文章目录前言一、Elasticsearch和Kibana 7.16版本安装二、pom.xml文件引入依赖三、代码实例总结前言最新在学习SpringBoot整合es的一些知识，浏览了网上的一些资料，发现全都是es很久之前的版本了，其中比较流行的是Java REST Client的High Level Rest Client版本，但是官方文档的说明中，已经申明该版本即将废弃，不再进行维护了。可见：官方
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
}
}
}
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
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": [
{
ElasticSearch 弹性检索一、全文检索ElasticSearch我们的应用经常要添加检索功能，开源的ElasticSearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速的存储、搜索和分析海量数据。Spring Boot通过整合Spring Data ElasticSearch为我们提供了非常便捷的搜索功能支持。ElasticSearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，基于底层
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
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
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
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
文章目录一、核心概念二、环境依赖三、索引管理1.创建索引和分片副本数目2.集群管理工具2.1 chrome插件 elasticsearch-head下载地址操作界面四、水平扩容1.当前集群2个节点2.增加节点进行水平扩容，可以提高索引的最大数据存储量3.增加副本数目进行水平扩容，可以提供搜索操作吞吐量五、故障处理1.故障演练2.恢复节点六、读写原理1.路由计算2.分片控制2.1 协调节点2.2
最近业务上遇到重新排序制定打分策略需求，参考这篇文档，对es打分策略有所了解在进行搜索时，对于召回的排序方式一般是两种方式：不指定sort按照相关度以及其他因素综合得到的分值排序；另外一种是完全按照指定的sort（可以使多个field,和顺序有关）,此时分数是0，即没有相关性的概念。指定字段排序比较简单，按照分值排序就涉及到一些打分策略和二次评分的方式。ES采用的是lucene的打分算法(es 5
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,
根据关键词命中词频计算权重目前elasticsearch最常用的得分计算方式TF-IDF，原理的话就不赘述了，网上一抓一大把。这种利用词频与逆文档频率的计算方法的确很科学，应用也广泛（默认的得分计算方法）。但是对于一些使用检索的用户，有一种困惑，我某个字段命中多次为什么还排在后面呢？为什么不是我按照命中的词频来进行排序，再进一步优化的情况，就是某些字段的权重更高一些，这样更容易用户直观的理解。网上
作者：风雪网站页面被百度收录后，会默认分配一个评分值，这个评分值也叫做权重值，直接取决于我们网站页面关键词排名的位数，页面评分值越高，我们页面的排名自然也就越高，那么百度是通过哪些因素来评判我们页面权重值的那？其实因素还是有很多的，但是有一个非常重要的的因素，就是“HTML标签分值”，百度官方根据用户体验度给常用的HTML标签都赋予了一个默认的评分值，如何我们按照百度官方给出的评分值进行布局页面，
前言在前面我们已经大概看到过ELF文件的整体布局情况，本文将更详细地对ELF的文件结构进行阐述。一个典型的ELF文件结构如下图所示：ELF文件头：出现在ELF文件的开头，描述了整个文件的基本属性，包括ELF文件类型、运行平台以及其它头部表的属性信息等等；程序头部表：对于可加载文件是必须的，对于可重定位文件是可选的；节区头部表：对于可重定位文件是必须的，对于可加载文件是可选的；节区或段：存储可装载的
