下面以三个节点，主分片为3，副本为1的情况进行说明： 核心逻辑是通过计算权重来分配分片到节点，权重计算逻辑：首先计算分片的权重（节点的分片数量-每个节点的平均分片），然后是索引的权重（节点上索引的分片数量减去每个节点对应索引的平均分片数）；最终的权重值就是：0.45（分片平衡因子的默认值）*分片的权重+0.55（索引平衡因子的默认值）*索引的权重，得到的结果即为权重值；另外在计算权重
一、什么是权重标签： 权重标签就是会影响页面权重或者相关性的html标签。权重标签常用于突出页面中相对重要的内容
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2022-02-21 10:11:02
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一、什么是权重标签： 权重标签就是会影响页面权重或者相关性的html标签。权重标签常用于突出页面中相对重要的内容，从而提高页面相关性，增加页面权重。小帅举例从用户体验角度来理解就更加清晰明了，小帅写一篇文章，通过权重标签把某个关键词（或语句）变得很显眼，那么如果用户进来，一眼之间肯定就会看到那个关键词（或语句），那么百度蜘蛛是模拟用户的浏览方式，肯定也会很优化重视那个关键词（或语句）。
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2021-08-02 14:59:48
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一、搜索条件的权重boost 默认情况权重都是1，可以将某个搜索条件的权重加大，此时当匹配这个搜索条件和匹配另一个搜索条件的document，计算relevance score时，匹配权重更大的搜索条件的document，relevance score会更高，也就会优先被返回回来。 需求：搜索标题中包含java的帖子，同时呢，如果标题中包含hadoop或elasticsearch就优先搜索出来，同
GET _cat/indices
GET hotel/_search
GET /_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"lvg_mc": "酒店"
}
},
"boost": 1.2
}
}
}
权重标签即是会影响页面权重或许相关性的html标签，权重标签常用于杰出页面中相对重要的内容，然后进步页面的相关性，添加页面的权重。H标签 H标签是全部页面中仅次于的权重标签，H标签从H1到H6，权重也以此由高到低。 H1标签通常用于页面核心关键字的表述，一个页面中只能呈现一次，H2标签能够呈现2次，从H2今后，通常用户阶段标题。H3标签能够呈现3-4次,顺次类比。,标签 他们在页面展示形状中都是
1、match略1.1 不同字段权重 如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_query
ES查询相关度的官网连接1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Lucene（或 Elasticsearc
Query DSL(Domain Specific Language)1 查询上下文 使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分。2 相关度评分：_score 概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后
随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。 进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；这个其实就是关于文档的【相关性得分】进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次
标签的权重 也就是说标签也会分先后 计算机会优先考虑那些权重大的标签 标签的权重 1 class的权重 10 id 的权重 100 ！important; 无限大的权重 （权重可以叠加
前言最近写uniapp，遇到了产品的提的需求，需要做一个tag+input连用的功能，点击Tag进行选择，使用input可以进行tag的修改和创建，先来看看产品提的设计稿： 大概是一个这样的功能，我开始理解错了以为是在input中显示tag，类似element-ui中有的select选择器，但实际这只是进行tag和input的连用，看下面的设计稿应该能看懂逻辑功能梳理uniapp的组件库虽多，但或
SDR 能够重新编程或重新配置，从而通过动态加载新的波形和协议可使用不同的波形和协议操作。这些波形和协议包含各种不同的部分，包括调制技术、在软件中定义为波形本身的一部分的安全和性能特性。随着移动通信的发展，从20世纪90年代初开始，软件无线电(Software Radio)的概念开始广泛流行起来。由于多种数字无线通信标准共存，如GSM、软件定义无线电与软件无线电最重要的一点不同之处在于，前者不要求
1.介绍：上篇js便签笔记最后提到了dom元素的Attribute和Property，本文简单介绍一下我的理解。其实Attribute和Property这两个单词，翻译出来都是“属性”，《js高级程序设计》书中翻译为“特性”和“属性”，以示区别。 简单理解，Attribute就是dom节点自带的属性，例如html中常用的id、class、title、align等：而Property是这个
elasticsearch搜索分数自定义以及相关度计算相关es通过其score字段对搜索结果进行排序 在进行业务开发时通常其默认的分数计算是不符合预期的。最简单的方法是通过boost字段来对每一个字段进行权重设置，来体现该字段的重要性。 boost字段会导致分数的计算公式发生改变，boost默认为1 例如：GET productinfo/_search
{
"_source": ["spuTi
这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
在很多复杂的业务场景下，排序的规则会比较复杂，单一的降序，升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序，还是挺好用的。首先初始化三条测试数据，方便查看效果：{
id: 1,
title: "Java怎么学",
type: 3,
userId: 1,
tags: [
"java"
],
textContent: "我要学Java",
status: 1,
前提操作系统：mac ElasticSearch 7.8推荐原理文章索引中有字段tags，存储了文章有关的标签每个用户都有自己的兴趣标签tags兴趣推荐就是用兴趣标签去匹配文章的标签，用户的一个兴趣标签命中N篇文章，用户的多个兴趣标签命中M篇文章，M和N有交叉，即文章中有重复，重复出现次数最多的文章就是最贴近用户兴趣的。原理理解起来简单，使用ES的目的是解决快速查询和排序的问题。创建索引
norms参数norms参数会存储各种normalization因子用于查询时计算文档相对查询字段的相关分; norms虽然对于相关分计算有帮助,但需要额外的磁盘空间进行存储(一般每个文档的每个字段会额外占用一个字节的空间,即使该字段没有值也同样需要一字节空间),故而如果没有针对特定字段计算分数的必要,可以将该字段置为false,特别是针对只用于排序或聚合的字段; norms可以针对已存在值的字段
