1、matchQuery和termQuery区别 matchQuery：会将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配，若分词中的任意一个词与目标字段匹配上，则可查询到。 matchPhrasePrefix：将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配，当全部分词匹配上，且位置与分词相同，则匹配上 termQuery：不会对搜索词进行分词处理，而是作为一个整体与目标字段进行匹配，若完全匹配，则可查询到。
背景1.ES模糊查询wildcard查询极耗机器CPU资源，查询耗时高，当并发量高时影响ES其它进程。 2.用户实际的模糊查询需求大多是左右模糊匹配。可行性分析match_phrase能够实现词组查询。比如brown fox会返回匹配…brown fox…的结果，此结果与wildcard查询传入brown fox的查询结果一致。相当于我们通过match_phrase实现wildcard查询效果，但
# Java按搜索匹配度排序
在日常生活中，我们经常会遇到需要对数据进行搜索并按照匹配度排序的场景。在Java编程中，实现搜索匹配度排序可以帮助我们更快速地找到我们需要的信息。本文将介绍如何在Java中实现按搜索匹配度排序，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## 什么是搜索匹配度排序？
搜索匹配度排序是指根据搜索关键词与目标数据的匹配程度对数据进行排序的过程。通常情况下，我们会根据搜索关
最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。二、一些常见的概念索引 (index)：相当于mysql中的数据库。映射 (mapping)：包含了一
文章目录排序简介示例单字段排序多字段排序text字段排序排序的两种方法分页与遍历深度分页问题SearchAfterScrollAPI不同的搜索类型和使用场景并发控制对象、嵌套对象、文档的父子关系对象嵌套对象嵌套聚合父子关系设置索引关系索引父文档索引子文档查询根据父文档ID查询父文档根据parentID查询父文档hasChild查询hasParent查询get方法查询子文档更新子文档嵌套对象和父子
搜索引擎的核心思想是：针对用户输入的query，进行分词，然后按从倒排索引中匹配term，再基于如BM25等算法计算相关性，召回item。 在搜索场景中，往往还有一个比较常见的需求：根据term间的紧密度进行排序。即：如果一个query包含两个或以上的term，如果一个doc中term间距离较近，则相似性分数应该更高。举例而言：系统中有如下几条数据，我们使得数据长度一致，避免tf-idf造
Elasticsearch搜索引擎关键词是中文的建议使用，英文和数字不要，模糊就行如果普通数据库查询，无法解决如下问题如果表记录上千万上亿了这个性能问题，另外一个如果有一个本文字段要在里面模糊配置，这个就会出现严重的性能问题还不能将搜索词拆分开来，比如模糊搜索名字是“张三”开头的员工，如果想搜出“张小三”那是搜索不出来的。 总体来说，用数据库来实现搜索，是不太靠谱的，通常性能也会很差本机使用的话k
前言现在来重新建立索引，然后实现搜索提示。建立索引并重新抽取数据PUT /articles2
{
"mappings" : {
"doc" : {
"properties" : {
"content" : {
"type" : "text",
"fields" : {
0 前言在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介绍ES的相关性计算原理，以及如何对相关性调优。1 ES相关性计算方式ES的打分机制是基于tf-idf算法进行改进得到的
大家好，我之前谈到了二进制搜索算法的工作原理，并分享了在Java中实现二进制搜索的代码。 在那篇文章中，有人问我是否还存在其他搜索算法？ 如果数组中的元素未排序，又如何使用二进制搜索算法，该如何搜索呢？ 为了回答他的问题，我提到了线性搜索算法，它是二进制搜索的前身。 通常，在二进制搜索算法之前进行讲授，因为二进制搜索比线性搜索快 。 但是，没关系，您仍然可以学习此有用的算法来搜索数组或链接列
最近在使用倒排索引来计算文档之间的相似度，这里说的文档并不是通常意义上说的文档形式，而是来源于互联网上面的页面，通过渲染得到DOM树之后，对页面进行前序遍历和后序遍历，最终产生页面的视觉块序列，然后基于一定的策略来对视觉块进行划分，得到每个页面的一系列视觉块序列作为页面的签名元素，根本的目的是为了计算页面之间的相似度，方法是基于字符串序列，之前的算法中匹配相似程度都比较
目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
# 如何按条件搜索并排序Java实体对象
在Java开发中，我们经常需要对实体对象进行条件搜索和排序。在本文中，我们将探讨如何使用Java编程语言按条件搜索并排序实体对象。我们将以一个实际问题为例，解决这个问题并提供示例代码。
## 实际问题
假设我们有一个名为`Product`的实体对象，包含以下属性：
- id: 商品ID
- name: 商品名称
- price: 商品价格
- ca
目录应用博客需求实现效果设计gitee仓库应用博客需求考虑如何将博客系统接入es技术。1.如何将数据库的数据同步到es去,处理好mapping2.做模糊搜索+智能推荐的技术选型3.所选技术的优缺点4.高亮显示(选择命中的标题，概要以及它的文章内容,节选50个字符)5.JAVA_API的使用实现效果提供两种查询方式——es和Mysql以下为es,有搜索推荐(通过前缀判断)，有多字段(文章标题，概要，
1.正向索引正向索引（正排索引）：正排表是以文档的ID为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息，查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。 “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。 正排表结构如图1所示，这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单，建立比较方便且易
? 介绍Java实现的简单的工具类支持(拼音, 多音字, 谐音字, 汉字, 阿拉伯数字) 对标阿里钉钉的上方搜索栏实现的? 对应依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.open-android/pinyin4j -->
<dependency>
<groupId>com.github.op
1、前缀搜索搜索包含KDKE前缀的articleID GET /forum/article/_search
{
"query": {
"prefix": {
"articleID": {
"value": "KDKE"
}
}
}
}
{
"took": 52,
"timed_out": false,
"_shards
前边的学习，我们已经可以将ElasticSearch作为一个分布式存储系统使用，但是ES的真正强大之处在于可以在混乱的数据中找出有意义的信息．每个文档里的字段都会被索引并被查询，关于搜索Search，可以做：结构化查询：比如在gender性别和年龄age这样的字段上使用结构化查询，在join_date这样的字段上使用排序．全文查询：可以使用所有字段来匹配关键字，然后按照关联性relevance排序
什么是搜索：百度、淘宝【垂直搜索（站内搜索）】通过一个关键词或一段描述，得到你想要的（相关度高）结果。 如何实现搜索功能关系型数据库：性能差、不可靠、结果不准确（相关度低）假如数据库有一千万数据，关系型只能模糊查询，模糊查询索引失效，时间复杂度是O(n) ，如果对输入的词进行分词，假如分5个单词，则时间复杂度是5O(n), 太多人使用的话，数据库就炸锅了常识CPU 64bit = 8By
