prefix 前缀查询

为了找到所有以 W1 开始的邮编，可以使用简单的 prefix 查询：

  1. GET /my_index/address/_search
  2. {
  3.     "query": {
  4.         "prefix": {
  5.             "postcode": "W1"
  6.         }
  7.     }
  8. }

prefix 查询是一个词级别的底层的查询，它不会在搜索之前分析查询字符串，它假定传入前缀就正是要查找的前缀。
Tip 默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。 prefix 查询和 prefix 过滤器这两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而查询不行。

之前已经提过：“只能在倒排索引中找到存在的词”，但我们并没有对这些邮编的索引进行特殊处理，每个邮编还是以它们精确值的方式存在于每个文档的索引中，那么 prefix 查询是如何工作的呢？

回想倒排索引包含了一个有序的唯一词列表（本例是邮编）。对于每个词，倒排索引都会将包含词的文档 ID 列入 倒排表（postings list） 。与示例对应的倒排索引是：

  1.     Term:          Doc IDs:
  2.     -------------------------
  3.     "SW5 0BE"    |  5
  4.     "W1F 7HW"    |  3
  5.     "W1V 3DG"    |  1
  6.     "W2F 8HW"    |  2
  7.     "WC1N 1LZ"   |  4
  8.     -------------------------

为了支持前缀匹配，查询会做以下事情：

  1. 扫描词列表并查找到第一个以 W1 开始的词。
  2. 搜集关联的文档 ID 。
  3. 移动到下一个词。
  4. 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。

这对于小的例子当然可以正常工作，但是如果倒排索引中有数以百万的邮编都是以 W1 开头时，前缀查询则需要访问每个词然后计算结果！

前缀越短所需访问的词越多。如果我们要以 W 作为前缀而不是 W1 ，那么就可能需要做千万次的匹配。
Caution prefix查询或过滤对于一些特定的匹配是有效的，但使用方式还是应当注意。当字段中词的集合很小时，可以放心使用，但是它的伸缩性并不好，会对我们的集群带来很多压力。可以使用较长的前缀来限制这种影响，减少需要访问的量。

本章后面会介绍另一个索引时的解决方案，这个方案能使前缀匹配更高效，不过在此之前，需要先看看两个相关的查询： wildcard 和 regexp （模糊和正则）。