match 与termmatch在匹配时会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找，而term会直接对关键词进行查找。一般模糊查找的时候，多用match，而精确查找时可以使用term。 term相当于= 例如 username=zhangsan term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串： match_phrased 相当于l
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2024-02-25 22:05:47
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文章目录1. ElasticSearch match_phrase查询是什么？它与match查询有什么区别？2. ElasticSearch match_phrase 查询的语法是什么？3. ElasticSearch match_phrase 查询的参数有哪些？4. ElasticSearch multi_match 短语匹配查询5. SpringBoot整合ES实现 multi_phrase
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2024-04-18 13:06:41
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'^' 匹配输入字符串的开始位置，在方括号表达式中使用，此时它表示不接受该字符集合。
'$' 匹配输入字符串的结尾位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，则 $ 也匹
配 '\n' 或 '\r'。
'.' 匹配除换行符之外的任何单字符。
'?' 匹配前面的子表达式零次或一次。
'+' 匹配前面的子表达式一次或多次。
'*' 匹配前面的子表达式零次或多次。
'|' 指明两项
一，索引管理1，创建索引$client = ClientBuilder::create()->build();
$param = [
"index"=>'my_index'
];
$response = $client->indices()->create($param);你也可以再一个创建索引api中指定任何参数。所有得参数通常会注入请求体中得
vlookup函数有四个参数，vlookup(查找值，查找区域，返回查找区域的第几列，精确/模糊匹配），其中基于查找值和查找区域可以确定在查找区域的第几行，结合第三个参数第几列确定唯一值，第四个参数是匹配方式，有精确匹配和模糊匹配两种，精确匹配是完全相等，模糊匹配不要求相等，符合规则就可。vlookup函数有两个限制条件，一是查找值要在查找区域的最左列，二是查找区域的最左列要是不重复的。使用场景
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2024-04-14 10:20:56
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目录1、别名分类1.1 索引别名。1.2 字段别名2、索引别名实践2.1 假设没有别名，如何处理多索引检索？2.2 有了别名后，操作变得简单3、索引别名的好处3.1 大数据量的管理3.2 用户无感知的重建索引4、索引别名常见问题及坑解读5、字段别名实践一把6、小结本文是系列文章第一篇。介绍Elasticsearch的一些非常基础但实战开发确非常有用的技术点。了解这些技术点会帮助你设计更易于维护的数
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2024-06-05 21:23:37
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常用的检索类型在mysql中，我们常用的查询 可能就是 精准查询 模糊查询 范围查询 等等，那么在es中，有哪些是我们经常用到的呢？term query（精准匹配）我们先了解一下keyword和text类型的区别 keyword类型不会被分词的，适用于 标题 邮件 手机号 等，text会被分词，适用于描述 关键字 内容等总结 term 和match,match_phrase查询 keyword 必
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2024-03-19 20:35:42
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mapping
==
Mapping是指定义如何将document映射到搜索引擎的过程，比如一个字段是否可以查询以及如何分词等，一个索引可以存储含有不同"mapping types"的documents，ES允许每个mapping type关联多个mapping定义。
显式声明的mapping是定义在index/type级别， 默认不需要显式的定义mapping， 当新的type或者field
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2024-05-14 12:22:41
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事出有因，尽快完工。再怎么说，这第一要讲的还是VLOOKUP，因为你知道这个函数啦。 一、函数解释：1、查找值，就是要匹配的内容2、数据表，要匹配内容所在的数据表3、列序数，匹配内容所在行对应列的输出内容4、匹配条件，模糊(TRUE1)和精确(FALSE0)二、现在来说几个注意事项，1、这个数据表一定要用绝对引用。因为输入公式之后，就会下拉操作，如果数据表没使用绝对引用，
前段时间第一次使用es实现全文检索功能，由于第一次使用，所以只想实现类似数据库 LIKE ‘%关键字%’这样的就可以了。简单研究了一下es之后，发现将字段类型指定为keyword或查询字段加上.keyword，然后再通过*实例模糊匹配，如下面查询，就可以实现类似LIKE ‘%关键字%’的搜索。GET /my_index/_doc/_search
{
"query": {
"query_str
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2023-09-21 16:27:55
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通过Kibana操作ES为什么要用Kibana操作ES呢？你会一直用代码去操作Oracle、MySQL、Mongo、Redis吗？ 不会，你会找一个工具来方便直接操作数据库，那么用Kibana操作ES就是这么一个工具；在Kibana里快速了解与实践ES有哪些接口、分别能做什么，加深对其功能与数据结构的了解；找到Kibana的ES操作面板在浏览器访问你的Kibana地址(我本机是 localhost
