Filtros de token

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite asciiConverter no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione asciiFolding no menu suspenso.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo page_updated_by.first_name.

11. Selecione page_updated_by.first_name no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione asciiConverter nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "dynamic": false,
        "fields": {
          "first_name": {
            "type": "string",
            "analyzer": "asciiConverter"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "asciiConverter",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "asciiFolding"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite dmsAnalyzer no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione daitchMokotoffSoundex no menu suspenso e selecione o valor mostrado na tabela a seguir para o campo originalTokens:

   Campo	Valor
   originalTokens	include

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo page_updated_by.last_name.

11. Selecione page_updated_by.last_name no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type .

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione dmsAnalyzer nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "dynamic": false,
        "fields": {
          "last_name": {
            "type": "string",
            "analyzer": "dmsAnalyzer"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "dmsAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "daitchMokotoffSoundex",
          "originalTokens": "include"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite titleAutocomplete no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione icuFolding no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione edgeGram no menu suspenso e digite o valor mostrado na tabela a seguir para os campos:

   Campo	Valor
   minGram	4
   maxGram	7

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo título.

13. Selecione título no menu suspenso Field Name e Cadeia de caracteres no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione titleAutocomplete nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "titleAutocomplete",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "titleAutocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "titleAutocomplete",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        },
        {
          "type": "edgeGram",
          "minGram": 4,
          "maxGram": 7
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite englishPossessiveStemmer no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione englishPossessive no menu suspenso.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo título.

11. Selecione título no menu suspenso Field Name e Cadeia de caracteres no menu suspenso Data Type.

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione englishPossessiveStemmer nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "englishPossessiveStemmer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "englishPossessiveStemmer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "englishPossessive"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite wordDelimiterGraphFlatten no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione whitespace no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione wordDelimiterGraph no menu suspenso e configure os campos a seguir do filtro de token.

   1. Selecione os seguintes campos:

      Campo	Valor
      delimiterOptions.generateWordParts	true
      delimiterOptions.preserveOriginal	true

   2. Digite SIGN_IN no campo protectedWords.words.

   3. Selecione protectedWords.ignoreCase.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

10. Selecione flattenGraph no menu suspenso.

11. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

12. Clique em Add para criar o analisador customizado.

13. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo mensagem.

14. Selecione a mensagem na lista suspensa Field Name e Cadeia de caracteres na lista suspensa Data Type .

15. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione wordDelimiterGraphFlatten nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

16. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "wordDelimiterGraphFlatten"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "wordDelimiterGraphFlatten",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "wordDelimiterGraph",
          "delimiterOptions" : {
            "generateWordParts" : true,
            "preserveOriginal" : true
          },
          "protectedWords": {
            "words": [
              "SIGN_IN"
            ],
            "ignoreCase": false
          }
        },
        {
          "type": "flattenGraph"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite diacriticFolder no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione keyword no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione icuFolding no menu suspenso.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado text.sv_FI.

11. Selecione o campo aninhado text.sv_FI no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione diacriticFolder nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "diacriticFolder",
  "mappings": {
    "fields": {
      "text": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "sv_FI": {
            "analyzer": "diacriticFolder",
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "diacriticFolder",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite textNormalizer no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione whitespace no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione icuNormalizer no menu suspenso e selecione nfkc no menu suspenso normalizationForm.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo mensagem.

11. Selecione a mensagem na lista suspensa Field Name e Cadeia de caracteres na lista suspensa Data Type .

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione textNormalizer nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "textNormalizer",
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "textNormalizer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "textNormalizer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuNormalizer",
          "normalizationForm": "nfkc"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite kStemmer no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione lowercase no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione kStemming no menu suspenso.

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado text.en_US.

13. Selecione o campo aninhado text.en_US no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione kStemmer nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "kStemmer",
  "mappings": {
    "dynamic": true
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "kStemmer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "type": "kStemming"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite longOnly no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione icuFolding no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione length no menu suspenso e configure o seguinte campo para o filtro de token:

   Campo	Valor
   min	20

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado text.sv.FI.

