您可能需要结合使用ngram和模糊匹配查询。如果您需要入门，我写了一篇有关Qbox的ngram的博客文章：https ://qbox.io/blog/an-introduction-to-
ngrams-in-elasticsearch 。我将在帖子结尾处滑动入门代码，以说明我的意思。
另外，我认为您是使用两个字段
name还是仅使用一个字段都没有多大关系。如果由于其他原因需要两个字段，则可能要在查询中使用该
_all字段。为简单起见，我在这里只使用一个字段。
这是一个映射，可以让您获得想要的部分单词匹配，假设您只在乎单词开头的标记（否则使用ngrams而不是edge
ngrams）。使用ngram有很多细微差别，因此如果您需要更多信息，我将参考您的文档和入门。
PUT /test_index{ "settings": { "number_of_shards": 1, "analysis": { "filter": { "edge_ngram_filter": { "type": "edge_ngram", "min_gram": 1, "max_gram": 10 } }, "analyzer": { "edge_ngram_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "edge_ngram_filter" ] } } } }, "mappings": { "doc": { "properties": { "name": { "type": "string", "index_analyzer": "edge_ngram_analyzer", "search_analyzer": "standard" } } } }}这里要特别注意的一件事：
"min_gram": 1。这意味着将从索引值生成单字符令牌。当您查询时，这将产生一个相当宽的网络（例如，许多单词以“
j”开头），因此您可能会得到一些意外的结果，尤其是在与模糊性结合时。但这是使您的“ J Smith”查询正常运行所必需的。因此，需要权衡取舍。
为了说明，我索引了四个文档：
PUT /test_index/doc/_bulk{"index":{"_id":1}}{"name":"John Hancock"}{"index":{"_id":2}}{"name":"John Smith"}{"index":{"_id":3}}{"name":"Bob Smith"}{"index":{"_id":4}}{"name":"Bob Jones"}您的查询通常有效，但有几点警告。
POST /test_index/_search{ "query": { "match": {"name": { "query": "John", "fuzziness": "AUTO", "operator": "and"} } }}由于ngrams加上模糊性，此查询返回三个文档：
{ "took": 3, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 0.90169895, "hits": [ { "_index": "test_index", "_type": "doc", "_id": "1", "_score": 0.90169895, "_source": { "name": "John Hancock" } }, { "_index": "test_index", "_type": "doc", "_id": "2", "_score": 0.90169895, "_source": { "name": "John Smith" } }, { "_index": "test_index", "_type": "doc", "_id": "4", "_score": 0.6235822, "_source": { "name": "Bob Jones" } } ] }}那可能不是您想要的。另外，
"AUTO"不适用于“ Jhon Smi”查询，因为“ Jhon”与“ John”的编辑距离为2，而“
AUTO”对3-5个字符的字符串使用的编辑距离为1（请参阅文档有关更多信息）。因此，我必须改用以下查询：
POST /test_index/_search{ "query": { "match": {"name": { "query": "Jhon Smi", "fuzziness": 2, "operator": "and"} } }}...{ "took": 17, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 1.4219328, "hits": [ { "_index": "test_index", "_type": "doc", "_id": "2", "_score": 1.4219328, "_source": { "name": "John Smith" } } ] }}其他查询按预期方式工作。因此，该解决方案并不完美，但是它将使您接近。
这是我使用的所有代码：
http://sense.qbox.io/gist/ba5a6741090fd40c1bb20f5d36f3513b4b55ac77
