面试题：ElasticSearch模糊匹配中常见的容错处理方法有哪些

Question

在ElasticSearch的模糊匹配场景里，为了应对可能出现的拼写错误等情况，通常会采取一些容错处理策略。请阐述至少三种常见的容错处理方法，并简要说明其原理。

Answer 1

• 模糊查询（Fuzzy Query）：
  • 原理：基于编辑距离（如Levenshtein距离）来匹配文本。编辑距离是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作（插入、删除、替换）次数。Elasticsearch会根据设置的最大编辑距离（如fuzziness参数）来查找与目标词编辑距离在范围内的词。例如，设置fuzziness为2，那么与目标词编辑距离小于等于2的词都会被匹配出来。
• 通配符查询（Wildcard Query）：
  • 原理：使用通配符（?匹配单个字符，*匹配零个或多个字符）来匹配文本。例如，查询词为te?t，其中?可匹配任意单个字符，那么test、tellt等都可能被匹配。*的功能更强，如te*可匹配test、teacher等以te开头的词。但通配符查询性能相对较低，因为它需要对索引中的每个词进行匹配计算。
• 前缀查询（Prefix Query）：
  • 原理：匹配以指定前缀开头的词。例如，前缀查询pre，会匹配prefix、preference等以pre开头的词。它主要针对用户输入可能只是完整词的开头部分这种情况，在处理搜索建议等场景较为常用。Elasticsearch通过前缀树（Trie树）结构快速定位匹配前缀的词，性能较高。
• 同义词处理（Synonym）：
  • 原理：预先定义一些同义词组，当对其中一个词进行查询时，其同义词也会被纳入查询范围。例如，定义car和automobile为同义词，当查询car时，包含automobile的文档也会被检索出来。通常通过配置同义词文件或在索引映射中定义同义词来实现。这样可以处理用户使用不同表述但语义相同的情况。