13. Selecione text.sv.FI aninhado no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione longOnly nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "text": {
        "type": "document",
        "dynamic": true,
        "fields": {
          "sv_FI": {
            "type": "string",
            "analyzer": "longOnly"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "longOnly",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuFolding"
        },
        {
          "type": "length",
          "min": 20
        }
      ]
    }
  ]
}

O exemplo de definição de índice a seguir indexa o campo title na coleção de minutos como o tipo autocompletar com a estratégia de tokenização nGram. Ele aplica um analisador customizado denominado keywordLowerer ao campo title. O analisador customizado especifica o seguinte:

1. Aplique o tokenizador de palavra-chave para criar um único token para uma string ou array de strings.

2. Aplique o filtro de token lowercase para converter texto de token em minúsculas.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "keywordLowerer",
        "tokenization": "nGram",
        "type": "autocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "keywordLowerer",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        }
      ]
    }
  ]
}

A seguinte query pesquisa o campo title utilizando o operador autocomplete para os caracteres standup.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "autocomplete": {
        "query": "standup",
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "title": 1
    }
  }
])

[ { _id: 4, title: 'The daily huddle on tHe StandUpApp2' } ]

O Atlas Search retorna o documento com _id: 4 nos resultados porque o documento contém o termo de query standup. O Atlas Search cria tokens para o campo title usando o tokenizer keyword , o filtro de token lowercase e a estratégia de tokenização nGram para o tipo preenchimento automático. Especificamente, o Atlas Search usa o tokenizador keyword para tokenizar a string inteira como um único token, o que oferece suporte apenas a correspondências exatas em toda a string e, em seguida, usa o filtro de token lowercase para converter os tokens em letras minúsculas. Para o documento nos resultados, o Atlas Search cria o seguinte token utilizando o analisador personalizado:

Após aplicar o analisador customizado, o Atlas Search cria mais tokens de n-grams, pois o Atlas Search indexa o campo title como o tipo autocomplete como especificado na definição de índice. O Atlas Search utiliza os tokens de n-grams, que incluem um token para standup, para corresponder o documento ao termo de query standup.

A seguinte definição de índice indexa o campo message na coleção minutos utilizando um analisador personalizado denominado lowerCaser. O analisador personalizado especifica o seguinte:

1. Aplique o tokenizador padrão para criar tokens com base em regras de quebra de palavras.

2. Aplique os seguintes filtros nos tokens:

   • icuNormalizer para normalizar os tokens usando um modo de normalização unicode padrão.

   • lowercase Filtro de token para converter texto de token em minúsculas.

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "message": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lowerCaser"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "lowerCaser",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "icuNormalizer",
          "normalizationForm": "nfkd"
        },
        {
          "type": "lowercase"
        }
      ]
    }
  ]
}

A query a seguir pesquisa o campo message para o termo sign-in.

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "text": {
        "query": "sign-in",
        "path": "message"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "message": 1
    }
  }
])

[
  { _id: 1, message: 'try to siGn-In' },
  { _id: 3, message: 'try to sign-in' },
  { _id: 2, message: 'do not forget to SIGN-IN. See ① for details.' }
]

O Atlas Search retorna os documentos com _id: 1, _id: 3, e _id: 2 nos resultados para o termo de query sign-in porque o tokenizador icuNormalizer cria primeiro tokens separados dividendo o texto, incluindo a palavra hierárquica, mas mantém a maiúsculas e minúsculas originais no documento e, em seguida, o filtro de token lowercase converte os tokens para minúsculas. O Atlas Search também analisa o termo da query usando o analisador de índice (ou, se especificado, usando o searchAnalyzer) para dividir o termo da query e corresponder ao documento.

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite titleAutocomplete no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione englishPossessive no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione nGram no menu suspenso e configure os seguintes campos para o filtro de token:

   Campo	Valor
   minGram	4
   maxGram	7

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo título.

13. Selecione título no menu suspenso Field Name e Cadeia de caracteres no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione titleAutocomplete nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
 "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "titleAutocomplete"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "titleAutocomplete",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "englishPossessive"
        },
        {
          "type": "nGram",
          "minGram": 4,
          "maxGram": 7
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite porterStemmer no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione standard no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione lowercase no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione porterStemming no menu suspenso.

