ElasticSearch 模糊查詢可用于用戶使用錯誤輸入的關鍵字或拼寫錯誤進行搜索的場景?；蛘?，它也可以用于基于Levenshtein Edit Distance搜索相似詞，Levenshtein Edit Distance可以定義為將一個詞更改為另一個詞所需的最小單字符編輯(插入、刪除或替換)次數(shù)。

在這篇文章中，演示了使用ElasticSearch Java API的模糊搜索。包括以下幾點：

使用 ElasticSearch 和 Kibana 進行設置

ElasticSearch 庫 POM 條目

使用 Fuzzy Query API 進行模糊搜索

使用 Match Query API 進行模糊搜索

使用布爾查詢 API 進行模糊搜索

使用 ElasticSearch 和 Kibana 進行設置

首先，設置 ElasticSearch 和 Kibana。

ElasticSearch 庫 POM 條目

創(chuàng)建 Java Maven 項目。將以下內容放入 pom.xml 文件中以使用 ElasticSearch Java API：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>transport</artifactId>
    <version>6.2.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.json</groupId>
    <artifactId>json</artifactId>
    <version>20180130</version>
</dependency>

使用模糊查詢 API 進行模糊搜索

使用模糊查詢搜索索引需要注意以下幾點：

創(chuàng)建一個 TransportClient 的實例

使用 fuzzyQuery API 創(chuàng)建 QueryBuilder 實例

創(chuàng)建用于創(chuàng)建請求對象的 SearchRequestBuilder 實例

在 SearchRequestBuilder 實例上調用 Get API

遍歷搜索結果

public class App { 
    private static final String INDEX_NAME = "recruitment";
    private static final String INDEX_TYPE = "interviews"; 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //
        // Create an instance of TransportClient
        //
        TransportClient client = = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
                .addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //
        // Create a query builder using fuzzyQuery Method
        // Name of the key to search: name
        // Value to search: "vitalflux"
        //
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery(name, "vitalflux").boost(1.0f).prefixLength(0).fuzziness(Fuzziness.ONE).transpositions(true);
        //
        // Create an instance of SearchRequestBuilder
        //
        SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch(INDEX_NAME).setTypes(INDEX_TYPE)
                .setQuery(queryBuilder).setSize(100);
        //
        // Get the search result
        //
        SearchResponse response = requestBuilder.get();
        //
        // Iterate through search results
        //
        SearchHit[] srchHits = response.getHits().getHits();
        String[] result = new String[srchHits.length];
        int i = 0;
        for (SearchHit srchHit : srchHits) {
            result[i++] = (String) srchHit.getSourceAsMap().get(KEY_NAME);
        }
    }
}

使用匹配查詢 API 進行模糊搜索

以下代碼可用于使用 Match Query API 構建 QueryBuilder 實例，該 API 稍后用于構建 SearchRequestBuilder 實例。其余代碼與上面的代碼相同。

QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", "vitalflux").fuzziness(Fuzziness.ONE).boost(1.0f).prefixLength(0).fuzzyTranspositions(true);
//
// Create an instance of SearchRequestBuilder
//
SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch(INDEX_NAME).setTypes(INDEX_TYPE).setQuery(queryBuilder).setSize(100);
//
// Get the search result
//
SearchResponse response = requestBuilder.get();

使用布爾查詢 API 進行模糊搜索

以下代碼可用于使用 Bool Query API 構建 QueryBuilder 實例，稍后用于構建 SearchRequestBuilder 實例。其余代碼與上面的代碼相同。

QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery(KEY_NAME, refNumber).fuzziness(editDistance).boost(1.0f).prefixLength(0).fuzzyTranspositions(true);
//
// Create Bool Query Builder
//
final QueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery().must(fuzzyQueryBuilder);
//
// Create an instance of SearchRequestBuilder
//
SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch(INDEX_NAME).setTypes(INDEX_TYPE).setQuery(boolQueryBuilder).setSize(100);
//
// Get the search result
//
SearchResponse response = requestBuilder.get();