主要知识点：
- 搜索推荐的使用场景
- 用法
- 原理
一、搜索推荐的使用场景
搜索推荐，就是在你做搜索时，当你写出一部搜索词时，es会自提示接下来要写的词，比如当你在搜索hello w 时，如果es中有如下文档，则es会自动提示hello word、hello we、hello wind。类似我们在用百度时的自动搜索提示。
hello world
hello we
hello win
hello wind
hello dog
hello cat
hello w -->
hello world
hello we
hello win
hello wind
二、语法
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"title": "hello d"
}
}
}
三、原理
原理跟match_phrase类似，唯一的区别，就是把最后一个term作为前缀去搜索
简单过程如下：
- hello就是去进行match，搜索对应的doc。
- w，会作为前缀，去扫描整个倒排索引，找到所有w开头的doc
- 然后找到所有doc中，即包含hello，又包含w开头的字符的doc。
- 然后根据你的slop去计算，看在slop范围内，能不能让hello w，正好跟doc中的hello和w开头的单词的position相匹配
也可以指定slop，但是只有最后一个term会作为前缀
max_expansions：指定prefix最多匹配多少个term，超过这个数量就不继续匹配了，限定性能，默认情况下，前缀要扫描所有的倒排索引中的term，去查找w打头的单词，但是这样性能太差。可以用max_expansions限定，w前缀最多匹配多少个term就不再继续搜索倒排索引了。
最后说明，这种方式性能很差，一般情况下，不要用这种方式。