如何在Elasticsearch中使用包含查询？自定义analyzer问题求助

一、通配符查询失效的处理方法 #

通配符（如*mil*）查询默认不会走索引时的自定义分析器，而你的索引词条已经经过lowercase和asciifolding处理，所以需要让查询逻辑和索引逻辑对齐：

• 显式指定查询使用自定义分析器
  使用wildcard查询时直接指定分析器，确保查询词被标准化后再匹配：

  {
    "query": {
      "wildcard": {
        "你的字段名": {
          "value": "*mil*",
          "analyzer": "你的自定义分析器名"
        }
      }
    }
  }
  

  或者用query_string查询并指定分析器，还原之前QueryStringBuilder的逻辑：

  {
    "query": {
      "query_string": {
        "query": "*mil*",
        "analyzer": "你的自定义分析器名",
        "default_field": "你的字段名"
      }
    }
  }
  

• 注意性能问题：开头带通配符的查询会遍历大量词条，性能较差，若业务允许，建议改用prefix查询（如mil*）代替。

二、波兰语重音与词干处理的替代方案 #

除了自定义分析器加asciifolding，还有以下几种选择：

• 使用Elasticsearch自带波兰语分析器
  高版本Elasticsearch默认包含polish分析器，它内置了波兰语词干提取和重音处理逻辑，直接在字段映射中配置即可：

  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "你的字段名": {
          "type": "text",
          "analyzer": "polish"
        }
      }
    }
  }
  

• 使用ICU分析器
  安装ICU插件后，icu_analyzer支持多语言重音归一化，同时可搭配波兰语词干过滤器使用，对复杂重音字符处理更精准。

• 使用Normalizer处理关键词字段
  若字段是关键词类型（不需要分词），可以用normalizer代替分析器，仅做lowercase和asciifolding标准化：

  {
    "settings": {
      "normalizer": {
        "my_normalizer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [],
          "filter": ["lowercase", "asciifolding"]
        }
      }
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "你的字段名": {
          "type": "keyword",
          "normalizer": "my_normalizer"
        }
      }
    }
  }
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者crosbee