ElasticSearch：全文搜索变得容易

我调查的可能性从SphinxSearch切换到ElasticSearch。ElasticSearch：全文搜索变得容易

SphinxSearch有什么好处 - 全文搜索只是在机器人的相当好的水平上工作。让它在ElasticSearch上工作并不像我想象的那么容易。

在我的项目中，我有一个typeahead搜索框，意思是stype Clint E，并看到下拉结果包括Clint Eastwood在第一位。请输入robert down，首先请参阅Robert Downey Jr.。所有这些我用SphinxSearch开箱即可实现，只需提供我的数据库凭据和SQL查询即可提取必要的字段。

在另一方面，ElasticSearch我甚至不能阅读约Fuzzy Like This Query，matching，partial matching等了一天后，得到满意的结果。许多信息，但它不会让任务更容易。我觉得我需要成为博士才能在最简单的层面上工作。

到目前为止，我结束了这样的配置

{ 
    "settings": { 
     "analysis": { 
      "analyzer": { 
       "stem": { 
        "tokenizer": "standard", 
        "filter": [ 
         "standard", 
         "lowercase", 
         "stop", 
         "porter_stem" 
        ] 
       } 
      } 
     } 
    }, 
    "mappings": { 
     "movies": { 
      "dynamic": true, 
      "properties": { 
       "title": { 
        "type": "string", 
        "analyzer": "stem" 
       } 
      } 
     } 
    } 
}

查询是这样的：

{ 
    "query": { 
     "query_string": { 
      "query": "clint eastw" 
      "default_field": "title" 
     } 
    } 
}

但在这种情况下，搜索的质量不令人满意时在所有 - 回到我的例子，它不能找到Clint Eastwood配置文件，直到我完全键入他的名字。

然后我试图使用

{ 
    "query": { 
     "fuzzy_like_this": { 
      "fields": [ 
       "title" 
      ], 
      "like_text": "clint eastw", 
      "max_query_terms": 25, 
      "fuzziness": 0.5 
     } 
    } 
}

它可以帮助，但不是很多，现在我能找到我所需要用较短的要求clint eastwo和一些操作与clint eastw但仍不容乐观参数之后。

所以我想知道，是否有一个简单的食谱如何烹饪与ElasticSearch全文搜索并获得体面的质量的结果。我花了一天的时间阅读，但没有找到解决方案。

夫妇图片来演示一下我所说的：

弹性，名字几乎完全，但没有预期的结果，请注意，有没有更好的比赛也是如此。后