使用者會經常不小心或者記不太清自己所要搜尋的詞，而導致在查詢過程中輸入一些錯字，這時通過elasticsearch的模糊查詢來處理輸入的錯字，非常有利於提高使用者的搜尋體驗。
在查詢過程中，如果沒有使用模糊查詢，如果我輸入的詞中有錯詞，我們一般是很難通過匹配查詢到想要的結果。讓我們首先舉個例子，錯字"elastoc"：
get /test_index/_search}}}使用fuzzy query時，查詢的詞可以不用與倒排索引中詞完全匹配。
get /test_index/_search}}}, ...}"auto"在"fuzziness"欄位中使用值，elasticsearch 將確定合適的模糊距離。對於6個字元，預設情況下，elasticsearch將允許2個編輯距離。"auto"模糊性較為可取，但您可以根據需要使用準確的數字進行調整。你也可以指定"fuzziness"欄位中的值：
get /test_index/_search}}}get /test_index/_search}}}}fuzzy query 的工作原理與 term query 類似，對所要查詢的內容不會進行分析。
例如，我們在索引中新增內容 "elastic kibana" ，通過分析器檢視，standard_analyzer 會產生兩個項，"elastic" 和 "kibana"
使用 _analyze檢視 "elastic kibana"
post /test_index/_analyze, ]}post /test_index/_search}}}模糊查詢 "elastoc"
post /test_index/_search}}}, "hits" : , ....}匹配查詢結合模糊引數
如果在匹配查詢中結合模糊引數是非常方便查詢的事。分析器將先分析您的查詢，然後再將其搜尋到倒排索引中。這樣在相應的fuzziness值下可以得到我們想要的結果：
get /test_index/_search}}}重點：查詢的term和倒排索引中的term是區分大小寫，比如：kibana與kibano的距離為：2
如果我們查詢 elastoc kibano，它與elastic kibana之間相差 2：但是請注意我們使用如下可以查詢到相應結果。我們可以嘗試查詢"elastoc kibano"與"elastic kibana"之間編輯距離差為：2，在查詢中"fuzziness":1，也返回了結果，查詢是根據詞條"elastoc"和"kibano"分析器進行分析的。
適當調整模糊查詢的引數，可以提高查詢中的使用者體驗，查詢到想要的結果。
fuzziness 是fuzzy query的核心。
我們傳遞給此引數的值是允許的最大距離。
我們可以傳遞兩種型別的值，即用於精確最大距離的整數和"auto"。
該"auto"值允許查詢中的模糊性是動態的。
我們可以在"auto"值中調整2個引數並將其寫為"auto:[low],[high]"。如果字詞長度低於下限值，則查詢會將模糊性設定為0。如果term長度在低值和高值之間，則查詢將模糊性設定為1。最後，如果term長度大於高值，則查詢將fuzziness設定為 2。如果未確定低值和高值，使用預設值3和6。
transpositions將允許您的查詢將兩個相鄰字元(ab-> ba)的換位計算為1個距離。
max_expansions將確定您從查詢中獲得的最大結果。如果max_expansions設定為：1，並且elasticsearch中有2個文件匹配到查詢，則elasticsearch將僅返回其中乙個文件。請注意，這max_expansions適用於分片級別。因此，如果elasticsearch中有很多分片，即使max_expansion為1，查詢也可能返回更多結果。(預設值為max_expansions 為50)
prefix_length是模糊查詢中不考慮的字首字元數。
如果你需要看本文中查詢語句**，可以到我的girhub上去看看呀，裡面有關於本文更詳細的內容。在搜尋中我們使用模糊查詢是會非常有利於提高使用者的體驗感的喲，如果沒有試過的夥伴，建議可以自己手動操作下呀~ღ( ´･ᴗ･` )
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