面试题：ElasticSearch中如何通过API实现基础的模糊查询控制

Question

在ElasticSearch中，假设你有一个包含产品描述的索引，现在需要实现一个模糊查询功能，找出描述中近似包含特定关键词的产品。请说明使用什么API以及如何设置相关参数来控制模糊性，并且给出简单的示例代码。

Answer 1

使用的API及参数设置

在Elasticsearch中，可以使用 match 查询结合 fuzziness 参数来实现模糊查询。fuzziness 参数用于控制模糊性，它可以接受以下值：

• 0：精确匹配，不允许模糊。
• 1：允许一个字符的编辑距离（例如替换、插入或删除一个字符）。
• 2：允许两个字符的编辑距离。
• "AUTO"：自动根据词的长度计算模糊度，对于长度小于等于2的词，不允许模糊；长度在3到5之间的词，允许1个编辑距离；长度大于5的词，允许2个编辑距离。
• "AUTO:n,m"：自定义自动计算规则，n 是最小长度，m 是最大编辑距离。

示例代码

假设索引名为 products，文档结构包含 description 字段，以下是使用Python的 elasticsearch 库进行模糊查询的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 模糊查询
query = {
    "query": {
        "match": {
            "description": {
                "query": "特定关键词",
                "fuzziness": "AUTO"
            }
        }
    }
}

# 执行查询
response = es.search(index='products', body=query)

# 打印结果
for hit in response['hits']['hits']:
    print(hit['_source'])

如果使用REST API，请求如下：

POST /products/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "description": {
                "query": "特定关键词",
                "fuzziness": "AUTO"
            }
        }
    }
}