Запросы Span
Вы можете использовать запросы Span для выполнения точных позиционных поисков. Запросы Span являются низкоуровневыми, специфическими запросами, которые предоставляют контроль над порядком и близостью указанных терминов запроса. Они в основном используются для поиска юридических документов и патентов.
Запросы Span включают следующие типы запросов:
Span containing
Возвращает более крупные диапазоны, которые содержат меньшие диапазоны внутри них. Полезно для поиска конкретных терминов или фраз в более широком контексте. Противоположность запросу span_within.
Span field masking
Позволяет запросам Span работать с различными полями, заставляя одно поле выглядеть как другое. Особенно полезно, когда один и тот же текст индексируется с использованием различных анализаторов.
Span first
Совпадает с терминами или фразами, которые появляются в пределах указанного количества позиций от начала поля. Полезно для поиска контента в начале текста.
Span multi-term
Позволяет многотерминным запросам (таким как префиксные, с подстановочными знаками или нечеткие) работать в рамках запросов Span. Позволяет использовать более гибкие шаблоны соответствия в поисках Span.
Span near
Находит термины или фразы, которые появляются на указанном расстоянии друг от друга. Вы можете требовать, чтобы совпадения появлялись в определенном порядке и контролировать, сколько слов может находиться между ними.
Span not
Исключает совпадения, которые пересекаются с другим запросом Span. Полезно для поиска терминов, когда они не появляются в конкретных фразах или контекстах.
Span or
Совпадает с документами, которые удовлетворяют любому из предоставленных запросов Span. Объединяет несколько шаблонов Span с логикой OR.
Span term
Основной строительный блок для запросов Span. Совпадает с одним термином, сохраняя информацию о позиции для использования в других запросах Span.
Span within
Возвращает меньшие диапазоны, которые заключены в более крупные диапазоны. Противоположность запросу span_containing.
Настройка
Чтобы попробовать примеры в этом разделе, выполните следующие шаги для настройки примера индекса.
Шаг 1: Создание индекса
Сначала создайте индекс для веб-сайта электронной коммерции по продаже одежды. Поле описания использует стандартный анализатор по умолчанию, в то время как подполе description.stemmed применяет английский анализатор для включения стемминга:
PUT /clothing
{
"mappings": {
"properties": {
"description": {
"type": "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"stemmed": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
}
}
Шаг 2: Индексация данных
Индексиуйте образцы документов в индекс:
POST /clothing/_doc/1
{
"description": "Рубашка с длинными рукавами и формальным воротником с пуговицами."
}
POST /clothing/_doc/2
{
"description": "Красивое длинное платье из красного шелка, идеально подходит для формальных мероприятий."
}
POST /clothing/_doc/3
{
"description": "Рубашка с короткими рукавами и воротником на пуговицах, можно носить как в повседневном, так и в формальном стиле."
}
POST /clothing/_doc/4
{
"description": "Комплект из двух шелковых платьев-рубашек миди с длинными рукавами черного цвета."
}
