DSL搜索数据准备自定义词库马可波罗马可波罗马可波罗建立索引 demeter_index手动建立mappingsPOST /demeter_index/_mapping
{
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"userna
1、语法
1.1、命令［＊＊＊］ a、let：提供块级作用域；不存在变量提升； 暂时性死区；不允许重复声明。 b、const：一旦声明，值不可变；其他同上2-4；仅当前模块可用，跨模块需如下定义：export const A
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2024-08-04 15:59:30
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检索出的数据列表按字段匹配的优先顺序一、举例比如，发布一篇文章，文章包括基本的字段包括标题、发布时间、点击率、关键字、内容。当在页面中输入“教育”搜索关键词，会检索出指定字段包括“教育”的所有数据，举例： id title keyword content
1 纳税 继续教育,赡养父母,房屋
ES的分词1.什么是分析分析是在文档被发送并加入倒排索引之前，Elasticsearch在其主体上进行的操作。一般会经历下面几个阶段。字符过滤：使用字符串过滤器转变字符串。文本切分为分词：将文本切分为单个或多个分词。分词过滤：使用分词过滤器转变每个分词。分词索引：将这些分词存储到索引中。1、character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签
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2024-03-19 12:31:02
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地理位置检索服务在日常生活中随处可见，小到共享单车、高德地图，大到飞行航线轨迹。上述服务中很多相关功能都可以通过GeoHash来实现，Lucene/Solr中也有应用到GeoHash，通过GeoHash创建索引、查询索引以及距离的计算等等。GeoHash编码Lucene内部sandbox包支持地理位置检索，默认实现可以支持方形，圆形和多边形的地理位置检索。GeoHash算法本质上是空间索引的一种方
使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档，或者至少文档中的每个字段，视作"一大袋的单词"(Big bag of Words)。match查询能够告诉我们这个袋子中是否包含了我们的搜索词条，但是这只是一个方面。它不能告诉我们关于单词间关系的任何信息。
考虑以下这些句子的区别：Sue ate the alligator.The alligator ate Sue.Sue never goes anyw
用户在输入框中输入文字时,使用正则在数据区进行检索,显示出提示信息.<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>模糊查询</title>
<style type="text/css">
body{
text-align:center;
}
#datas{
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2024-04-03 12:33:30
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[size=medium]
当我们在处理搜索业务时候，需求往往是灵活多变的，有时候我们需要精确匹配，有时候我们又需要全文检索，而有时候，我们又想匹配度高而且还能全文检索，这似乎是精确匹配和模糊匹配一个妥协的策略，没错这就是搜索引擎出现的目的，以往的数据库是没法解决这种问题的，数据库只能回答有，没有，存在，不存在，并不能在有和没有之间做一个完美的妥协，比如
ES查询操作示例GET /test/_doc/_search?q=label:森林2match会使用分词器解析，所以是部分匹配搜索所有带林字的精确匹配GET /test/_doc/_search
{
"query": {
"match": {
"label": "森"
}
}
}过滤结果字段在示例1的结果中会默认查询出文档类的所有字段， 可以通过添加_sourc
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2024-05-13 16:25:02
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短语匹配短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配，而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
}
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2024-04-09 15:05:40
216阅读
ES当中大部分的内容都已经学习完了，今天呢算是对前面内容的查漏补缺，把ES中非常实用的功能整理一下，在以后的项目开发中，这些功能肯定是对你的项目加分的，我们来看看吧。高亮高亮在搜索功能中是十分重要的，我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出，让用户聚焦在搜索的内容上。我们看看在ES当中是怎么实现高亮的，我们还用之前的索引ik_index，前面的章节，我们搜索过香蕉好吃，但是返回的结果中并没有高亮，那
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2024-05-21 06:51:09
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搜索引擎命令1、双引号“” ———— 完全匹配搜索 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。例如搜索： “seo方法图片”2、减号- ———— 不包含 减号代表搜索不包含减号后面的词的页面。使用这个指令时减号前面必须是空格，减号后面没有空格，紧跟着需要排除的词。Google 和bd都支持
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2024-05-21 10:58:53
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DSL查询文档Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
match_querymulti_match_query精确查询：根据精
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2024-03-28 13:37:25
580阅读
一、基本操作过程1、ik中文分词（两种模式）ik_max_word：最大化分词，占用存储空间，搜索也会更长时间ik_smart：按照一定规则语法习惯分词，不重复，但有可能有些细微的关键词没有拆分而无法搜索到请求 http://localhost:9200/_analyze参数：{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "经核实，我司从未与腾讯公司或授
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2024-09-01 19:46:03
145阅读
目录1、相关性评分2、match 和 match_phrase3、match_phrase4、性能对比经验1、相关性评分ES 计算相似度的算法为 TF/IDF（检索词频率/反向文档频率）单个次匹配（1）字段长度准则：document 的长度越长，相关性越低。（2）检索词频率准则：关键字在 document 中出现频率越高，相关性也越高。多个次匹配（1）反向 document 频率准则：对
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2024-02-27 07:59:03
231阅读
# 实现Python中if完全匹配的方法
## 1. 整体流程
下面的表格展示了实现Python中if完全匹配的流程：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 准备两个字符串 |
| 2 | 使用if语句进行完全匹配 |
| 3 | 输出匹配结果 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备两个字符串
首先，我们需要准备两个字符串，一个用于匹配，一个用于被匹配。在这里
原创
2024-04-01 06:31:18
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创建用户和授权用户权限: # 1 .创建用户:
# 指定ip 192.168.15.109的fgf用户登录
create user 'fgf'@'192.168.15.109' identified by '12';
# 指定ip 192.168.15.开头的fgf用户登录
create user 'fgf'@'192.168.15.%' identified by '123';
#
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2024-09-18 10:38:49
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对于每一个想写爬虫的人来说，正则匹配肯定是必不可少的啦。正则表达式正则表达式：用于描述字符排列和匹配模式的一种语法规则。它主要用于字符串的模式分割、匹配、查找及替换操作。在PHP中有两套正则表达式函数库，两者功能相似，只是执行效率略有差异：一套是由PCRE（Perl Compatible Regular Expression）库提供的。使用“preg_”为前缀命名的函数；一套由POSIX（Port
# 如何实现Python完全匹配
## 概述
在Python中，我们可以使用正则表达式来实现完全匹配。完全匹配指的是字符串与正则表达式完全一致。在本文中，我将向你展示如何使用Python中的re模块来实现完全匹配。
## 流程
首先，让我们来看一下实现Python完全匹配的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入re模块 |
| 2 | 编写正则表达式模式
原创
2024-04-14 06:24:33
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匹配专题二分图的匹配最大匹配最小点覆盖
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/
/最大独立集二分图的多重匹配最大权匹配一般图匹配最大匹配最大独立集最大
