get log.csc-dtc-waimai-adapter-service_all/_search}}
fuzzy查詢是term查詢的模糊等價。 也許你很少直接使用它，但是理解它是如何工作的，可以幫助你在更高階別的match查詢中使用模糊性。
為了解它是如何運作的，我們首先索引一些文件：
post /my_index/my_type/_bulk}}
}
surprize執行乙個fuzzy查詢：
get /my_index/my_type/_search
}}
fuzzy查詢是乙個詞項級別的查詢，所以它不做任何分析。它通過某個詞項以及指定的fuzziness查詢到詞典中所有的詞項。fuzziness預設設定為auto。
在我們的例子中，surprise比較surprise和surprised都在編輯距離 2 以內， 所以文件 1 和 3 匹配。通過以下查詢，我們可以減少匹配度到僅匹配surprise：
get /my_index/my_type/_search
}}}
fuzzy查詢的工作原理是給定原始詞項及構造乙個 編輯自動機— 像表示所有原始字串指定編輯距離的字串的乙個大圖表。
然後模糊查詢使用這個自動機依次高效遍歷詞典中的所有詞項以確定是否匹配。 一旦收集了詞典中存在的所有匹配項，就可以計算匹配文件列表。
prefix_length
不能被 「模糊化」 的初始字元數。 大部分的拼寫錯誤發生在詞的結尾，而不是詞的開始。 例如通過將prefix_length設定為3，你可能夠顯著降低匹配的詞項數量。
max_expansions
如果乙個模糊查詢擴充套件了三個或四個模糊選項， 這些新的模糊選項也許是有意義的。如 果它產生 1000 個模糊選項，那麼就基本沒有意義了。 設定max_expansions用來限制將產生的模糊選項的總數量。模糊查詢將收集匹配詞項直到達到max_expansions的限制。
es中索引keyword和text的區別
建立乙個索引如下 其中commodity name為text型別，picture url為keyword型別。properties commodity name picture url price settings provided name my index 插入6條測試資料 當執行 term 時...
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這是我最恐懼的周五，因為週末對我來說，意味著災難，痛苦以及折磨。有的時候想想自己真的傻的離譜，天各一方的你也許正在享受著生活的快樂，而我卻在這裡未來一些過往糾纏不清。我想還是因為我想要挽留，這是為了挽留我需要付出的代價，如果說你真的會找個身邊合適的人嫁了，那為什麼曾經那麼合適的我們不就一點都不考慮呢...
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怎麼才可以使用 ipx 協議？delphi windows sdk api 我想程式中使用ipx協議要加什麼控制項？原生 socket 開發,在 socket 函式建立時指定,bind 時指定 ipx 的位址就可以了吧 好急的啊。有人在嗎？老馮有乙個ipxunit,怎麼給你呢?dbjxt cf 16...