准备一、了解sharding-jdbc概念官方文档：sharding-jdbcShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的
背景 这里介绍的优化是基于 ik 分词源码的优化。首先，我们知道，ik 分词默认有两种分词模式，分别为：ik_max_word 和 ik_smart 这里针对这两种分词方式分别存在的问题有： ik_max_word ：最细粒度分词方式 分的太细了，召回率确实很高，但是会导致召回的内容存在语义问题。例如，北京的一天，召回了 南京的游玩，或者任何地方的一天等等。 ik_smart：最粗颗
IK分词器本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。简介倒排索引众所周知，ES是一个及其强大的搜索引擎，那么它为什么搜索效率极高呢，当然和他的存储方式脱离不了关系，ES采取的是倒排索引，就是反向索引；常见索引结构几乎都是通过key找value，例如Map；倒排索引的优势就是有效利用Value，将多个含有相同Value的值存储至同一位置。分词器为了配合倒排索引，分词器也就诞生了，只有合理的利用Val
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2023-10-14 20:57:43
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1、IK分词器简介 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展
一、elasticsearch之ik分词器前言在知名的中分分词器中，ik中文分词器的大名可以说是无人不知，elasticsearch有了ik分词器的加持，要了解ik中文分词器，就首先要了解一下它的由来。ik分词器的由来IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IK Analyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项
SpringCloud微服务架构 文章目录微服务框架SpringCloud微服务架构17 初识ES17.6 安装IK 分词器17.6.1 分词器 17 初识ES17.6 安装IK 分词器17.6.1 分词器es在创建倒排索引时需要对文档分词；在搜索时，需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则对中文处理并不友好。我们在kibana的DevTools中测试：# 测试分词器
POST /_analyze
Springboot集成elasticsearch 使用IK+拼音分词docker安装ES下载docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2启动docker run -d --name="es" -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "cluster.name=elasticsearch" -e "
Spring的特征 Spring的常用模块 Spring的主要jar包 bean与装配的的方式有很多种，可以通过xml，getset方式，构造函数或者注解等。简单易用的方式就是使用Spring的注解了，Spring提供了大量的注解方式，让项目阅读和开发起来更加方便。Spring 启示录https://www.yuque/docs/share/866abad4-7106-45e7-af
Elasticsearch中，内置了很多分词器（analyzers），例如standard （标准分词器）、english （英文分词）和chinese （中文分词）。其中standard 就是无脑的一个一个词（汉字）切分，所以适用范围广，但是精准度低；english 对英文更加智能，可以识别单数负数，大小写，过滤stopwords（例如“the”这个词）等；chinese 效果很差;1、elas
## Java集成IK分词器
IK分词器是一款基于java语言开发的轻量级中文分词工具。它具有高效、精准的分词效果，广泛应用于各类文本处理领域。在java开发中集成IK分词器可以帮助我们实现更加准确和高效的文本分析。
### IK分词器的集成
在java项目中集成IK分词器非常简单，我们只需引入相关的依赖包即可。以下是一个简单的示例代码：
```java
import org.wltea.
主要知识点：
• 知道IK默认的配置文件信息
• 自定义词库
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2023-07-14 07:28:19
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ES中分词器Analyzer的组成分词器是专门处理分词的组件，由三部分组成。Character filter：针对原始文本处理，例如去除htmlTokenizer：按照规则切分为单词Token Filter：将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词以上三部分是串行处理的关系，除Tokenizer只能一个外，其他两个都可以多个。IK分词器仅实现了TokenizerIK分词器原理
1、插件地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.0.0/elasticsearch-analysis-ik-7.0.0.zip
2、找到对应版本的插件通过 http://192.168.1.8:9200查看ES的版本，找到对应的IK分词插件
下载与之对应的版本https://github.c
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2019-05-22 11:29:00
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服务拆分+Eureka服务拆分--服务远程调用第一步： 注册RestTemplate 第二步：服务远程调用RestTemplate Eureka提供者与消费者一个服务可以同时是提供者和消费者。Eureka原理分析在Eureka架构中，微服务角色有两类：EurekaServer：服务端，注册中心记录服务信息心跳监控EurekaClient：客户端Provider：服务
一、简介 Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、
IK 分词器和ElasticSearch集成使用1.上述查询存在问题分析在进行字符串查询时，我们发现去搜索"搜索服务器"和"钢索"都可以搜索到数据；
而在进行词条查询时，我们搜索"搜索"却没有搜索到数据；
究其原因是ElasticSearch的标准分词器导致的，当我们创建索引时，字段使用的是标准分词器：{
"mappings": {
"article": {
背景：IK分词器分为两种，粗粒度分词和细粒度分词，粗粒度会分为长词，细粒度分出的词比较多，会分出与词库中所有可匹配的词，现在我们想要这样的分词效果如：关键词：“北京青年路”粗粒度会分出： 细粒度会分出： 那么我们需要只分出整词、去掉包含词、相同词不去重 如下： 1、歧义词处理这个功能实际上是用到了IK的歧义词处理，为什么粗粒度不展示包含词和重复词了？是因为做了歧
1、IK分词器也是基于正向匹配的分词算法。2、IK分词器，基本可分为两种模式，一种为smart模式，一种为非smart模式3、非smart模式所做的就是将能够分出来的词全部输出；smart模式下，IK分词器则会根据内在方法输出一个认为最合理的分词结果，这就涉及到了歧义判断4、Lexeme 词元，compareTo(Lexeme other)这个方法决定了词元在链路中的位置5、Lexeme
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2023-08-07 17:51:38
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什么是IK分词器？分词:把一段中文或者别的划分成一个一个的关键字,我们在搜索的时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如"我爱魏一鹤"会被分成"我",“爱”,“魏”,“一”,“鹤”,这显然是不符合要求的,索引我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题 如果要使用中文,建议使用ik分词器 IK提供了两个分词算法,i
1.前言在使用ES进行中文搜索时，分词的效果直接影响搜索的结果。对于没有能力自研分词，或者一般的使用场景，都会使用ik分词器作为分词插件。ik分词器的基本使用可以参考:Elasticsearch中ik分词器的使用 。ik分词器的主要逻辑包括三部分：1)词典：词典的好坏直接影响分词结果的好坏，本文将介绍词典的构建和存储结构 2)词的匹配：有了词典之后，就可以对输入的字符串逐字句和
