# Context Suggester
完成 **suggester** 考虑索引中的所有文档,但通常希望提供通过某些标准过滤和/或提升的 **suggestion** 。 例如,您想要 **suggestion** 由某些艺术家过滤的歌曲标题,或者要根据其流派提高歌曲标题。
要实现 **suggestion** 过滤和/或提升,您可以在配置完成字段时添加上下文映射。 您可以为完成字段定义多个上下文映射。 每个上下文映射都有唯一的名称和类型。 有两种类型: **category** 和 **geo** 。 上下文映射在字段映射中的 **contexts** 参数下配置。
以下定义了类型,每个类型都有一个完成字段的两个上下文映射:
|
`PUT place`
`{`
`"mappings"``: {`
`"shops"` `: {`
`"properties"` `: {`
`"suggest"` `: {`
`"type"` `: ``"completion"``,`
`"contexts"``: [`
`{`
`"name"``: ``"place_type"``,`
`"type"``: ``"category"``,`
`"path"``: ``"cat"`
`},`
`{`
`"name"``: ``"location"``,`
`"type"``: ``"geo"``,`
`"precision"``: ``4`
`}`
`]`
`}`
`}`
`}`
`}`
`}`
`PUT place_path_category`
`{`
`"mappings"``: {`
`"shops"` `: {`
`"properties"` `: {`
`"suggest"` `: {`
`"type"` `: ``"completion"``,`
`"contexts"``: [`
`{`
`"name"``: ``"place_type"``,`
`"type"``: ``"category"``,`
`"path"``: ``"cat"`
`},`
`{`
`"name"``: ``"location"``,`
`"type"``: ``"geo"``,`
`"precision"``: ``4``,`
`"path"``: ``"loc"`
`}`
`]`
`},`
`"loc"``: {`
`"type"``: ``"geo_point"`
`}`
`}`
`}`
`}`
`}`
|
① 定义名为 **place_type** 的 **category** 上下文,其中类别必须与 **suggestions** 一起发送。
② 定义 **geo context** 名为 **location,类别必须与 suggestions** 一起发送。
③ 定义名为 **place_type** 的 **category** 上下文,其中从cat字段读取类别。
④ 定义 **geo context** 名为 **location** ,其中从 **loc** 字段读到 **categories** 。
添加上下文映射会增加完成字段的索引大小。 完成索引是完全堆驻留,您可以使用 [Indices Stats](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4260468) 监视完成字段索引大小。
## 类别上下文(**Category Context**)
**category context** 允许您在索引时间将一个或多个类别与 **suggestions** 相关联。 在查询时,可以根据相关类别对 **suggestions** 进行过滤和提升。
映射设置为上面的 **place_type** 字段。 如果定义了路径,则从文档中的该路径读取类别,否则它们必须在 **suggest** 字段中发送,如下所示:
|
`PUT place/shops/``1`
`{`
`"suggest"``: {`
`"input"``: [``"timmy's"``, ``"starbucks"``, ``"dunkin donuts"``],`
`"contexts"``: {`
`"place_type"``: [``"cafe"``, ``"food"``] ①`
`}`
`}`
`}`
|
① 这些 **suggestions** 将与 cafe 和 food 类别相关联。
如果映射具有 **path** ,则以下索引请求将足以添加 **categories** :
|
`PUT place_path_category/shops/``1`
`{`
`"suggest"``: [``"timmy's"``, ``"starbucks"``, ``"dunkin donuts"``],`
`"cat"``: [``"cafe"``, ``"food"``] ①`
`}`
|
① 这些 **suggestions** 将与 cafe 和 food 类别相关联。
如果上下文映射引用另一个字段,并且类别已明确编入索引,则 **suggestions** 将使用这两个类别进行索引。
## 类别查询
**suggestions** 可以按一个或多个类别进行过滤。 以下过滤了多个类别的 **suggestions** :
|
`POST place/_suggest?pretty`
`{`
`"suggest"` `: {`
`"prefix"` `: ``"tim"``,`
`"completion"` `: {`
`"field"` `: ``"suggest"``,`
`"size"``: ``10``,`
`"contexts"``: {`
`"place_type"``: [ ``"cafe"``, ``"restaurants"` `]`
`}`
`}`
`}`
`}`
|
当在查询时未提供类别时,将考虑所有索引文档。 应避免在类别启用完成字段上没有类别的查询,因为它会降低搜索性能。
对某些类别的 **suggestions** 可以比其他类别更高。 以下内容按类别过滤 **suggestions** ,并增加与某些类别相关联的 **suggestions** :
|
`POST place/_suggest?pretty`
`{`
`"suggest"` `: {`
`"prefix"` `: ``"tim"``,`
