如何在弹性搜索中给予全文重点？ [英] How do I give whole words priority in elasticsearch?
本文介绍了如何在弹性搜索中给予全文重点？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我已经尝试了以下内容：
client.indices.create index：index，
body：{
mappings：{
search_variable：{
属性：{
name=> {
type=> string，
index=> not_analyzed
}，
label=> {
type=> string，
index=> not_analyzed
}，
value_labels=> {
type=> string，
index=> not_analyzed
}，
value_label_search_string=> {
type=> string，
index=> not_analyzed
}，
search_text=> {
type=> multi_field，
fields=> {
whole_words=> {type=> string，analyzer=> simple}，
ngram=> {type=> string，analyzer=> ngram，search_analyzer=> ngram_search}
}
}
}
}，
设置：{
分析：{
过滤器：{
ngram：{
type：'nGram'，
min_gram：3，
max_gram：25
}
}，
分析器：{
ngram：{
tokenizer：'whitespace'，
filter：['smallcase'，'stop'，'ngram']，
键入：'custom'
}，
ngram_search：{
tokenizer：'whitespace'，
filter：['smallcase'，'stop']，
type： 'custom'
}
}
}
}
}
}
这是与我的全文搜索字段相关的部分： search_text ：
search_text=> {
type=> multi_field，
fields=> {
whole_words=> {type=> string，analyzer=> simple}，
ngram=> {type=> string，analyzer=> ngram，search_analyzer=> ngram_search}
}
}
我想给更高的分数
[400] {error：{root_cause：[{类型：mapper_parsing_exception，原因：分析器[ngram_search]找不到字段[ngram]}]，类型：mapper_parsing_exception，原因：无法解析映射[search_variable]找不到字段[ngram]，due_by：{type：mapper_parsing_exception，reason：analyzer [ngram_search]找不到字段[ngram]}}，status：400}
这是错误：
reason： ngram_search]找不到字段[ngram]
我做错了什么？
编辑：
这是我的查询，我试图在整个单词中匹配现在，我每次只得到0个结果。
search_query = {
index：index，
body：{
_source：{
exclude：[search_text，survey_id]
}，
查询：{
：bool => {
：filter => {
：term => {survey_id=> 12}
}，
：must => {
：match => {
search_text.whole_words=> {query=> 宝马，运营商=> and}
}
}
}
}
}
}
result = client.search（search_query）
这是以下输出：
curl -XGET localhost： 9200 / yg_search_variables
