete_filter对前缀搜索有意义吗？

我有大约100万条记录的弹性搜索索引。
我想对弹性搜索索引中的2个字段，名称和ID（总共约10个）进行多前缀搜索。
创建EdgeNGram自动完成过滤器是否完全有意义？
或者我错过了EdgeNGram的要点。
这是我用于创建索引的代码：

client.indices.create({
    index: 'testing',// type: 'text',body: {
     settings: {
      analysis: {
        filter: {
          autocomplete_filter: {
            type: 'edge_ngram',min_gram: 3,max_gram: 20
          }
        },analyzer: {
          autocomplete: {
            type: 'custom',tokenizer: 'standard',filter: [
              'lowercase','autocomplete_filter'
            ]
          }
        }
      }
    }
   }
},function(err,resp,status) {
  if(err) {
    console.log(err);
  }
  else {
    console.log("create",resp);
  }
});

搜索代码

client.search({  
  index: 'testing',type: 'article',body: {
    query: {
        multi_match : {
          query:    "87041",fields: [ "name","id" ],type: "phrase_prefix"
        }
      }
  }
},function (error,response,status) {
    if (error){
      console.log("search error: "+error)
    }
    else {
      console.log("--- Response ---");
      console.log(response);
      console.log("--- Hits ---");
      response.hits.hits.forEach(function(hit){
        console.log(hit);
      })
    }
});

搜索返回正确的结果，所以我的问题是在这种情况下创建edgengram过滤器和分析器有意义吗？
还是可以直接使用此前缀功能？
非常感谢您的信息

解决方法

这取决于您的用例。让我解释一下。

1. 您可以将ngram用于此功能。假设您的数据为london bridge，那么如果您的最小克数为1，最大克数为20，则将其标记为l,lo,lon,etc.. 这样做的好处是，即使您搜索bridge或任何tokens which is part of the generated ngrams，它们也会被匹配。

2. 有一个out of box feature completion suggester。它使用FST模型存储它们。甚至文档说it is faster to search but costlier to build。但是认为是prefix suggester。意味着搜索bridge默认不会带来london bridge。但是有一些方法可以使这项工作。要解决的方法是拥有令牌数组。这里的london bridge和bridge是令牌。

3. 还有一个叫context suggester的名字。如果您知道要在name或id上进行搜索，则最好是在完成提示上。当完成提示器处理所有索引时，上下文建议器根据上下文对特定索引进行处理。

正如您所说，这是前缀搜索，您可以进行补全。您提到了10个这样的字段。而且，如果您知道要在最前面建议的字段，那么您可以去找上下文建议器。

one nice answer about edge ngram and completion

completion suggester for middle of the words-我使用了此解决方案，它的作用就像魅力。

您可以参考文档中建议程序中可用的其他默认选项。