`"completion"` `: {`
`"field"` `: ``"suggest"``,`
`"size"``: ``10``,`
`"contexts"``: {`
`"place_type"``: [ ①`
`{ ``"context"` `: ``"cafe"` `},`
`{ ``"context"` `: ``"restaurants"``, ``"boost"``: ``2` `}`
`]`
`}`
`}`
`}`
`}`
|
① 与类别咖啡馆和餐馆相关联的上下文查询过滤 **suggestions** ,并且将与餐馆相关联的 **suggestions** 提高2倍
除了接受类别值之外,上下文查询可以由多个类别上下文子句组成。 类别上下文子句支持以下参数:
| **context** | 要过滤/升级的类别的值。 这是强制性的。 |
| **boost** | 应该提高 **suggestion** 的分数的因子,通过将增强乘以 **suggestion** 权重来计算分数,默认为1 |
| **prefix** | 类别值是否应被视为前缀。 例如,如果设置为true,则可以通过指定类型的类别前缀来过滤类型1,类型2等的类别。 默认为false |
## 地理位置上下文
地理位置上下文允许您将一个或多个地理位置或地理位置隐藏与 **suggestions** 在索引时间关联。 在查询时,如果 **suggestions** 在指定地理位置的某个距离内,则可以对 **suggestions** 进行过滤和提升。
在内部,地理点被编码为具有指定精度的 **geohashes。**
## 地理映射
除了路径设置,地理上下文映射接受以下设置:
| **precision** | 这定义了要建立索引的 geohash 的精度,并且可以指定为距离值(5m,10km等)或原始 **geohash** 精度(1..12)。 默认为原始 **geohash** 精度值6。 |
索引时间精度设置设置可在查询时使用的最大 **geohash** 精度。
## 索引地理上下文
地理上下文可以利用 **suggestions** 被显式地设置或者经由路径参数从文档中的地理点字段索引,类似于类别上下文。 将多个地理位置上下文与 **suggestion** 关联,将对每个地理位置的 **suggestion** 建立索引。 以下对具有两个地理位置上下文的 **suggestion** 进行索引:
|
`PUT place/shops/``1`
`{`
`"suggest"``: {`
`"input"``: ``"timmy's"``,`
`"contexts"``: {`
`"location"``: [`
`{`
`"lat"``: ``43.6624803``,`
`"lon"``: -``79.3863353`
`},`
`{`
`"lat"``: ``43.6624718``,`
`"lon"``: -``79.3873227`
`}`
`]`
`}`
`}`
`}`
|
## 地理位置查询
**suggestions** 可以根据它们与一个或多个地理点的接近程度而被过滤和提升。 以下过滤 **suggestions** 落在由地理点的编码 **geohash**表示的区域内:
|
`POST place/_suggest`
`{`
`"suggest"` `: {`
`"prefix"` `: ``"tim"``,`
`"completion"` `: {`
`"field"` `: ``"suggest"``,`
`"size"``: ``10``,`
`"contexts"``: {`
`"location"``: {`
`"lat"``: ``43.662``,`
`"lon"``: -``79.380`
`}`
`}`
`}`
`}`
`}`
|
当指定在查询时具有较低精度的位置时,将考虑落入该区域内的所有 **suggestions** 。
位于由 **geohash** 表示的区域内的 **suggestions** 也可以比其他 **suggestion** 更高,如下所示:
|
`POST place/_suggest?pretty`
`{`
`"suggest"` `: {`
`"prefix"` `: ``"tim"``,`
`"completion"` `: {`
`"field"` `: ``"suggest"``,`
`"size"``: ``10``,`
`"contexts"``: {`
`"location"``: [ ①`
`{`
`"lat"``: ``43.6624803``,`
`"lon"``: -``79.3863353``,`
`"precision"``: ``2`
`},`
`{`
`"context"``: {`
`"lat"``: ``43.6624803``,`
`"lon"``: -``79.3863353`
`},`
`"boost"``: ``2`
`}`
`]`
`}`
`}`
`}`
`}`
|
① 上下文查询过滤的 **suggestions** 落在由(43.662,-79.380)的 **geohash** 表示的地理位置(精度为2)下方的 **suggestions** ,并提升落在(43.6624803,-79.3863353)的 **geohash** 表示形式下的默认精度为6的 **suggestions** 乘以因子2。
除了接受上下文值,上下文查询可以由多个上下文子句组成。 类别上下文子句支持以下参数:
| **context** | 要过滤或提升 **suggestion** 的地理点对象或地理哈希字符串。 这是强制性的。 |
| **boost** | 应该提高 **suggestion** 的分数的因子,通过将增强乘以 **suggestion** 权重来计算分数,默认为1 |
| **precision** | **geohash** 对查询地理点进行编码的精度。 这可以指定为距离值(5m,10km等),或作为原始 **geohash** 精度(1..12)。 默认为索引时间精度级别。 |
| **neighbours** | 接受精度值数组,在该数组处应考虑相邻的地理散列。 精度值可以是距离值(5m,10km等)或原始 **geohash** 精度(1..12)。 默认为生成索引时间精度级别的邻居。 |
