elasticsearch-prefix 前缀查询优劣

假设将邮编作为 not_analyzed 的精确值字段索引，所以可以为其创建索引，如下：

PUT /my_index{    "mappings": {        "address": {            "properties": {                "postcode": {                    "type":  "string",                    "index": "not_analyzed"                }            }        }    }}

prefix 前缀查询

为了找到所有以 W1 开始的邮编，可以使用简单的 prefix 查询：

GET /my_index/address/_search{    "query": {        "prefix": {            "postcode": "W1"        }    }}

prefix 查询是一个词级别的底层的查询，它不会在搜索之前分析查询字符串，它假定传入前缀就正是要查找的前缀。

Tip

默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。 prefix 查询和 prefix 过滤器这两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而查询不行。

之前已经提过：“只能在倒排索引中找到存在的词”，但我们并没有对这些邮编的索引进行特殊处理，每个邮编还是以它们精确值的方式存在于每个文档的索引中，那么 prefix 查询是如何工作的呢？

为了支持前缀匹配，查询会做以下事情：

1. 扫描词列表并查找到第一个以 W1 开始的词。

2. 搜集关联的文档 ID 。

3. 移动到下一个词。

4. 如果这个词也是以 W1 开头，查询跳回到第二步再重复执行，直到下一个词不以 W1 为止。

这对于小的例子当然可以正常工作，但是如果倒排索引中有数以百万的邮编都是以 W1 开头时，前缀查询则需要访问每个词然后计算结果！

前缀越短所需访问的词越多。如果我们要以 W 作为前缀而不是 W1 ，那么就可能需要做千万次的匹配。

Caution

prefix 查询或过滤对于一些特定的匹配是有效的，但使用方式还是应当注意。当字段中词的集合很小时，可以放心使用，但是它的伸缩性并不好，会对我们的集群带来很多压力。可以使用较长的前缀来限制这种影响，减少需要访问的量。