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador personalizado no campo título.

13. Selecione título no menu suspenso Field Name e Cadeia de caracteres no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione porterStemmer nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "porterStemmer"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "porterStemmer",
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "type": "porterStemming"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite emailRedact no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione keyword no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione lowercase no menu suspenso e clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador personalizado.

8. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

9. Selecione regex no menu suspenso e configure o seguinte para o filtro de token:

   1. Digite ^([a-z0-9_\\.-]+)@([\\da-z\\.-]+)\\.([a-z\\.]{2,5})$ no campo pattern.

   2. Digite redacted no campo replacement.

   3. Selecione all no menu suspenso matches.

10. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

11. Clique em Add para criar o analisador customizado.

12. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado page_updated_by.email.

13. Selecione page_updated_by.email aninhado no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

14. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione emailRedact nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

15. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "email": {
            "type": "string",
            "analyzer": "emailRedact"
          }
        }
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "emailRedact",
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "lowercase"
        },
        {
          "matches": "all",
          "pattern": "^([a-z0-9_\\.-]+)@([\\da-z\\.-]+)\\.([a-z\\.]{2,5})$",
          "replacement": "redacted",
          "type": "regex"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite keywordReverse no campo Analyzer Name.

4. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

5. Selecione keyword no menu suspenso.

6. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

7. Selecione reverse no menu suspenso.

8. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

9. Clique em Add para criar o analisador customizado.

10. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado page_updated_by.email.

11. Selecione page_updated_by.email aninhado no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

12. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione keywordReverse nos menus suspensos Index Analyzer e Search Analyzer.

13. Clique em Add e depois em Save Changes.

Substitua a definição de índice padrão pelo seguinte exemplo:

{
  "analyzer": "lucene.keyword",
  "mappings": {
    "dynamic":
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "keywordReverse",
      "charFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      },
      "tokenFilters": [
        {
          "type": "reverse"
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

2. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

3. Digite emailAutocompleteIndex no campo Analyzer Name.

4. Expanda Character Filters e clique em Add character filter.

5. Selecione mapping no menu suspenso e clique em Add mapping.

6. Insira a seguinte chave e valor:

   Chave	Valor
   @	AT

7. Clique em Add character filter para adicionar o filtro de caracteres ao seu analisador customizado.

8. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

9. Selecione whitespace no menu suspenso e digite 15 no campo maxTokenLength.

10. Expanda Token Filters e clique em Add token filter.

11. Selecione shingle no menu suspenso e configure os seguintes campos.

    Campo	Valor do campo
    minShingleSize	2
    minShingleSize	3

12. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

13. Clique em Add token filter para adicionar outro filtro de token.

14. Selecione edgeGram no menu suspenso e configure os seguintes campos para o filtro de token:

    Campo	Valor do campo
    minGram	2
    maxGram	15

15. Clique em Add token filter para adicionar o filtro de token ao seu analisador customizado.

16. Clique em Add para adicionar o analisador personalizado ao seu índice.

17. Na seção Custom Analyzers, clique em Add Custom Analyzer.

18. Selecione o botão de opção Create Your Own e clique em Next.

19. Digite emailAutocompleteSearch no campo Analyzer Name.

20. Expanda Character Filters e clique em Add character filter.

21. Selecione mapping no menu suspenso e clique em Add mapping.

22. Insira a seguinte chave e valor:

    Chave	Valor
    @	AT

23. Clique em Add character filter para adicionar o filtro de caracteres ao seu analisador customizado.

24. Expanda Tokenizer se estiver recolhido.

25. Selecione whitespace no menu suspenso e digite 15 no campo maxTokenLength.

26. Clique em Add para adicionar o analisador personalizado ao seu índice.

27. Na seção Field Mappings, clique em Add Field Mapping para aplicar o analisador customizado ao campo aninhado page_updated_by.email.

28. Selecione page_updated_by.email aninhado no menu suspenso Field Name e String no menu suspenso Data Type.

29. Na seção de propriedades do tipo de dados, selecione emailAutocompleteIndex no menu suspenso Index Analyzer e emailAutocompleteSearch no menu suspenso Search Analyzer.

30. Clique em Add e depois em Save Changes.