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
ES分词搜索Java API是一个用于实现高效文本搜索的强大工具，尤其在处理海量数据时显得尤为重要。接下来，我将详细记录如何解决“ES分词搜索Java API”这一问题的过程，并且涵盖相关的配置和实战应用。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境和使用的技术栈是兼容的。以下是一份基本的技术栈兼容性表以及版本兼容性矩阵。
### 技术栈兼容性
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quadrantChart
上次写了一篇《Elasticsearch快速入门，掌握这些刚刚好！》，带大家学习了下Elasticsearch的基本用法，这次我们来篇实战教程，以mall项目中的商品搜索为例，把Elasticsearch用起来！中文分词器 由于商品搜索会涉及中文搜索，Elasticsearch需要安装插件才可以支持，我们先来了解下中文分词器，这里使用的是IKAnalyzer。在《Elasticsearch快速入门
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2024-02-28 12:03:35
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本文的目标有两个：1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：/*** 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果*@auth
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2023-09-16 18:24:37
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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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1、es分词：分词是将文本转换成一系列单词的过程，也可以叫文本分析，在ES里面称为Analysis；2、分词器：分词器是ES中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，它的组成如下： character filter：字符过滤器，对文本进行字符过滤处理，如处理文本中的html标签字符。处理完后再交给tokenizer进行分词。一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器，多个按配置顺序依次进
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2023-09-12 16:52:09
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由于elasticSearch版本更新频繁，此笔记适用ES版本为 7.10.2此笔记摘录自《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》第一版文中涉及代码适用于kibana开发工具，其他如es-head则语法会不太相同elasticSearch学习笔记03-分词es的分词功能十分强大且复杂，此篇来详细了解此篇不适合小白入门，不对分词基本概念做过多解释1.测试分词器先测试standard分词器
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2023-12-31 15:46:57
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# Java API for Custom Tokenization and Search in Elasticsearch
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索引擎，能够处理大规模的数据集，并提供强大的实时搜索功能。在 Elasticsearch 中，分词器（Tokenizer）和分析器（Analyzer）在数据索引和搜索中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何通过 Java AP
原创
2024-08-12 06:21:05
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SpringBoot集成elasticsearch及常用
api的使用方法1.在
Es官网找到你使用的
es版本对应的
Java Client的文档官网地址：https://www.elastic.co/cn/ 我这里以7.13.4为例
Es的依赖，建议使用 <!--注意在这里指定自己的
es的版本-->
<properties>
<j
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2024-06-21 19:15:06
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1、简介分词就是将一段文本按照一定的规则切分成以一个一个的关键字的过程ElasticSearch的分词器(Analyzer)一般由三种组件构成：1、character filter 字符过滤器：在一段文本分词之前，先进行预处理，最常见的就是【过滤html标签】
例如：<span>hello<span> --> hello，I & you --> I an
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2023-10-09 21:47:09
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1、索引原理1.1、倒排索引倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗来说，正向索引通过key找Value，反向索引是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引1.2、索引模型现有索引和映射如下：{
"products":{
"mappings":{
"properties":{
"descrip
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2023-12-21 11:06:23
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一，倒排索引（Inverted Index）ElasticSearch引擎把文档数据写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表 示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排
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2023-10-07 10:16:36
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一、Es插件配置及下载Es下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-9es可视化工具kibana下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-5-6-91.IK分词器的下载安装关于IK分词器的介绍不再多少，一言以蔽之，
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2024-03-07 12:43:54
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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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Lucene介绍Lucene简介最受欢迎的java开源全文搜索引擎开发工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分词引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 是Apache的子项目，网址：http://lucene.apache.org/Lucene用途
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2024-10-18 15:02:10
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分词搜索引擎的核心是倒排索引（这里不展开讲），而倒排索引的基础就是分词。所谓分词可以简单理解为将一个完整的句子切割为一个个单词的过程。在 es 中单词对应英文为 term。我们简单看个例子：ES 的倒排索引即是根据分词后的单词创建，即 我、爱、北京、天安门这4个单词。这也意味着你在搜索的时候也只能搜索这4个单词才能命中该文档。实际上 ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候，如下
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2023-10-26 22:06:17
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1：默认的分析器-- standard使用默认的分词器curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'
curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国' 这就是默认的
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2024-03-11 14:45:58
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在处理“Es java api 创建索引指定分词器”这一主题时，我将深入探讨如何使用 Java API 在 Elasticsearch 中创建索引并指定分词器的过程。这项工作不仅涉及到 API 的具体实现，还需要对 Elasticsearch 的背景和协议进行详细解析。
### 协议背景
Elasticsearch 是一个分布式的搜索引擎，基于 Lucene 构建。其核心功能之一是数据索引，它
之前工作的项目中也有用到Elasticsearch，那时不求上进，自己缺乏研究精神。。。懵懂的过去，哎。现在工作项目中也有用到ES，做为API测试，就必须从源数据中验证API返回的结果是否正确，是该研究一下ES的查询语句了，不能都问开发吧，显得自己太low了，再说也不是件难事，所以花点时间整理一下有关ES的基础知识。基本概念：ES关系数据库索引Index数据库Database类型Type(ES6.
ES的默认中文分词效果太差了，稍微长一点的词句就完全匹配不到，于是选择使用安装IK中文分词器来实现索引的分词。参考：https://www.bbsmax.com/A/6pdDqDaXzw/
一、安装官网教程：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，注意版本对应的问题
1.下载 从此处下载预构建包：
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2023-11-23 15:06:52
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