{yg_search_variables：{aliases：{}，mappings ：{ search_variable：{ 属性：{ 标签：{ 类型： 串， 索引： not_analyzed}， 名称：{ 类型： 串， 索引 ： not_analyzed}， SEARCH_TEXT：{ 类型： 串， 索引： 无， 字段：{ 的ngram：{ 类型： 串， 分析器：的ngram search_analyzer： ngram_search}， whole_words：{ 类型： 串， 分析器： 简单}}}， value_label_search_string：{ 类型： 串，索引 ： not_analyzed }， value_labels ：{ 类型 ： 串， 索引： not_analyzed}}}， 变量：{ 属性：{ 类别：{ 类型 ： 串}， 标签：{ 类型： 串， 索引： not_analyzed}， 名称：{ 类型： 串， 索引： not_analyzed}， SEARCH_TEXT：{ 类型： 字符串， 索引： 无}， survey_id：{ 类型： 长}， value_label_search_text：{ 类型： 串}， value_labels：{ 属性： { 0：{ 类型： 串}， 1：{ 类型： 串}， 10：{ 类型： 串}， 100：{型： 串 }， 101 ：{ 类型 ： 串 }， 102 ：{ 类型 ： 串 }， 103 ：{ 类型 ： 串 }， 104 ：{ 类型 ： 串 }， 105 ：{ 类型 ： 串 }， 106 ：{ 类型 ： 串 }， 107 ：{ 类型： 串}， 108：{ 类型： 串}， 109：{ 类型： 串}， 11：{ 类型： 串}， 110 ：{ 类型： 串}， 1100：{ 类型： 串}， 1101：{ 类型： 串}， 1102：{ 类型：串}， 1103 ：{ 类型 ： 串 }， 1104 ：{ 类型 ： 串 }， 1105 ：{ 类型 ： 串 }， 1106\" ：{ 类型： 串}， 1107：{ 类型： 串}， 1108：{ 类型： 串}， 1109：{ 类型： 串} ， 111：{ 类型： 串}， 1110：{ 类型： 串}， 1111：{ 类型： 串}， 1112：{型： 串 }， 1113 ：{ 类型 ： 串 }， 1114 ：{ 类型 ： 串 }， 112 ：{ 类型 ： 串 }， 113 ：{ 类型 ： 串 }， 114 ：{ 类型 ： 串 }， 115 ：{ 类型 ： 串 }， 116 ：{ 类型： 串}，1 17 ：{ 类型 ： 串 }， 118 ：{ 类型 ： 串 }， 119 ：{ 类型 ： 串 }， 12 ：{ 类型： 串}， 120：{ 类型： 串}， 121：{ 类型： 串}， 122：{ 类型： 串}， 123 ：{ 类型： 串}， 124：{ 类型： 串}， 125：{ 类型： 串}， 126：{ 类型：串}， 127 ：{ 类型 ： 串 }， 128 ：{ 类型 ： 串 }， 129 ：{ 类型 ： 串 }， 13\" ：{ 类型： 串}， 130：{ 类型： 串}， 131：{ 类型： 串}， 132：{ 类型： 串} ， 133：{ 类型： 串}， 134：{ 类型： 串}， 135：{ 类型： 串}， 136：{型： 串 }， 137 ：{ 类型 ： 串 }， 138 ：{ 类型 ： 串 }， 139 ：{ 类型 ： 串 }， 14 ：{ 类型 ： 串 }， 140 ：{ 类型 ： 串 }， 141 ：{ 类型 ： 串 }， 142 ：{ 类型： 串}， 143：{ 类型： 串}， 144：{ 类型： 串}， 145：{ 类型： 串}， 146 ：{ 类型： 串}， 147：{ 类型： 串}， 148：{ 类型： 串}， 149：{ 类型：串}， 15 ：{ 类型 ： 串 }， 150 ：{ 类型 ： 串 }， 151 ：{ 类型 ： 串 }， 152\" ：{ 类型： 串}， 153：{ 类型： 串}， 154：{ 类型： 串 }， 155：{ 类型： 串}， 156：{ 类型： 串}， 157：{ 类型： 串}， 158：{键入 ： 串 }， 159 ：{ 类型 ： 串 }， 16 ：{ 类型 ： 串 }， 160 ：{ 类型 ： 串}， 161：{ 类型： 串}， 162：{ 类型： 串}， 163：{ 类型： 串}， 164：{ 类型 ： 串}， 165：{ 类型： 串}， 166：{ 类型： 串}， 167：{ 类型： 串}，168 ：{ 类型 ： 串 }， 169 ：{ 类型 ： 串 }， 17 ：{ 类型 ： 串 }， 170 ：{ 类型 ：串 }， 171 ：{ 类型 ： 串 }， 172 ：{ 类型 ： 串 }， 173 ：{ 类型 ： 串 }， 174\" ： { 类型： 串}， 175：{ 类型： 串}， 176：{ 类型： 串}， 177：{ 类型： 串 }， 178：{ 类型： 串}， 179：{ 类型： 串}， 18：{ 类型： 串}， 180：{键入 ： 串 }， 181 ：{ 类型 ： 串 }， 182 ：{ 类型 ： 串 }， 