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2024-08-27 10:20:12
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前言ES的无论什么搜索，对于text类型字段其实都是基于倒排索引去进行搜索的，也就是进行分词后的，因此如果想像传统数据库一样的模糊匹配，一般可以使用它的keyword进行搜索。（keyword不会被分词） 以下的搜索在大型生产环境都不推荐使用。前缀索引查询以xx开头的搜索，不计算相关度评分，和filter比，没有bitcache。前缀搜索，尽量把前缀长度设置的更长，性能差，一般大规模产品不使用。（
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2024-03-07 12:54:07
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执行数据库查询时，有完整查询和模糊查询之分。一般模糊语句如下：SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件其中关于条件，SQL提供了四种匹配模式：1、%：表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请运用两个百分号（%%）表示。比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%'将会把u_name为“张三
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2024-07-12 13:10:41
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许多有RDBMS/SQL背景的开发者，在初次踏入ElasticSearch世界的时候，很容易就想到使用(Wildcard Query)来实现模糊查询（比如用户输入补全)，因为这是和SQL里like操作最相似的查询方式，用起来感觉非常舒适。然而近期我们线上一个搜索集群的故障揭示了，滥用wildcard query可能带来灾难性的后果。故障经过 线上有一个10来台机器组成的集群，用于某个
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2024-06-27 22:30:30
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目录目标ES版本信息官方文档相关术语创建相关的索引和文档（数据用于实战案例）创建索引索引文档Match query常见参数实战基本语法analyzer(指定分词器查询)operator(解释查询条件的布尔逻辑)minimum_should_match(最少匹配数)fuzzy(模糊搜索)目标掌握匹配查询，本文会列举各种常见的案例，通过这些案例来熟悉匹配查询各个参数的功能和使用方法。ES版本信息7.1
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2024-02-26 12:49:57
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吐槽，说实在ES的查询特定语言（DSL）确实很繁琐，而且版本也在不停的迭代，新的查询也是层出不穷。吐槽归吐槽，今天就来说下match和match_phrase的区别吧！一、matchGET /_search
{
"query": {
"match": {
"message": "this is a test."
}
}
}上面的语句表示查询message字段中包含this、is、
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2024-03-16 01:33:35
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Elasticsearch实战- 前缀模糊匹配搜索 prefix/wildcard/regexp search 文章目录Elasticsearch实战- 前缀模糊匹配搜索 prefix/wildcard/regexp search1.模糊匹配场景1.1 准备数据2.模糊搜索实现2.1 前缀搜索 prefix2.2 通配符搜索 wildcard2.3 正则搜索 regexp 1.模糊匹配场景场景：
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2024-03-01 11:44:07
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1.背景介绍Elasticsearch是一个强大的搜索和分析引擎，它提供了一种查询语言和一个域特定语言(DSL)来查询和操作数据。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的查询语言和DSL，揭示其核心概念、算法原理、最佳实践和实际应用场景。1. 背景介绍Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它提供了一个分布式、可扩展、高性能的搜索和分析平台。Elasticsearc
目录基本操作创建不同的分词器基本的rest命令索引基本操作查询所有索引新增索引查看索引name需要指定类型设置字段类型修改索引删除索引关于文档的基本操作基本操作添加数据查询数据更新 PUT（不推荐）编辑更新 POST（推荐）条件查询match和termmatch查询term查询过滤字段查询排序分页查询多条件查询（布尔值查询）mustshouldmust_notfilter高亮查询基本操作创建不同的
19_ElasticSearch 使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡一、概要1.召回率比如你搜索一个java spark，总共有100个doc，能返回多少个doc作为结果，就是召回率，recall2.精准度比如你搜索一个java spark，能不能尽可能让包含java spark，或者是java和spark离的很近的doc，排在最前面，precision3.需求但是有时可能我们希望的
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2024-05-21 17:20:10
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