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1、wildcard 检索定义
wildcard 检索可以定义为：支持通配符的模糊检索。
类似 Mysql 中的 like 模糊匹配，如下所示：
Elasticsearch 中的 wildcard 使用方式如下：
通配符运算符是匹配一个或多个字符的占位符。
通配符支持两种：
-
? : 支持模糊匹配单个字符。举例：Ma?s 仅能匹配：Mars, Mass, 和 Maps。
-
: 支持模糊匹配零个或者多个字符。举例：Ma*s 能匹配：Mars, Matches 和 Massachusetts等。
2、全局视野——wildcard 检索所处位置
全局认知非常重要，检索核心类型大致（非严谨、精确）分为：精准匹配检索（Term-level queries）和基于分词的全文匹配检索（Full text queries）。
全文匹配检索细分如下：
精准匹配检索细分如下：
也就是：wildcard 是和Term、Terms检索平级的检索。
3、wildcard 检索适用场景
适用于：召回率要求高的业务场景。
基于分词的全文检索，可能会导致明明存在，但是检索不到。可能的原因如下：
-
原因1：基础词库不完备；
-
原因2：分词粒度不精确。
举个例子一看就明白了：
前置说明：
-
1、纯属举例，不涉及针对具体人。
-
2、Ik 词典main.dic 非原生，做了互联网词库的扩展，但词库中依然没有“刘强东”三个字。
-
3、如果你在本地测试结果和文章不一致，极大可能是词典不一样导致的。
PUT test-004
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
POST test-004/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"英文官网承认刘强东一度被捕的原因是涉嫌XX"}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"别提了朋友哥哥刘强东窗事发了"}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"刘强东施效颦，没想到竟然收获了流量"}
{"index":{"_id":4}}
{"title":"刘强东是谁？我不认识"}
POST test-004/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "刘强东"
}
}
}
用的短语检索 match_phrase，搜索结果如下：
原因说明，analyzer API 能说明一切。
POST test-004/_analyze
{
"text": [
"京东英文官网承认刘强东一度被捕的原因是涉嫌XX"
],
"analyzer": "ik_max_word"
}
分词结果如下：
面对如上召回情况，部分不追求精准率只追求召回率的业务场景，可能会需要文档_id = 1、2、3、4 全部都要召回。
这时候，如果不改变分词的情况下，可能的解决方案之一就是：wildcard 检索实现。
POST test-004/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"title.keyword": "*刘强东*"
}
}
}
如上的方式，文档1、2、3、4全部召回。
相当于在原有DSL的基础上，只改动检索方式和字段名称就搞定了产品经理的提高召回率的需求。
貌似，可以交差大吉了。实则，有非常大的隐患。
4、wildcard 可能的风险
官方文档是这么说的：
中文含义是：避免以*或？开头的模式。这会增加查找匹配项所需的迭代次数并降低搜索性能。
wildcard 到底有多慢？如下示例可见一斑：
wildcard 检索字段指定的字符数多了以后，会报错如下：
在 wood 大叔 2017年的文章中，曾经指出如下的核心点：
-
4.1 出现问题
用户输入的字符串长度没有做限制，导致首尾通配符中间可能是很长的一个字符串。后果就是对应的wildcard Query执行非常慢，非常消耗CPU。
-
4.2 根本原因
为了加速通配符和正则表达式的匹配速度，Lucene4.0开始会将输入的字符串模式构建成一个DFA (Deterministic Finite Automaton)，带有通配符的pattern构造出来的DFA可能会很复杂，开销很大。
源码及细节推荐阅读：
https://elasticsearch.cn/article/171
https://elasticsearch.cn/article/186
5、wildcard 实战中的悲剧
如下，采用原汁原味的技术群交流内容，更具有说服力。
更能警示大家：慎用 Wildcard！
5.1 悲剧1：一味的满足产品经理的需求，wildcard 不考虑性能的乱用。
5.2 悲剧2：wildcard 参数传了一篇文章进来，导致集群宕机！
5.3 悲剧3：wildcard 搜索一百个汉字，导致CPU利用率 100%！
注意是：不同100个字组合，一直搜。
5.4 悲剧4：客户现场演示，集群宕机！
根因：bool 组合了近 100 组+ wildcard 不同关键词的检索。
6、wildcard 可能的替代方案
在寻求解决方案的时候，我们要先问一下：为什么大家喜欢用 wildcard 实现模糊检索?
得到的答复往往是：顺手，类似Mysql like 查询，短、平、快的达到了产品经理的要求，满足了项目需求。
但，这忽略了性能问题以及可能带来的灾难后果。
所以，解决方案应该从根源上入手，以寻求彻底解决。
6.1 替代方案一：写入时分词优化，使用 Ngram 分词。
更细粒度分词，更有利于数据的召回！
PUT test-005
{
"settings": {
"index.max_ngram_diff": 10,
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"type": "ngram",
"min_gram": 3,
"max_gram": 10,
"token_chars": [
"letter",
"digit"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
POST test-005/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"英文官网承认刘强东一度被捕的原因是涉嫌性侵"}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"别提了朋友哥哥刘强东窗事发了"}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"刘强东施效颦，没想到竟然收获了流量"}
{"index":{"_id":4}}
{"title":"刘强东是谁？我不认识"}
POST test-005/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "刘强东"
}
}
}
Ngram 实现推荐：
Elasticsearch能检索出来，但不能正确高亮怎么办？
6.2 替代方案二：7.9 + 以上的版本，使用 wildcard 数据类型。
wildcard 类型出现的目的：一方面避免了某些场景下分词查询不准确的问题，另一方面也解决了通配符和正则检索的效率问题。
注意：新上的数据类型 wildcard，而非 wildcard 检索。
使用方法参见：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/keyword.html#wildcard-field-type。
6.3 禁用方案：禁止使用wildcard 模糊检索
特殊业务场景需要禁止：wildcard 检索。
实现如下：
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"search.allow_expensive_queries": false
}
}
需要强调的是：
“search.allow_expensive_queries” 是 7.7+ 版本才有的功能，早期版本会报错。
7、小结
由于技术惯性，我们习惯于相同或者相通技术的技术迁移，比如：mysql like 查询迁移到 Elasticsearch 中的 wildcard 模糊检索。但迁移的时候一定要注意：不同技术点的实现差异，同时要多关注技术点不能可能导致的性能问题。
即便 2017年 wood 大叔就发了两篇文章让大家警惕 wildcard 模糊检索可能带来的性能问题。但四年后的今天，仍然很多公司的实战业务中还未考虑性能及后果的前提下，乐此不疲的用着 wildcard 检索！
所以，本文算是 wood 大叔的 wildcard 警示文章接力，希望更多人看到。
参考：
https://t.zsxq.com/Y3zv7Eq
https://t.zsxq.com/bm62zZf
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