请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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模糊性编辑
模糊匹配 对待 “模糊” 相似的两个词似乎是同一个词。 首先，我们需要对我们所说的 模糊性 进行定义。
在1965年，Vladimir Levenshtein 开发出了 Levenshtein distance， 用来度量从一个单词转换到另一个单词需要多少次单字符编辑。他提出了三种类型的单字符编辑：
- 一个字符 替换 另一个字符： _f_ox → _b_ox
- 插入 一个新的字符：sic → sic_k_
- 删除 一个字符：b_l_ack → back
Frederick Damerau 后来在这些操作基础上做了一个扩展：
- 相邻两个字符的 换位 ： _st_ar → _ts_ar
举个例子，将单词 bieber 转换成 beaver 需要下面几个步骤：
-
把
b替换成v：bie_b_er → bie_v_er -
把
i替换成a：b_i_ever → b_a_ ever -
把
e和a进行换位：b_ae_ver → b_ea_ver
这三个步骤表示 Damerau-Levenshtein edit distance 编辑距离为 3 。
显然，从 beaver 转换成 bieber 是一个很长的过程—他们相距甚远而不能视为一个简单的拼写错误。
Damerau 发现 80% 的拼写错误编辑距离为 1 。换句话说， 80% 的拼写错误可以对原始字符串用 单次编辑 进行修正。
Elasticsearch 指定了 fuzziness 参数支持对最大编辑距离的配置，默认为 ２ 。
当然，单次编辑对字符串的影响取决于字符串的长度。对单词 hat 两次编辑能够产生 mad ，
所以对一个只有 3 个字符长度的字符串允许两次编辑显然太多了。
fuzziness 参数可以被设置为 AUTO ，这将导致以下的最大编辑距离：
-
字符串只有 1 到 2 个字符时是
0 -
字符串有 3 、 4 或者 5 个字符时是
1 -
字符串大于 5 个字符时是
2
当然，你可能会发现编辑距离 2 仍然是太多了，返回的结果似乎并不相关。
把最大 fuzziness 设置为 1 ，你可以得到更好的结果和更好的性能。