目前，我们要做的工作有好几项。整理出一简对多繁和一繁对多简的汉字（在维基百科上似乎有个比较齐全的列表，我已经收集好了）。针对这些汉字分别制作转换校正表（ConvertZ本身自带，维基百科上也有，但词汇量还是太少了些）。收集简繁转换所用的测试文本范例（目前没找到比较齐全的测试范例）。开发程序进行转换。 除了上述第一条基本上已完成、第四条只能由本人完成之外，第二三条均可通过大家协作来完成。希望有更多的
1. ES其实也就像一个数据库，它有自己的一套存储结构。像建立数据库表一样，我们需要为每个字段添加一些属性，比如字段类型，该字段是否要分词，该字段需要哪种分词器去解析它等。以下是完整的字段属性：
1. "status": {
2. "type": "string", //字符串类型
3. "index": "analyzed"//分词，不分
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2024-05-21 20:10:01
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文章目录Elasticsearch (7.x) 学习1、Index（索引）2、Mapping（映射）3、Document（文档）4、索引的基本操作4.1 创建索引4.2 查询索引4.3 删除索引5、文档的基本操作5.1 创建文档5.2 查询文档5.3 修改文档5.4 删除文档5.5 文档批量操作5、ES中的高级查询5.1 查询所有文档数据(match_all)5.2 查询文档数据，并指定返回字段
分词搜索引擎的核心是倒排索引（这里不展开讲），而倒排索引的基础就是分词。所谓分词可以简单理解为将一个完整的句子切割为一个个单词的过程。在 es 中单词对应英文为 term。我们简单看个例子：ES 的倒排索引即是根据分词后的单词创建，即 我、爱、北京、天安门这4个单词。这也意味着你在搜索的时候也只能搜索这4个单词才能命中该文档。实际上 ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候，如下
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2023-10-26 22:06:17
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相信很多人都已经接触过Elasticsearch了，而且查询的时候使用的最多的就是 match 查询 那么match 到底是怎么做的呢？ 接下来用Elasticsearch的 profile 来分析match查询到底是个什么鬼？为什么有的时候会分词去查，有的时候又不会分词去查询。我使用的是Elasticsearch7.6 (不同版本可能会稍有不同) 和Ik分词器首先我们先创建索引PUT test_
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2024-04-30 16:55:57
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本文不适合Java初学者，适合对spring boot有一定了解的同学。 文中可能涉及到一些实体类、dao类、工具类文中没有这些类大家不必在意，不影响本文的核心内容，本文重在对方法的梳理。 word分词器maven依赖<dependency>
<groupId>org.apdpl
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2024-06-27 06:54:11
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1. 认识分词器1.1 Analyzer 分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成： • character filter ：字符过滤器，对文本进行字符过滤处理，如处理文本中的html标签字符。处理完后再交给tokenizer进行分词。一个analyzer中可包含0个或多个
ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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文章目录01. ElasticSearch 分析器1. ElasticSearch match 文本搜索的过程？2. ElasticSearch 分析器是什么？3. ElasticSearch 分析器的功能？02. ElasticSearch 字符过滤器4. ElasticSearch 字符过滤器是什么？5. ElasticSearch 内置的字符过滤器有哪些？6. ElasticSearch
全文检索介绍全文检索的发展过程：数据库使用SQL语句：select * from table where data like “%检索内容%”出现lucene全文检索工具（缺点：暴露的接口相对复杂，且没有效率）出现分布式检索服务框架solr（缺点：建立索引期间。solr搜索能力极度下降，造成实时索引效率不高）出现 Elasticsearch ，是以lucene为基础，基于Restful接口进行发布
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2024-07-18 15:13:49
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接第20节4、分词一个 tokenizer (分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens (词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens流。例如, whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本"Quick brown fox!"分割为[Quick， brown， fox!l。该 tokenizer (分词器)还负责记录各个 term (词条)的顺序或
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2024-08-20 11:28:53
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ElasticSearch简称es，是一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能ElasticSearch本身是一个存储、计算、搜索数据的引擎，可以结合kibana(数据可视化工具)、Beats(数据抓取工具)、Logstash(数据抓取工具)，组成elastic stack(ELK)，可应用于日志统计、实时监控等领域。除了elasticsearch本身，其他组件都
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2024-03-19 21:07:56
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1. 测试数据准备官方GitHub有给我们提供测试数据，https://github.com/elastic/elasticsearch/edit/master/docs/src/test/resources/accounts.json进入，将数据复制，然后在Kibana上执行批量操作，如图：查看索引信息API官网参考地址：https://www.elastic.co/guide/en/elast
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2024-05-21 17:16:40
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接第22节3)、自定义词库ik 分词器默认的分词并不能满足我们的需求，对于一些新的网络用语，ik 分词器就会无法准确的进行分词识别，比如：POST _analyze{"analyzer": "ik_max_word","text": "乔碧萝殿下"}分词之后显示为如下，可以看到 ik 分词器无法识别出“乔碧萝”是一个人名：在这里插入图片描述所以，需要进行自定义拓展词库。要自定义拓展词库，可以修改
文章目录倒排索引（Inverted Index）和正排索引（Forward Index）es和MySQL对比IK分词器的总结mapping映射使用springboot整合的ES来进行操作Es1. 实体类中添加注解2. 编写Repository层3. 通过Repository进行增删改查 倒排索引（Inverted Index）和正排索引（Forward Index）正排索引是一种以文档为单位的索
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2024-09-06 09:29:33
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摘自Elasticsearch－基础介绍及索引原理分析Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。实时分析的分
1.1 数据类型1.1.1 核心数据类型类型字符串类型text【分词】、keyword【不分词】数值类型long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float日期类型date布尔类型boolean二进制类型binary范围类型integer_range、float_range、long_range、double_range、date
全文检索Lucene工具elasticsearch基础elasticsearch数据处理elasticsearch数据查询elasticsearch-headelasticsearch-postmanelasticsearch-Kibanaspringboot-elasticsearch快捷使用导航API快捷使用导航常见ES报错情况全文检索一、什么是全文检索数据的分类：
结构化数据 格式固定
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2024-10-09 07:08:37
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索引：正排索引 -文档id到文档内容、单词的关联关系倒排索引 -单词到文档id的关联关系:  
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2024-02-23 20:04:34
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这篇文章主要是来浅谈一下elasticsearch的分词原理，让各位同学对分词不再陌生~废话不多说，我们直接上干货前言一我们创建一个文档 PUT test/_doc/1
{
"msg":"乔丹是篮球之神"
}我们通过'乔丹'这个关键词来搜索这个文档POST /test/_search
{
"query": {
"match": {
"msg": "乔丹"
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2024-05-03 13:20:07
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