如何优化Elasticsearch中电子邮件和电话号码的模糊匹配?
Elasticsearch 中模糊匹配电子邮件和电话号码
Elasticsearch 提供灵活的方法来模糊匹配数据,包括电子邮件和电话号码。本文探讨了如何使用自定义分析器和标记过滤器来优化此类查询的性能。
用于模糊匹配的自定义分析器
要有效地模糊匹配电子邮件和电话号码,需要建议在 Elasticsearch 中创建自定义分析器。这些分析器由一个准备分析输入数据的分词器和一组执行特定转换的过滤器组成。
电子邮件分析器
index_email_analyzer 分析器利用标准分词器来分解输入。然后,它应用 lowercase、name_ngram_filter 和 trim 等过滤器将电子邮件转换为小写,生成不同长度的 ngram(3 到 20 个字符),并删除空格。
search_email_analyzer 类似地使用标准分词器,但仅使用小写和修剪过滤器。这为搜索准备了输入,其中不需要 ngram 过滤器。
电话分析器
对于电话号码,index_phone_analyzer 利用 digital_edge_ngram_tokenizer 生成不同长度的 ngram以数字开头的(1 到 15 个字符)。这允许匹配电话号码的任何前缀。 digital_only 字符过滤器会删除非数字字符,以确保仅分析数字值。
search_phone_analyzer 使用关键字分词器,它会从输入生成单个标记,从而实现电话号码的精确匹配。
实现分析器
以下是包含这些自定义分析器的示例映射:
PUT myindex { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "email_url_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "uax_url_email", "filter": [ "trim" ] }, "index_phone_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "digit_only" ], "tokenizer": "digit_edge_ngram_tokenizer", "filter": [ "trim" ] }, "search_phone_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "digit_only" ], "tokenizer": "keyword", "filter": [ "trim" ] }, "index_email_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "name_ngram_filter", "trim" ] }, "search_email_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "trim" ] } }, "char_filter": { "digit_only": { "type": "pattern_replace", "pattern": "\D+", "replacement": "" } }, "tokenizer": { "digit_edge_ngram_tokenizer": { "type": "edgeNGram", "min_gram": "1", "max_gram": "15", "token_chars": [ "digit" ] } }, "filter": { "name_ngram_filter": { "type": "ngram", "min_gram": "1", "max_gram": "20" } } } }, "mappings": { "your_type": { "properties": { "email": { "type": "string", "analyzer": "index_email_analyzer", "search_analyzer": "search_email_analyzer" }, "phone": { "type": "string", "analyzer": "index_phone_analyzer", "search_analyzer": "search_phone_analyzer" } } } } }
执行模糊查询
要匹配以“@gmail.com”结尾的电子邮件或以“136”开头的电话号码,您可以发出如下查询:
POST myindex { "query": { "term": { "email": "@gmail.com" } } } POST myindex { "query": { "term": { "phone": "136" } } }
这些查询将利用自定义分析器生成模糊所需的 ngram匹配。
以上是如何优化Elasticsearch中电子邮件和电话号码的模糊匹配?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。
