Частичный поиск слов не работает в elasticsearch (elasticsearch-py) с использованием mongo-connector

В настоящее время я проиндексировал свою коллекцию mongoDB в Elasticsearch, работающем в контейнере докеров. Я могу запросить документ по его точному имени, но Elasticsearch не может сопоставить запрос, если это только часть имени. Вот пример:

>>> es = Elasticsearch('0.0.0.0:9200')
>>> es.indices.get_alias('*')
{'mongodb_meta': {'aliases': {}}, 'sigstore': {'aliases': {}}, 'my-index': {'aliases': {}}}
>>> x = es.search(index='sigstore', body={'query': {'match': {'name': 'KEGG_GLYCOLYSIS_GLUCONEOGENESIS'}}})
>>> x
{'took': 198, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 1, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 8.062855, 'hits': [{'_index': 'sigstore', '_type': 'sigs', '_id': '5d66c23228144432307c2c49', '_score': 8.062855, '_source': {'id': 1, 'name': 'KEGG_GLYCOLYSIS_GLUCONEOGENESIS', 'description': 'http://www.broadinstitute.org/gsea/msigdb/cards/KEGG_GLYCOLYSIS_GLUCONEOGENESIS', 'members': ['ACSS2', 'GCK', 'PGK2', 'PGK1', 'PDHB', 'PDHA1', 'PDHA2', 'PGM2', 'TPI1', 'ACSS1', 'FBP1', 'ADH1B', 'HK2', 'ADH1C', 'HK1', 'HK3', 'ADH4', 'PGAM2', 'ADH5', 'PGAM1', 'ADH1A', 'ALDOC', 'ALDH7A1', 'LDHAL6B', 'PKLR', 'LDHAL6A', 'ENO1', 'PKM2', 'PFKP', 'BPGM', 'PCK2', 'PCK1', 'ALDH1B1', 'ALDH2', 'ALDH3A1', 'AKR1A1', 'FBP2', 'PFKM', 'PFKL', 'LDHC', 'GAPDH', 'ENO3', 'ENO2', 'PGAM4', 'ADH7', 'ADH6', 'LDHB', 'ALDH1A3', 'ALDH3B1', 'ALDH3B2', 'ALDH9A1', 'ALDH3A2', 'GALM', 'ALDOA', 'DLD', 'DLAT', 'ALDOB', 'G6PC2', 'LDHA', 'G6PC', 'PGM1', 'GPI'], 'user': '[email protected]', 'type': 'public', 'level1': 'test', 'level2': 'test2', 'time': '08-28-2019 14:03:29 EDT-0400', 'source': 'File', 'mapped': [''], 'notmapped': [''], 'organism': 'human'}}]}}

При использовании полного имени документа elasticsearch может успешно запросить его. Но вот что происходит, когда я пытаюсь выполнить поиск по части имени или использовать подстановочный знак:

>>> x = es.search(index='sigstore', body={'query': {'match': {'name': 'KEGG'}}})
>>> x
{'took': 17, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 0, 'relation': 'eq'}, 'max_score': None, 'hits': []}}



>>> x = es.search(index='sigstore', body={'query': {'match': {'name': 'KEGG*'}}})
>>> x
{'took': 3, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 0, 'relation': 'eq'}, 'max_score': None, 'hits': []}}

В дополнение к настройкам индекса по умолчанию я также попытался создать индекс, который позволяет использовать токенизатор nGram, чтобы я мог выполнять частичный поиск, но это также не сработало. Вот настройки, которые я использовал для этого индекса:

{
  "sigstore": {
    "aliases": {},
    "mappings": {},
    "settings": {
      "index": {
        "max_ngram_diff": "99",
        "number_of_shards": "1",
        "provided_name": "sigstore",
        "creation_date": "1579200699718",
        "analysis": {
          "filter": {
            "substring": {
              "type": "nGram",
              "min_gram": "1",
              "max_gram": "20"
            }
          },
          "analyzer": {
            "str_index_analyzer": {
              "filter": [
                "lowercase",
                "substring"
              ],
              "tokenizer": "keyword"
            },
            "str_search_analyzer": {
              "filter": [
                "lowercase"
              ],
              "tokenizer": "keyword"
            }
          }
        },
        "number_of_replicas": "1",
        "uuid": "3nf915U6T9maLdSiJozvGA",
        "version": {
          "created": "7050199"
        }
      }
    }
  }
}

и это соответствующая команда python, которая его создала:

es.indices.create(index='sigstore',body={"mappings": {},"settings": { 'index': { "analysis": {"analyzer": {"str_search_analyzer": {"tokenizer": "keyword","filter": ["lowercase"]},"str_index_analyzer": {"tokenizer": "keyword","filter": ["lowercase", "substring"]}},"filter": {"substring": {"type": "nGram","min_gram": 1,"max_gram": 20}}}},'max_ngram_diff': '99'}})

Я использую mongo-connector в качестве конвейера между моей коллекцией mongoDB и elasticsearch. Вот команда, которую я использую для его запуска:

mongo-connector -m mongodb://username:[email protected]:27017/?authSource=admin -t elasticsearch:9200 -d elastic2_doc_manager -n sigstore.sigs

Я не уверен, почему мой elasticsearch не может получить частичное совпадение, и мне интересно, есть ли какой-то параметр, который мне не хватает, или есть какая-то критическая ошибка, которую я где-то сделал. Спасибо за прочтение.

Версии

MongoDB 4.0.10

elasticsearch == 7.1.0

elastic2-doc-manager [elastic5]