如何使用multi-match查询实现多索引下关键词半匹配检索

1. 跨索引查询实现 #

Elasticsearch原生支持单次请求查询多个索引，直接在查询接口路径中将目标索引用英文逗号分隔即可，无需分开编写两次查询语句，示例请求路径：GET /索引1,索引2/_search，也可以用通配符匹配同规则的索引，比如GET /user*,order*/_search。

2. 包含/前缀匹配man的查询实现 #

你当前使用的默认multi_match是基于分词的精确词匹配，如果你用的是标准分词器，类似hoffman这类完整词不会被拆分为包含man的分词，因此无法命中目标结果，有两种常用方案可选：

方案一：临时查询无需修改Mapping（适合小数据量场景） #

直接使用通配符匹配，将所有需要查询的字段合并到同一个multi_match配置中，设置匹配类型为wildcard，查询内容补充通配符即可：

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "*man*",
      "type": "wildcard",
      "fields": [
        "name",
        "last_name",
        "email",
        "billing.name",
        "billing.last_name",
        "billing.email"
      ]
    }
  }
}

如果仅需要匹配开头为man的内容，将查询值改为man*即可。

方案二：高性能查询（适合大数据量场景，需要提前修改Mapping） #

给需要查询的字段配置ngram分词器，会提前把字段内容拆分为固定长度的子串建立索引，查询时直接用默认multi_match就能命中包含子串的结果，性能远高于通配符查询。
示例Mapping配置参考：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "ngram_tokenizer"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 10
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ngram_analyzer"
      },
      "last_name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ngram_analyzer"
      },
      // 其他需要查询的字段按相同规则配置分词器即可
    }
  }
}

配置完成后重建索引，再使用你最初编写的multi_match语句即可命中hoffman这类包含man的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike