ES分词器种类常见的分词器，如Standard分词器、Simple分词器、Whitespace分词器、IK分词等，还支持自定义分词器(比如一些小国家的语言需要自定义分词器)ES默认就是Standard分词器分词器在分词时的过程标记化：分词器第一步是将文本拆分成单个标记(tokens), 就是单个的单词或中文词组，这个标记可以是单词，数组，特殊字符，中文词语等。 此时会包含一些分隔符，标点，停用词等
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2024-06-24 15:54:00
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文章目录前言1.IK分词器2.pingying分词器一、ELK添加中文分词器插件1.IK分词器测试1.1 文件准备1.2 测试2.pingying分词器测试2.1 文件准备2.2 测试2.2.1 单个测试2.2.2 多个测试2.2.3 短语查询测试2.2.3.1 medcl2索引2.2.3.2 medcl3索引 前言分词器的作用是把一段文本中的词按一定规则进行切分。对应的是Analyzer类，这
问题：在使用term精确查询text 类型时，比如phone 手机号数值时可以查询到，使用nickname 这种text 查询不到。我的mapping 是这样的 解决：1.通过es提供的测试分词的接口，我们可以测试各字段的分词情况get http:/ip/索引名称/_analyze
{
"field":"firtname", #要进行分析的索引中的字段
"text":"D
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2024-07-09 08:56:02
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{
“analyzer”: “stop”,
“text”: “The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.”
}
–>[ quick, brown, foxes, jumped, over, lazy, dog, s, bone ] 可选参数：stopwordsstopwords_path**keyword 不分词的
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2024-08-05 10:32:17
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全文检索服务 ElasticSearch其他相关：介绍入门及安装Field整合Spring Boot集群管理1.IK分词器1.1测试分词器 在添加文档时会进行分词，索引中存放的就是一个一个的词（term），当你去搜索时就是拿关键字去匹配词，最终找到词关联的文档。测试当前索引库使用的分词器：POST /_analyze
{
"text":"测试分词器，后边是测试内容：spring cloud实
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2024-04-05 14:15:16
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什么是搜索?根据一个搜索词，检索出所有包含该词的数据 例如：用户在搜索框输入一个词，客户端软件发送一个请求到后台，后台通过sql语句从数据库中找出相关条目(数据库会一条一条的对比)，这就是一个最简单搜索原型普通搜索面临的问题1, 当数据量很大时，假如500G， 效率低。从用户角度，从点击搜索按钮到看到搜索结果可能要很长时间，1小时？2小时？用户疯掉 2, 当数据量达到1T，一台电脑已经放不下了，这
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2024-06-16 18:22:20
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AnalysisAnalysis 解析器由三个模块=character filters（字符过滤器）, tokenizers（标记器）, and token filters（标记过滤器）组成Analysis 中的自定义分词analysis 基本概念 === 全文索引中会用到Tokenizer(分词器)对文档分词,提取token(词元),讲token进一步处理如大小写转换的算法叫Filter(过滤器
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2024-07-01 14:12:12
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分片是Elasticsearch最小的工作单元。但是究竟什么是一个分片，它是如何工作的？ 传统的数据库每个字段存储单个值，但这对全文检索并不够。文本字段中的每个单词需要被搜索，对数据库意味着需要单个字段有索引多值的能力。最好的支持是一个字段多个值 需求的数据结构是倒排索引。 文章目录倒排索引文档搜索动态更新索引近实时搜索持久化变更段合并 倒排索引Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结
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2024-03-26 11:18:07
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文章目录1、全文搜索说明2、单机安装（非集群）3、基本概念4、基本使用5、搜索的简单使用6、分词器7、字段类型8、Kibana的简单实用9、批量导入测试数据10、高级查询11、Elasticsearch的高级使用12、springboot整合Elasticsearch13、集群14、Elasticsearch原理 1、全文搜索说明搜索，如果是结构化数据库，那么要搜索的内容一般是某个或多个字段，如
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2024-07-03 10:38:13
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前言我们通过前面两篇文章的学习，基本解es，但还不足以应对我们平时的开发任务，因此我们还需要全面深入的学习es技术。本篇文章会讲述很多底层内核级原理，所以我们需要集中精力深入体会。一 ES 内核级原理及相关概念1.1 分词器原理&介绍它指把一段语句，拆分成单个的单词。同时对每个单词进行normalization （时态转换，单复数转换）处理，以提升recall召回率（搜索的时候，增加能够搜
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2024-05-05 15:37:04