183 ：{ 类型 ： 串}， 184：{ 类型： 串}， 185：{ 类型： 串}， 186：{ 类型： 串}， 187：{ 类型 ： 串}， 188：{ 类型： 串}， 189：{ 类型： 串}， 19：{ 类型： 串}，190 ：{ 类型 ： 串 }， 191 ：{ 类型 ： 串 }， 192 ：{ 类型 ： STR ing 的}， 193 ：{ 类型 ： 串 }， 194 ：{ 类型 ： 串 }， 195 ：{ 类型 ： 串 }， 196\" ： { 类型： 串}， 197：{ 类型： 串}， 198：{ 类型： 串}， 199：{ 类型： 串 }， 2：{ 类型： 串}， 20：{ 类型： 串}， 200：{ 类型： 串}， 201：{键入 ： 串 }， 202 ：{ 类型 ： 串 }， 203 ：{ 类型 ： 串 }， 204 ：{ 类型 ： 串}， 205：{ 类型： 串}， 206：{ 类型： 串}， 207：{ 类型： 串}， 208：{ 类型 ： 串}， 209：{ 类型： 串}， 21：{ 类型： 串}， 210：{ 类型： 串}，211 ：{ 类型 ： 串 }， 22 ：{ 类型 ： 串 }， 23 ：{ 类型 ： 串 }， 24 ：{ 类型 ：串 }， 25 ：{ 类型 ： 串 }， 26 ：{ 类型 ： 串 }， 27 ：{ 类型 ： 串 }， 28\" ： { 类型： 串}， 29：{ 类型： 串}， 3：{ 类型： 串}， 30：{ 类型： 串 }， 301：{ 类型： 串}， 302：{ 类型： 串}， 303：{ 类型： 串}， 304：{键入 ： 串 }， 305 ：{ 类型 ： 串 }， 306 ：{ 类型 ： 串 }， 307 ：{ 类型 ： 串}， 308：{ 类型： 串}， 309：{ 类型： 串}， 31：{ 类型： 串}，3 10 ：{ 类型 ： 串 }， 311 ：{ 类型 ： 串 }， 312 ：{ 类型 ： 串 }， 313 ：{ 类型： 串}， 314：{ 类型： 串}， 315：{ 类型： 串}， 316：{ 类型： 串}， 317 ：{ 类型： 串}， 32：{ 类型： 串}， 33：{ 类型： 串}， 34：{ 类型：串}， 35 ：{ 类型 ： 串 }， 36 ：{ 类型 ： 串 }， 37 ：{ 类型 ： 串 }， 38\" ：{ 类型： 串}， 39：{ 类型： 串} 4：{ 类型： 串}， 40：{ 类型： 串} ， 41：{ 类型： 串}， 42：{ 类型： 串}， 43：{ 类型： 串}， 44：{型： 串 }， 45 ：{ 类型 ： 串 }， 46 ：{ 类型 ： 串 }， 47 ：{ 类型 ： 串 }， 48 ：{ 类型 ： 串 }， 49 ：{ 类型 ： 串 }， 5 ：{ 类型 ： 串 }， 50 ：{ 类型： 串}， 51：{ 类型： 串}， 52：{ 类型： 串}， 53：{ 类型： 串}， 54 ：{ 类型： 串}， 55：{ 类型： 串}， 554：{ 类型： 串}， 555：{ 类型：串}， 556 ：{ 类型 ： 串 }， 56 ：{ 类型 ： 串 }， 57 ：{ 类型 ： 串 }， 58\" ：{ 类型： 串}， 59：{ 类型： 串}， 6：{ 类型： 串}， 60：{ 类型： 串} ， 601 ：{ 类型： 串}， 602：{ 类型： 串}， 603：{ 类型： 串}， 604：{ 类型：串}， 61 ：{ 类型 ： 串 }， 62 ：{ 类型 ： 串 }， 63 ：{ 类型 ： 串 }， 64\" ：{ 类型： 串}， 65：{ 类型： 串}， 66：{ 类型： 串}， 666：{ 类型： 串} ， 667：{ 类型： 串}， 67：{ 类型： 串}， 68：{ 类型： 串}， 69：{型： 串 }， 7 ：{ 类型 ： 串 }， 70 ：{ 类型 ： 串 }， 71 ：{ 类型 ： 串 }， 72 ：{ 类型 ： 串 }， 73 ：{ 类型 ： 串 }， 74 ：{ 类型 ： 串 }， 75 ：{ 类型： 串}， 76：{ 类型： 串}， 77：{ 类型： 串}， 777：{ 类型： 串}， 78 ：{ 类型： 串}， 79：{ 类型： 串}， 8：{ 类型： 串}， 80：{ 类型：串}， 801 ：{ 类型 ： 串 }， 802 ：{ 类型 ： 串 }， 803 ：{ 类型 ： 串 }， 804\" ：{ 类型： 串}， 805：{ 类型： 串}， 806：{ 类型： 串}， 807：{ 类型： 串} ， 808：{ 类型： 串}， 809：{ 类型： 串}， 81：{ 类型： 串}， 