检索方式 _searchES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁语法： URL查询: GET /索引/类型/_search?参数 DSL查询: GET /索引/
elasticsearch5.x：查询建议介绍、Suggester 介绍参考(重点)：https://elasticsearch.cn/article/142
参考（官网）：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html一、查询建议介绍1. 查询建议是
自从使用 ElasticSearch 重构了主站的搜索项目之后，之后又陆续接入了其他两个项目，目前使用 SpringBoot 方式跑了一个伪集群，主站使用的时候，比较稳定，没有人反馈说有问题。但新接入的一个站点商务反馈说，搜索不够准确，完全匹配的关键词不是排在搜索结果列表首位，跑到搜索上去看了一眼，确实完全匹配的结果分数不是最高的，导致没有排在结果首位，今天就来解决这个问题。默认匹配查询先看看我之
文章目录00. 数据准备01. Elasticsearch 默认的排序方式是什么？02. Elasticsearch 支持哪些排序方式？03. ElasticSearch 如何指定排序方式？04. ElasticSearch 如何按照相关性排序？05. ElasticSearch 查询结果如何不按照相关性排序？06. ElasticSearch 如何按照字段的值排序？07. ElasticSea
什么是elasticsearchElasticsearch 是一个开源的高度可扩展的全文搜索和分析引擎，拥有查询近实时的超强性能。大名鼎鼎的Lucene 搜索引擎被广泛用于搜索领域，但是操作复杂繁琐，总是让开发者敬而远之。而 Elasticsearch将 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，通过简单的 RESTful 语法来隐藏掉 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单ES
文章目录前言一、如何使用ES做类似百度的检索？二、全文检索自动补齐1.创建索引2.添加数据3.高级检索三 热搜词1.思路2.DSL语句3.java代码实现四 拼音补全1.DSL语法2.java代码实现总结 前言前面讲了springboot集成ES的两种方法和es简单的增删改查，那么针对高级检索，es在7.x推荐的restclinet采用的查询方式需要了解del语言格式，那么今天来简单对ds
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
一，核心概念 REST 接口的为云而设计的搜索引擎： 三，全文搜索实现过程：倒排索引我们都知道索引存在的意义就是为了加速数据的查询在关系型数据库中如果没有索引的话，为了查找数据我们需要每条数据去进行比对，运气不好的话可能需要扫描全表才能查找到想要的数据。以Mysql为例，它使用了B+树作为索引来加速数据的查询。假设有这样的一种场景，周末在路上逛的时候突然听到一首非常好
一.概述这篇文章计划介绍ES的基础操作,主要包括索引,映射和文档操作.二.索引 索引的相关操作包括:创建,删除,关闭,打开,给索引取别名. 在实际生产环境中,索引的操作必须要谨慎,如果处理不当有可能造成数据丢失或异常.2.1 创建和删除索引创建索引的语法格式:PUT /goods
当然 bool 查询不仅限于组合简单的单个词 match 查询，它可以组合任意其他的查询，以及其他 bool 查询。普遍的用法是通过汇总多个独立查询的分数，从而达到为每个文档微调其相关度评分 _score 的目的。假设想要查询关于 “full-text search（全文搜索）” 的文档，但我们希望为提及 “Elast
1、query string search搜索全部商品：GET /ecommerce/product/_searchtook：耗费了几毫秒 timed_out：是否超时，这里是没有 _shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以） hits.total：查询结果的数量，3个document hit
全文搜索两个最重要的方面是相关性 它是评价查询与其结果间的相关程度,并根据这种相关程度对结果排名的一种能力,这种计算方式可以是TF/IDF方法,地理位置临近,模糊相似,或其他的某些算法分词它是将文本块转换为有区别的,规范化的token的一个过程,目的是为了创建倒排索引以及查询倒排索引构造数据创建索引 使用ik分词器指定要分词的字段# 创建指定ik分词器的索引
PUT /itcast
{
"set
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
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": [
{
Query-Time BoostingIn Prioritizing Clauses, we explained how you could use the boost parameter at search time to give one query clause more importance than another. For instance:GE
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2023-06-01 17:10:10
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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
有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时常会有在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lucene5之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_quer
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
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