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- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
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- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
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- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- eager_global_ordinals
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- index (索引)
- index_options(索引设置)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Analysis
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- Keyword Analyzer
- 模式分析器
- 语言分析器
- 指纹分析器
- 自定义分析器
- Normalizers
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Edge NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Pattern Tokenizer
- Simple Pattern Tokenizer
- Simple Pattern Split Tokenizer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Token Filters(词元过滤器)
- Standard Token Filter
- ASCII Folding Token Filter
- Flatten Graph Token Filter
- Length Token Filter
- Lowercase Token Filter
- Uppercase Token Filter
- NGram Token Filter
- Edge NGram Token Filter
- Porter Stem Token Filter
- Shingle Token Filter
- Stop Token Filter
- Word Delimiter Token Filter
- Word Delimiter Graph Token Filter
- Stemmer Token Filter
- Stemmer Override Token Filter
- Keyword Marker Token Filter
- Keyword Repeat Token Filter
- KStem Token Filter
- Snowball Token Filter
- Phonetic Token Filter
- Synonym Token Filter
- Synonym Graph Token Filter
- Compound Word Token Filters
- Reverse Token Filter
- Elision Token Filter
- Truncate Token Filter
- Unique Token Filter
- Pattern Capture Token Filter
- Pattern Replace Token Filter
- Trim Token Filter
- Limit Token Count Token Filter
- Hunspell Token Filter
- Common Grams Token Filter
- Normalization Token Filter
- CJK Width Token Filter
- CJK Bigram Token Filter
- Delimited Payload Token Filter
- Keep Words Token Filter
- Keep Types Token Filter
- Classic Token Filter
- Apostrophe Token Filter
- Decimal Digit Token Filter
- Fingerprint Token Filter
- Minhash Token Filter
- Character Filters(字符过滤器)
- HTML Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- 模块
- Cluster
- 集群级路由和碎片分配
- 基于磁盘的分片分配
- 分片分配awareness
- 分片分配过滤
- Miscellaneous cluster settings
- Scripting
- Painless Scripting Language
- Lucene Expressions Language
- Advanced scripts using script engines
- Snapshot And Restore
- Thread Pool
- Index Modules(索引模块)
- 预处理节点
- Pipeline Definition
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API
- Accessing Data in Pipelines
- Handling Failures in Pipelines
- Processors
- Monitoring Elasticsearch
- X-Pack APIs
- X-Pack Commands
- How To
- Testing(测试)
- Glossary of terms
- Release Notes
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