810：{型： 串 }， 811 ：{ 类型 ： 串 }， 812 ：{ 类型 ： 串 }， 813 ：{ 类型 ： 串 }， 814：{ 类型： 串}， 815：{ 类型： 串}， 816：{ 类型： 串}， 817：{键入 ： 串 }， 818 ：{ 类型 ： 串 }， 819 ：{ 类型 ： 串 }， 82 ：{ 类型 ： 串}， 820：{ 类型： 串}， 821：{ 类型： 串}， 822：{ 类型： 串}， 83：{ 类型 ： 串}， 84：{ 类型： 串}， 85：{ 类型： 串}， 86：{ 类型： 串}，87 ：{ 类型 ： 串 }， 88 ：{ 类型 ： 串 }， 888 ：{ 类型 ： 串 }， 89 ：{ 类型 ：字符串 }， 9 ：{ 类型 ： 串 }， 90 ：{ 类型 ： 串 }， 901 ：{ 类型 ： 串 }， 902\" ： { 类型： 串}， 903：{ 类型： 串}， 904：{ 类型： 串}， 905：{ 类型： 串 }， 906：{ 类型： 串}， 907：{ 类型： 串}， 908：{ 类型： 串}， 909：{键入 ： 串 }， 91 ：{ 类型 ： 串 }， 910 ：{ 类型 ： 串 }， 911 ：{ 类型 ： 串}， 912：{ 类型： 串}， 913：{ 类型： 串}， 914：{ 类型： 串}， 915：{ 类型 ： 串}， 916：{ 类型： 串}， 917：{ 类型： 串}， 918：{ 类型： 串}，919 ：{ 类型 ： 串 }， 92 ：{ 类型 ： 串 }， 920 ：{ 类型 ： 串 }， 92 1 ：{ 类型 ： 串 }， 922 ：{ 类型 ： 串 }， 923 ：{ 类型 ： 串 }， 924 ：{ 类型： 串}， 925：{ 类型： 串}， 926：{ 类型： 串}， 927：{ 类型： 串}， 928 ：{ 类型： 串}， 93：{ 类型： 串}， 94：{ 类型： 串}， 95：{ 类型：串}， 96 ：{ 类型 ： 串 }， 97 ：{ 类型 ： 串 }， 98 ：{ 类型 ： 串 }， 99\" ：{ 类型： 串}， 997：{ 类型： 串}， 998：{ 类型： 串}， 999：{ 类型： 串} }}}}}， 设置：{ 索引：{ CREATION_DATE： 1457103857764， 分析：{ 过滤器：{ 的ngram：{ 类型： 的ngram， min_gram ： 3， max_gram： 25}}， 分析器：{ 的ngram：{ 过滤器：[ 小写， 停止， 的ngram]， 类型： 定制 标记生成器： 空白}， ngram_search：{ 过滤器：[ 小写， 停止]， 类型： 定制， 标记者： 空白}}}，number_of_shards ：5，number_of_replicas：1，uuid：zPN2LDfCTFqPleW7d5nkwA，version：{created：2020099}}}，warmers：{}}}％
索引是 no 似乎很奇怪：
searc h_text：{
type：string，
index：no，
fields：{
ngram：{
type：string，
analyzer：ngram，
search_analyzer：ngram_search
}，
full_words：{
type：string，
analyzer：simple
}
}
}
编辑：以下是福特一词的匹配文档示例：
{
name=>car_ownership，
label=>客户：福特，
category=> [车辆车辆]，值=> nil，
value_labels=> {1=>是，2=>否}，
node_id => 14813，
survey_id=> 12，
search_text=> 客户福特车辆乘用车是否
}
编辑：我添加了一个较小的开始结束可以在这里找到的测试用例，复制错误。
https://www.dropbox.com/s/wwxm3qe0oxc2z5y/Slimmed%20ElasticSearch%20Text%20%281%29。 html？dl = 0
解决方案
第一个问题是设置未正确嵌套。 设置和映射应在同一级别。
然后，看看你的收件箱文件，我认为问题是映射类型称为 search_variable 而在批量中你使用映射类型 test_type 。因此，映射将永远不会被应用。
Elasticsearch is running well for me at the moment, however I want to give whole words priority over Ngrams.