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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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文章目录一、本地文件读取方式二、远程扩展热更新 IK 分词三、重写ik源码连接mysql 一、本地文件读取方式首先进入elasticsearch目录的plugins目录下，查看目录结构 2.进入confg目录下 创建文件mydic.dic 并添加:“我是中国人” 3.打开config目录下 IKAnalyzer.cfg.xml配置文件 vim IKAnalyzer.cfg.xml 修改内容如下：
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2024-03-21 09:46:18
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一、需求因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究ES本身的评分规则从而想办法把评分统一。省流：无法确切统一化二、ES查询评分规则之前有说过ES的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的score会比短文本搜索的score高很多：score=单个分词评分之和，长文本对应的词更多那么score就会更多。通过在查询中设置参数”explain”:true来查看具体的分数来源
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2024-02-15 20:45:27
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## 什么是分词
```
把文本转换为一个个的单词，分词称之为analysis。es默认只对英文语句做分词，中文不支持，每个中文字都会被拆分为独立的个体。
```## es内置分词器
```
- standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。
- simple：按照非字母分词。大写转为小写。
- whitespace：按照空格分词。忽略大小写。
- stop：去除无意义单
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2023-12-28 08:27:02
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在ES中，词项搜索也叫term搜索，term就有词项的意思。词项检索的意思就是说我输入一个词汇，在检索的时候不会把你输入的这个词汇做分词，匹配条件就是完整的输入的词汇，但是文档插入的时候该分词还是分词。下面会有例子说明。 全文检索不一样，全文检索就是按照分词插入，分词匹配，分词处理输入条件。一、基于Term的查询1、简介term是表达语义最小的单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理
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2024-04-24 15:34:29
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Elasticsearch之插件Ik分词器详细测试elasticsearch版本：6.7.2这里主要测试三种分词器：Ik（ik_smart 、 ik_max_word）,standard（es自带的） 先看三种分词器分词效果：可以看出 ik_smar ：智能中文语法拆分 | ik_max_word ：中文语法详细拆分 | standard：逐字拆分然后创建索引，捏造数据开始测试： 创建索引：PUT
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2024-03-26 14:39:58
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文章目录前言一、环境介绍 :二、下载针对es的jieba分词插件，当前jieba分词插件对es的支持情况如图三、打包&安装&使用1、修改文件2、自动化打包构建jieba分词插件，需要提前下载`gradle`工具3、拷贝生成的包至Elashticsearch安装路径下的plugins路径4、解压缩文件并删除压缩包5、重新启动ES服务6、用kibana测试jieba分词
四、 Cen
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2024-05-25 21:04:15
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一、下载ik安装包 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 注：一定要与ES版本保持一致(我ES用的是6.0.0所以ik也要下载6.0.0)，如下图：二、解压 1、可以通过命令：unzip 文件夹 进行解压 2、要是没有unzip命令可以通过命令：yum install unzip 进行安
原创
2022-12-05 16:24:36
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忽略 TF/IDF (忽略评分)有时候我们根本不关心 TF/IDF ， 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施：WiFiGarden（花园）Pool（游泳池）这个度假屋的文档如下：{ "description": "A delightful four-bedroomed house with ... " }可以用简单的 match&n
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2024-03-21 15:18:08
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倒排索引正排索引：文档id到单词的关联关系倒排索引：单词到文档id的关联关系示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引 image倒排索引-查询过程查询包含“搜索引擎”的文档通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3通过正排索引查询1和3的完整内容返回最终结果倒排索引-组成单词词典（Term Dictionary）倒排列表（Posting List）单词词典（Term
