接到一个任务：用 Elasticsearch 实现搜索银行支行名称的功能。大概就是用户输入一截支行名称或拼音首字母，返回相应的支行名称。比如，用户输入"工行"或者"gh"，我需要返回"工行XXX分行"类似这样的结果。
我心里嘀咕着：数据库不是支持通配符查询吗？为什么不直接用数据库查询？
说归说，但是任务还是要完成的。之前有在网上看过一篇文章，主要就是说用 Elasticsearch 处理通配符查询不太适合，然后我在评论中看到作者推荐了一个分词器 NGram。
这个分词器可以让通配符查询和普通的查询一样迅速，因为该分词器在数据索引阶段就把所有工作做完了：
An n-gram can be best thought of as a moving window on a word. The n stands for a length. If we were to n-gram the word quick, the results would depend on the length we have chosen: Length 1 (unigram): [ q, u, i, c, k ] Length 2 (bigram): [ qu, ui, ic, ck ] Length 3 (trigram): [ qui, uic, ick ] Length 4 (four-gram): [ quic, uick ] Length 5 (five-gram): [ quick ]``` 若要使用 NGram 分词器作为某个字段的分词器，可在索引创建时指定，也可以更新映射关系，以下展示如何在索引创建时指定 NGram 分词器。{ "settings": {
"analysis": { "analyzer": { "ngram_analyzer": { "tokenizer": "ngram_tokenizer" } }, "tokenizer": { "ngram_tokenizer": { "type": "ngram", "min_gram": 1, "max_gram": 30, "token_chars": [ "letter", "digit" ] } } }}, "mappings": {
"_default_": { "properties": { "Name": { "type": "string", "analyzer": "ngram_analyzer" } } } }}`当某个字段的 analyzer 被指定为 ngram_analyzer，这个字段的查询就都会变成通配符查询，无论是 term 还是 match。
比如，POST /index/type
{ "query": { "term": {"Name": "工商"} } }``` 会得到"中国工商银行XXX分行"。 比如，POST /index/type{
"query": { "match": {"Name": "工商"} }}`会得到"中国工商银行XXX分行"、"工行XXX分行"、"中国招商银行XXX分行"。
match 查询会对关键词进行分词，而 Lucene 的默认中文分词就是把每个中文字拆开，这样会变成对"工"、"商"两个字做通配符查询。
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