I've tried the following:
client.indices.create index: index,
body: {
mappings: {
search_variable: {
properties: {
"name" => {
"type" => "string",
"index" => "not_analyzed"
},
"label" => {
"type" => "string",
"index" => "not_analyzed"
},
"value_labels" => {
"type" => "string",
"index" => "not_analyzed"
},
"value_label_search_string" => {
"type" => "string",
"index" => "not_analyzed"
},
"search_text" => {
"type" => "multi_field",
"fields" => {
"whole_words" => {"type" => "string", "analyzer" => "simple"},
"ngram" => {"type" => "string", "analyzer" => "ngram", "search_analyzer" => "ngram_search"}
}
}
}
},
settings: {
analysis: {
filter: {
ngram: {
type: 'nGram',
min_gram: 3,
max_gram: 25
}
},
analyzer: {
ngram: {
tokenizer: 'whitespace',
filter: ['lowercase', 'stop', 'ngram'],
type: 'custom'
},
ngram_search: {
tokenizer: 'whitespace',
filter: ['lowercase', 'stop'],
type: 'custom'
}
}
}
}
}
}
This is the part relevant to my full text search field: search_text:
"search_text" => {
"type" => "multi_field",
"fields" => {
"whole_words" => {"type" => "string", "analyzer" => "simple"},
"ngram" => {"type" => "string", "analyzer" => "ngram", "search_analyzer" => "ngram_search"}
}
}
I want to give higher scores to items that match whole words in the search text.
[400] {"error":{"root_cause":[{"type":"mapper_parsing_exception","reason":"analyzer [ngram_search] not found for field [ngram]"}],"type":"mapper_parsing_exception","reason":"Failed to parse mapping [search_variable]: analyzer [ngram_search] not found for field [ngram]","caused_by":{"type":"mapper_parsing_exception","reason":"analyzer [ngram_search] not found for field [ngram]"}},"status":400}
Here's the error:
"reason":"analyzer [ngram_search] not found for field [ngram]"
What am I doing wrong?
Edit:
Here is my query, where I tried to match on whole words only for now, and I only get 0 results every time.
search_query = {
index: index,
body: {
_source: {
exclude: ["search_text", "survey_id"]
},
query: {
:bool => {
:filter => {
:term => {"survey_id" => 12}
},
:must => {
:match => {
"search_text.whole_words" => {"query" => "BMW", "operator" => "and"}
}
}
}
}
}
}
result = client.search(search_query)
Here is the output of:
curl -XGET localhost:9200/yg_search_variables
{"yg_search_variables":{"aliases":{},"mappings":{"search_variable":{"properties":{"label":{"type":"string","index":"not_analyzed"},"name":{"type":"string","index":"not_analyzed"},"search_text":{"type":"string","index":"no","fields":{"ngram":{"type":"string","analyzer":"ngram","search_analyzer":"ngram_search"},"whole_words":{"type":"string","analyzer":"simple"}}},"value_label_search_string":{"type":"string","index":"not_analyzed"},"value_labels":{"type":"string","index":"not_analyzed"}}},"variables":{"properties":{"category":{"type":"string"},"label":{"type":"string","index":"not_analyzed"},"name":{"type":"string","index":"not_analyzed"},"search_text":{"type":"string","index":"no"},"survey_id":{"type":"long"},"value_label_search_text":{"type":"string"},"value_labels":{"properties":{"0":{"type":"string"},"1":{"type":"string"},"10":{"type":"string"},"100":{"type":"string"},"101":{"type":"string"},"102":{"type":"string"},"103":{"type":"string"},"104":{"type":"string"},"105":{"type":"string"},"106":{"type":"string"},"107":{"type":"string"},"108":{"type":"string"},"109":{"type":"string"},"11":{"type":"string"},"110":{"type":"string"},"1100":{"type":"string"},"1101":{"type":"string"},"1102":{"type":"string"},"1103":{"type":"string"},"1104":{"type":"string"},"1105":{"type":"string"},"1106":{"type":"string"},"1107":{"type":"string"},"1108":{"type":"string"},"1109":{"type":"string"},"111":{"type":"string"},"1110":{"type":"string"},"1111":{"type":"string"},"1112":{"type":"string"},"1113":{"type":"string"},"1114":{"type":"string"},"112":{"type":"string"},"113":{"type":"string"},"114":{"type":"string"},"115":{"type":"string"},"116":{"type":"string"},"117":{"type":"string"},"118":{"type":"string"},"119":{"type":"string"},"12":{"type":"string"},"120":{"type":"string"},"121":{"type":"string"},"122":{"type":"string"},"123":{"type":"string"},"124":{"type":"string"},"125":{"type":"string"},"126":{"type":"string"},"127":{"type":"string"},"128":{"type":"string"},"129":{"type":"string"},"13":{"type":"string"},"130