En analyzer forbereder tekst til søgning ved at omdanne den til tokens: enheder, ofte ord, som senere kan matches.
For en bevidst konfigureret pipeline, der fjerner HTML, opdeler ord og gør dem små:
<b>Blue Shoes</b>
-> Blue Shoes
-> [Blue, Shoes]
-> [blue, shoes]
De endelige tokens forklarer, hvorfor shoes med små bogstaver kan matche den oprindelige tekst. Dette er et tilpasset eksempel; ikke alle analyzere fjerner HTML.
I Kibana Dev Tools viser denne forespørgsel pipelineens tokens:
POST /_analyze
{
"char_filter": ["html_strip"],
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
"text": "<b>Blue Shoes</b>"
}
Se efter blue og shoes i de returnerede tokenposter. Test derefter rigtige accenter, sprog og produktkoder. Analyse ved indeksering forbereder gemte termer; analyse ved søgning forbereder brugerforespørgsler. De behøver kompatible termer, selv om de to pipelines er forskellige.
Et bibliotek af IT-interviewspørgsmål med detaljerede svar — fra Junior til Senior.
Donér