如何允许使用附件插件在 Elasticsearch 中使用空格字符进行搜索？

Question

我正在研究 Spring Boot - JHipster 基础项目。

我正在使用带有附件插件的 Elasticsearch 6.8.6。 在那，内容字段有我的文档的数据。

现在，当我搜索“192.168.31.167”时，它会给出适当的结果。 但是，当我搜索这个“192.168.31.167:9200”时，它会给出一个空结果。

简而言之，它不适用于空间字符。 有人可以指导我。 如何处理？

映射：

{
  "document" : {
    "mappings" : {
      "doc" : {
        "properties" : {
          "attachment" : {
            "properties" : {
              "content" : {
                "type" : "text",
                "fields" : {
                  "keyword" : {
                    "type" : "keyword",
                    "ignore_above" : 256
                  }
                }
              },
              "content_length" : {
                "type" : "long"
              },
              "content_type" : {
                "type" : "text",
                "fields" : {
                  "keyword" : {
                    "type" : "keyword",
                    "ignore_above" : 256
                  }
                }
              }
            }
          },
          "content" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },
          "createdDate" : {
            "type" : "date"
          },
          "holder" : {
            "type" : "long"
          },
          "id" : {
            "type" : "long"
          },
          "name" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },
          "tag" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

虚拟数据：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "document",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "createdDate" : "2020-05-19T03:56:36+0000",
          "attachment" : {
            "content_type" : "text/plain; charset=ISO-8859-1",
            "content" : "version: '2'\nservices:\n  docy-kibana:\n    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.8.6\n    ports:\n      - 5601:5601\n\n    environment:\n      SERVER_NAME: kibana.example.org\n      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://192.168.31.167:9200/\n      XPACK_MONITORING_ENABLED: ${true}\n#      XPACK_ENCRYPTEDSAVEDOBJECTS.ENCRYPTIONKEY: test\n      XPACK_MONITORING_UI_CONTAINER_ELASTICSEARCH_ENABLED: ${true}",
            "content_length" : 390
          },
          "name" : "kibana_3_202005190926.yml",
          "holder" : 3,
          "id" : 1,
          "tag" : "configuration",
          "content" : "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"
        }
      }
    ]
  }
}

Elasticsearch 代码生成的请求：

{
  "bool" : {
    "must" : [
      {
        "bool" : {
          "should" : [
            {
              "query_string" : {
                "query" : "*192.168.31.167:9200*",
                "fields" : [
                  "content^1.0",
                  "name^2.0",
                  "tag^3.0"
                ],
                "type" : "best_fields",
                "default_operator" : "or",
                "max_determinized_states" : 10000,
                "enable_position_increments" : true,
                "fuzziness" : "AUTO",
                "fuzzy_prefix_length" : 0,
                "fuzzy_max_expansions" : 50,
                "phrase_slop" : 0,
                "analyze_wildcard" : true,
                "escape" : false,
                "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,
                "fuzzy_transpositions" : true,
                "boost" : 1.0
              }
            },
            {
              "wildcard" : {
                "attachment.content" : {
                  "wildcard" : "*192.168.31.167:9200*",
                  "boost" : 1.0
                }
              }
            }
          ],
          "adjust_pure_negative" : true,
          "boost" : 1.0
        }
      },
      {
        "bool" : {
          "should" : [
            {
              "wildcard" : {
                "tag.keyword" : {
                  "wildcard" : "*information*",
                  "boost" : 1.0
                }
              }
            },
            {
              "wildcard" : {
                "tag.keyword" : {
                  "wildcard" : "*user*",
                  "boost" : 1.0
                }
              }
            }
          ],
          "adjust_pure_negative" : true,
          "boost" : 1.0
        }
      }
    ],
    "adjust_pure_negative" : true,
    "boost" : 1.0
  }
}

Answer 1

问题：

您正在使用text字段查询使用standard分析器和拆分文本的数据:如下所示分析 API调用：

POST /_analyze
{
    "text" : "127.0.0.1:9200",
    "analyzer" : "standard"
}

生成的令牌

{
    "tokens": [
        {
            "token": "127.0.0.1",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 9,
            "type": "<NUM>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "9200",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 14,
            "type": "<NUM>",
            "position": 1
        }
    ]
}

解决方案 - 1

未优化（对较大索引的通配符查询可能会导致严重的性能问题），但由于您已经在使用通配符，它可以在不更改分析器并重新索引整个数据的情况下工作（减少开销）：

使用.keyword在这些文本字段上可用的字段，它不会将文本拆分为 2 个标记，如下所示

{
    "tokens": [
        {
            "token": "127.0.0.1:9200",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 14,
            "type": "word",
            "position": 0
        }
    ]
}

您可以添加.keyword如下所示：

             "content.keyword^1.0",
              "name.keyword^2.0",
              "tag.keyword^3.0"

解决方案- 2

请参阅@val 评论中提到的解决方案，这将涉及创建自定义分析器并重新索引整个数据，这将在索引中创建预期的标记，然后在不使用昂贵的正则表达式的情况下搜索它们。 这将在大型数据集上具有明显更好的性能，但使用新的分析器和查询重新索引整个数据会产生一次开销。

请选择更适合您的业务需求的任何方法。