":{"type":"string"},"131":{"type":"string"},"132":{"type":"string"},"133":{"type":"string"},"134":{"type":"string"},"135":{"type":"string"},"136":{"type":"string"},"137":{"type":"string"},"138":{"type":"string"},"139":{"type":"string"},"14":{"type":"string"},"140":{"type":"string"},"141":{"type":"string"},"142":{"type":"string"},"143":{"type":"string"},"144":{"type":"string"},"145":{"type":"string"},"146":{"type":"string"},"147":{"type":"string"},"148":{"type":"string"},"149":{"type":"string"},"15":{"type":"string"},"150":{"type":"string"},"151":{"type":"string"},"152":{"type":"string"},"153":{"type":"string"},"154":{"type":"string"},"155":{"type":"string"},"156":{"type":"string"},"157":{"type":"string"},"158":{"type":"string"},"159":{"type":"string"},"16":{"type":"string"},"160":{"type":"string"},"161":{"type":"string"},"162":{"type":"string"},"163":{"type":"string"},"164":{"type":"string"},"165":{"type":"string"},"166":{"type":"string"},"167":{"type":"string"},"168":{"type":"string"},"169":{"type":"string"},"17":{"type":"string"},"170":{"type":"string"},"171":{"type":"string"},"172":{"type":"string"},"173":{"type":"string"},"174":{"type":"string"},"175":{"type":"string"},"176":{"type":"string"},"177":{"type":"string"},"178":{"type":"string"},"179":{"type":"string"},"18":{"type":"string"},"180":{"type":"string"},"181":{"type":"string"},"182":{"type":"string"},"183":{"type":"string"},"184":{"type":"string"},"185":{"type":"string"},"186":{"type":"string"},"187":{"type":"string"},"188":{"type":"string"},"189":{"type":"string"},"19":{"type":"string"},"190":{"type":"string"},"191":{"type":"string"},"192":{"type":"string"},"193":{"type":"string"},"194":{"type":"string"},"195":{"type":"string"},"196":{"type":"string"},"197":{"type":"string"},"198":{"type":"string"},"199":{"type":"string"},"2":{"type":"string"},"20":{"type":"string"},"200":{"type":"string"},"201":{"type":"string"},"202":{"type":"string"},"203":{"type":"string"},"204":{"type":"string"},"205":{"type":"string"},"206":{"type":"string"},"207":{"type":"string"},"208":{"type":"string"},"209":{"type":"string"},"21":{"type":"string"},"210":{"type":"string"},"211":{"type":"string"},"22":{"type":"string"},"23":{"type":"string"},"24":{"type":"string"},"25":{"type":"string"},"26":{"type":"string"},"27":{"type":"string"},"28":{"type":"string"},"29":{"type":"string"},"3":{"type":"string"},"30":{"type":"string"},"301":{"type":"string"},"302":{"type":"string"},"303":{"type":"string"},"304":{"type":"string"},"305":{"type":"string"},"306":{"type":"string"},"307":{"type":"string"},"308":{"type":"string"},"309":{"type":"string"},"31":{"type":"string"},"310":{"type":"string"},"311":{"type":"string"},"312":{"type":"string"},"313":{"type":"string"},"314":{"type":"string"},"315":{"type":"string"},"316":{"type":"string"},"317":{"type":"string"},"32":{"type":"string"},"33":{"type":"string"},"34":{"type":"string"},"35":{"type":"string"},"36":{"type":"string"},"37":{"type":"string"},"38":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It seems strange that index is no:
"search_text": {
"type": "string",
"index": "no",
"fields": {
"ngram": {
"type": "string",
"analyzer": "ngram",
"search_analyzer": "ngram_search"
},
"whole_words": {
"type": "string",
"analyzer": "simple"
}
}
}
Edit: Here is a sample matching document for the term "Ford":
{
"name"=>"car_ownership",
"label"=>"Customer: Ford",
"category"=>["Vehicles", "Passenger Vehicles"], "value"=>nil,
"value_labels"=>{"1"=>"Yes", "2"=>"No"},
"node_id"=>14813,
"survey_id" => 12,
"search_text" => "Customer Ford Vehicles Passenger Vehicles Yes No"
}
Edit: I have added a smaller beginning to end test case that can be found here, which replicates the error.
https://www.dropbox.com/s/wwxm3qe0oxc2z5y/Slimmed%20ElasticSearch%20Text%20%281%29.html?dl=0
解决方案
The first issue is that settings is not properly nested when you create your index. settings and mappings should be at the same level.
Then, looking at your dropbox file, I think the issue is that the mapping type is called search_variable while in your bulk you are using the mapping type test_type. Hence the mapping will never be applied.
这篇关于如何在弹性搜索中给予全文重点？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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