写在前面
Elasticsearch（以下简称ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询（term，match）而言的，如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
ES都多种方法可以支持模糊查询，比如wildcard，query_string等，这篇文章可能是全网最全的关于模糊查询的技术博客（哈哈）。
可以支持模糊查询的方案
wildcard
wildcard的用法是这样的，
代码语言：javascript复制GET kibana_sample_data_flights/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"OriginCityName": {
"value": "Frankfurt*"
}
}
}
}
*或者?也可以放在前面，但是不建议这么做，最好是前缀开始避免太大的性能消耗。查询的字段可以是text类型也可以是keyword类型，两种都支持。
大小写的话默认情况下，是根据字段本身是否对大小写敏感决定的。什么意思呢？比如上面那个查询，OriginCityName字段是keyword类型，我们知道keyword是要求精确匹配，自然就是大小写敏感的。所以如果用下面的这个查询，结果是不一样的：
代码语言：javascript复制GET kibana_sample_data_flights/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"OriginCityName": {
"value": "frankfurt*"
}
}
}
}
如果查询的字段是text类型，wildcard模糊查询的时候就是大小写不敏感的。
前面说过，模糊查询的性能都不高，wildcard也不例外。不过在ES7.9中引入了一种新的wildcard 字段类型，该字段类型经过优化，可在字符串值中快速查找模式。
PUT my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_wildcard": {
"type": "wildcard"
}
}
}
}
在引入这个字段类型之前，wildcard要么是在text类型字段查找，要么是keyword类型。而wildcard类型做了特殊的处理，如果某个字段指定了wildcard类型，
- 与 text 字段不同，它不会将字符串视为由标点符号分隔的单词的集合。
- 与 keyword 字段不同，它可以快速地搜索许多唯一值，并且没有大小限制。
wildcard字段类型通过两种优化的数据结构提高模糊查询的性能，一种使用n-gram分词器，这个分词器不打算在这里详细讲，只需要知道它会把单词在继续细分存储就行，比如，
POST _analyze
{
"tokenizer": "ngram",
"text": "Quick Fox"
}
输出的是，
代码语言：javascript复制[ Q, Qu, u, ui, i, ic, c, ck, k, "k ", " ", " F", F, Fo, o, ox, x ]
相当于把可能用于模糊查询的词项都提前拆分好存储了，这样就减少了查询阶段需要比较的词项。
第二种数据结构是binary doc value，可以自动查询验证由 n-gram 语法匹配产生的匹配候选，关于它的具体介绍可以参考下面这篇文章：
https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/DocValues/2019/0412/49.html
fuzzy
fuzzy也是一种模糊查询，我理解它其实属于比较轻量级别的模糊查询。fuzzy中有个编辑距离的概念，编辑距离是对两个字符串差异长度的量化，及一个字符至少需要处理多少次才能变成另一个字符，比如lucene和lucece只差了一个字符他们的编辑距离是1。
因为可以限制编辑距离，它的性能相对会好一些，毕竟它不是完全的“模糊”。
这样说可能有点抽象，看个例子，
先写入一些测试数据，
代码语言：javascript复制POST /my_index/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "text": "Surprise me!"}
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "text": "That was surprising."}
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "text": "I wasn't surprised."}
然后我们可以这样查询，
代码语言：javascript复制GET /my_index/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"text": "surprize"
}
}
}
查询结果是文档1和文档3会被查询出来，surprise 比较 surprise 和 surprised 都在编辑距离 2 以内。为什么默认值2呢，其实fuzzy有个fuzziness参数，可以赋值为0，1，2和AUTO，默认其实是AUTO。
AUTO的意思是，根据查询的字符串长度决定允许的编辑距离，规则是：
- 0..2 完全匹配（就是不允许模糊）
- 3..5 编辑距离是1
- 大于5 编辑距离是2
其实我们仔细想一下，即使限制了编辑距离，查询的字符串比较长的情况下需要查询的词项也是非常巨大的。所以fuzzy还有一个选项是prefix_length，表示不能被 “模糊化” 的初始字符数，通过限制前缀的字符数量可以显著降低匹配的词项数量。
query string
query string query是ES的一种高级搜索，它支持复杂的搜索方式比如操作符，可以用类似
代码语言：javascript复制"query": "this AND that"
这样的组合操作语法。
query string支持wildcard，并且查询的字段名和查询字符串都可以使用wildcard，比如：
代码语言：javascript复制GET /_search
{
"query": {
"query_string" : {
"fields" : ["city.*"],
"query" : "this AND that OR thus"
}
}
}'
GET /_search
{
"query": {
"query_string" : {
"query" : "city.\*:(this AND that OR thus)"
}
}
}
所以query string对模糊搜索的支持本质上还是wildcard。
prefix 前缀查询
这种只支持前缀查询，属于模糊查询的子集。比如要查找所有以 W1 开始的邮编，可以使用简单的 prefix 查询。
代码语言：javascript复制GET /my_index/_search
{
"query": {
"prefix": {
"postcode": "W1"
}
}
}
prefix的工作原理这里也简单说下。我们知道文档在写入ES时会建立倒排索引，倒排索引都会将包含词的文档 ID 列入 倒排表（postings list），下面是一个示例：
Term | Doc IDs |
|---|---|
"SW5 0BE" | 5 |
"W1F 7HW" | 3 |
"W1V 3DG" | 1 |
"W2F 8HW" | 2 |
"WC1N 1LZ" | 4 |
查询的步骤是：
- 扫描postings list并查找到第一个以 W1 开始的词。
- 搜集关联的文档 ID 。
- 移动到下一个词。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。
可以看到，如果倒排表比较大，满足前缀的词项比较多的情况下，查询的代价也是非常大的。不过对于前缀查询ES提供了一种名叫index_prefixes的机制来提高查询性能。
原理也比较简单，就是字段在mapping中指定index_prefixes，然后ES在索引的时候就会把指定范围的前缀都先存起来，这样查询的时候需要比较的次数就会大大降低。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"body_text": {
"type": "text",
"index_prefixes": { }
}
}
}
}
regexp正则表达式模糊查询
regexp对模糊查询的支持更智能，它能支持更为复杂的匹配模式。比如下面这个示例
代码语言：javascript复制GET /my_index/_search
{
"query": {
"regexp": {
"postcode": "W[0-9]. "
}
}
}
这个正则表达式要求词必须以 W 开头，紧跟 0 至 9 之间的任何一个数字，然后接一或多个其他字符。
regexp 查询的工作方式与 prefix 查询基本是一样的，需要扫描倒排索引中的词列表才能找到所有匹配的词，然后依次获取每个词相关的文档 ID。
参考:
- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/index.html
- https://www.elastic.co/cn/blog/find-strings-within-strings-faster-with-the-new-elasticsearch-wildcard-field
