Запрос Elasticsearch Nest для обрезки пробелов при сравнении полей с предоставленным значением

Question

Я работаю с Nest API для упругого поиска и ищу решение, в котором мы могли бы обрезать пробелы, сравнивая поля с заданным значением.

Проблема:-

Эластичная БД имеет поле "customField1" ="Jinesh          ", и я передаю значение в search ="Jinesh", который не сравнивается и не дает никакого результата.

Что я ищу:-

Он должен искать точное заданное значение поиска, игнорируя пробелы в значениях упругого поля.

Любая помощь приветствуется.

Благодарю.

Answer 1

Есть несколько способов решить вашу проблему в зависимости от ваших требований. На мой взгляд, лучше всего подходит ваше описание. Regexp запрос:

var result =
            await
                client.SearchAsync<object>(
                    searchDescriptor =>
                        searchDescriptor.Query(
                            queryDescriptor =>
                                queryDescriptor.Regexp(
                                    regex => regex.OnField("customField1").Value(" *Jinesh *"))));

Другие варианты будут использовать Prefix, Wildcard или же MatchPhrasePrefix,

Однако это идет вразрез с лучшими практиками Elasticsearch.

"Elasticsearch way" для этого будет анализировать свойство с помощью анализатора, который удаляет пробельные символы (это означает, что он будет сохранен в базе данных без пробелов). Пара анализаторов, которые делают это standard анализатор (анализатор по умолчанию) или whitespace анализатор. Вы также можете добавить собственный анализатор и использовать Trim Token Filter с вашим токенизатором.

Вы можете сделать это, настроив свой индекс.

Если вам требуется конкретный анализатор, который не позволяет использовать какое-либо усечение пробелов, Elasticsearch предлагает добавить в свой индекс свойство, которое является просто копией рассматриваемого свойства (т. Е."CustomField1"), что может затем используйте более подходящий анализатор для этого сценария.

Answer 2

По умолчанию string недвижимость на вашем POCO будет проиндексирована как проанализированная string поле в 2.x, или как анализируемый text поле в 5.x с not_analyzed keyword подполе. Анализатор в обеих версиях - это стандартный анализатор, который, помимо прочего, разделяет входной поток символов на пробельные символы и удаляет их при генерации токенов.

Вы можете увидеть влияние анализатора на заданный строковый ввод с помощью Analyze API. В смысле/ консоли

GET _analyze
{
  "text": ["Jinesh          "],
  "analyzer": "standard"
}

возвращается

{
  "tokens": [
    {
      "token": "jinesh",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    }
  ]
}

Это токены, которые будут храниться в инвертированном индексе и вести поиск по ним.

Чтобы затем найти соответствие для этого с NEST, вы можете использовать match запрос

void Main()
{
    var pool = new SingleNodeConnectionPool(new Uri("http://localhost:9200"));
    var defaultIndex = "default-index";
    var connectionSettings = new ConnectionSettings(pool)
            .DefaultIndex(defaultIndex);

    var client = new ElasticClient(connectionSettings);

    client.CreateIndex(defaultIndex, c => c
        .Mappings(m => m
            .Map<Person>(mm => mm
                .AutoMap()
            )
        )
    );

    client.Index(new Person
    {   
        Name = "Jinesh          "
    }, i => i.Refresh(Refresh.WaitFor));

    var searchResponse = client.Search<Person>(s => s
        .Query(q => q
            .Match(m => m
                .Field(f => f.Name)
                .Query("Jinesh")
            )
        )
    );
}

public class Person
{
    public string Name { get; set; }
}

Ответ от поиска

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "default-index",
        "_type" : "person",
        "_id" : "AVjeLMxUCwxm5eXshs-y",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "Jinesh          "
        }
      }
    ]
  }
}