搜尋推薦：類似百度，下拉框自動匹配輸入的內容
       最後一個term字首搜尋，前面的 match搜尋，結合前兩搜尋篩選出結果
      max_expansions：指定prefix最多匹配多少個term，超過就不匹配了，限定效能(大資料）


ngram和index-time搜尋推薦原理

1、什麼是ngram

quick，5種長度下的ngram:

ngram length=1，  q u i c k
ngram length=2，  qu ui ic ck
ngram length=3，  qui uic ick
ngram length=4
 
，  quic uick
ngram length=5，  quick

2、什麼是edge ngram

quick，anchor首字母后進行ngram

q
qu
qui
quic
quick             看到區別了嗎？

使用edge ngram將每個單詞都進行進一步的分詞切分，用切分後的ngram來實現字首搜尋推薦功能 :

hello world
hello we

h
he
hel
hell
hello       

w           
wo
wor
worl
world

搜尋時不需要根據字首掃描整個索引，直接匹配，match操作，全文檢索所以包含hello沒有w的也會被搜尋出來，可以用match_phrase卡一下


建立索引時可以直接指定長度,發現在哪裡指定了嗎？

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "autocomplete_filter": { 
                    "type":     "edge_ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 3
                }
            },
            "analyzer": {
                "autocomplete"
 
: {
                    "type":      "custom",
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "autocomplete_filter" 
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

超過長度（3）之後的單詞的就不要了：hello——> hel
新增分詞器