排序与相关性 默认情况下,返回的结果是按照 相关性 进行排序的——最相关的文档排在最前。 在本章的后面部分,我们会解释 相关性 意味着什么以及它是如何计算的, 不过让我们首先看看 sort 排序 为了按照相关性来排序,需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中, 相关性得分 由一个浮点数进行表示,并
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2024-04-23 11:12:41
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最近线上的es报了一个异常,核心信息如下:
No mapping found for [k1.k2.time] in order to sort on 我们的es索引是嵌套索引,上面的这个异常大致意思是说在某个shard里面嵌套结构里面 k1.k2.time这个字段不存在数据,所以排序失败。 我们知道在ES里面可以分shard和索引,大多数时候我们es索
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2024-05-07 10:10:40
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目录1.简介1.1.排序方式字段值排序默认排序多级排序字符串参数排序为多值字段排序1.2.字符串排序1.3.相关性理解评分标准Explain Api1.4.数据字段1.简介默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高,排名越靠前。1.1.排序方式相关性分值会用 _score 字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以 _score 进行倒序排列。【举例
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2024-03-19 10:54:00
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正文#只有字段是Text时,字段后面才加“.ketword” searchSourceBuilder.sort(“createTime.keyword”, SortOrder.DESC);### 范围查询#范围查询 boolQuery.must(QueryBuilders .rangeQuery(“createTime.keyword”) .gt(queryVO.getCreateTimeStar
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2024-07-25 19:21:04
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es是一款开源,分布式,restful风格的全文搜索引擎,每一个字段都支持索引搜索。可在很短的时间处理大量数据,所以es搜索使用的场景都是大量数据的场景。而且性能很出色。由此可知es具有以下的优越性1:扩展性强,es的拓展基于硬件的水平拓展和垂直拓展,水平拓展指的是可以通过增加服务器的数量来提高es的集群性能,而垂直拓展性是指可以通过提高服务器的硬件配置来提升单个服务器的性能!2:分布式,es自身
1、背景在数字时代,图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而,随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。这不仅涉及存储,更重要的是如何根据特定的属性(如文件名中的数字)进行排序,以便用户可以按照预期的顺序查看图像。 2、解决方案探讨在Elasticsearch中,我们经常面对需要对数据进行排序的需求。单就排序,咱们之前有过几篇文章分析不同业务场景的排序实现。1、Elasticsearc
目录使用sort例一:sort() 函数没有第三个参数,实现的是从小到大例二 从大到小排序例三:使用C++标准库实现规则Sort()函数包含在头文件为#include<algorithm>的c++标准库中,调用标准库里的排序方法可以不必知道其内部是如何实现的,只要出现我们想要的结果即可!使用sort需要的头文件#include<algorithm>需要的其他东西: 
前言Elasticsearch 一个弹性伸缩的搜索数据库,后文简称 :ES ,最近有一个ES 服务查询数据时候出现了数据Hits结果多次查询不一致的问题,而且这块代码已经很长时间没有修改,一直稳定运行了很长时间,用户翻译查询列表数据的时候又是出现1条,有时候出现2条或者3条。(再加上我们的ES 内存监控服务在次阶段进行了迁移。导致服务监控不可用,对于ES heap 堆内存过载的问题没有得到及时的反
1.为了按照相关性来排序,需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中, 相关性得分 由一个浮点数进行表示,并在搜索结果中通过 _score 参数返回, 默认排序是 _score 降序。 有时,相关性评分对你来说并没有意义。例如,下面的查询返回所有 user_id 字段包含 1 的结果。 GET /_search
{
"query" : {
"boo
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2024-03-06 23:48:40
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1、bool 查询的 filter 筛选众所周知,ES 中 filter 是不参与相关性评分的,所以查询子句可以被系统进行缓存,性能要高于普通的 query 查询。bool 查询中支持 4 种子句,分别是 filter、must、must_not、should,其中 filter 和 must_not 属于过滤器,过滤器查询先于其它查询执行。另外在 function_score、constant_
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2024-05-31 22:00:22
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ElasticSearch是面向文档型数据库构造类似于数据库:indexes(索引库=数据库)-->types(类型=表)-->documents(文档=行)-->field(字段=字段)但是在7.X开始,Type已经开始被废弃。正排索引:根据主键id关联内容,然后再找关键字。倒排索引:根据关键字查询主键id。选择Solr还是ElasticSearch由于易于使用,Elastic
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2024-02-20 13:22:39
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目录前言准备数据排序查询:sort降序:desc升序:asc不是什么数据类型都能排序返回Elasticsearch目录前言我们之前学过几种查询方式了,但是结果顺序都是elasticsearch决定的。我们来给查询结果搞上我们定制的顺序。准备数据PUT zhifou/doc/1
{
"name":"顾老二",
"age":30,
"from": "gu",
"desc": "皮肤黑、
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2024-02-24 10:36:30
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1.插入排序(insertion sort)如图所示,将需要排序的序列,分成已排序的部分,和未排序的部分。循环中,每一次就将当前迭代到的,未排序的第一个元素,插入到在已排序部分中的适当位置。 2.选择排序(selection sort)如图所示,首先便利所有未排序的元素,找出最大的一个,然后与数组中的最后一个交换。下一次迭代就从未排序的元素中,找出最大的一个,与数组中倒数第二个交换,以此
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2024-03-28 13:08:05
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背景读者提问:ES 的权重排序有没有示列,参考参考?刚好之前也稍微接触过,于是写了这篇文章,可以简单参考下。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:
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2024-05-29 02:10:32
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一、目的一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍
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2024-05-21 17:38:09
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总结下 loki 的优点低索引开销loki 和 es 最大的不同是 loki 只对标签进行索引而不对内容索引这样做可以大幅降低索引资源开销 (es 无论你查不查,巨大的索引开销必须时刻承担)并发查询 + 使用 cache同时为了弥补没有全文索引带来的查询降速使用,Loki 将把查询分解成较小的分片,可以理解为并发的 grep和 prometheus 采用相同的标签,对接 alertmanagerL
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2024-09-04 17:08:58
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Elasticsearch中如何进行排序背景最近去兄弟部门的新自定义查询项目组搬砖,项目使用ElasticSearch进行数据的检索和查询。每一个查询页面都需要根据选择的字段进行排序,以为是一个比较简单的需求,其实实现起来还是比较复杂的。这里进行一个总结,加深一下记忆。前置知识ElasticSearch是什么? ElasticSearch 简称ES,是一个全文搜索引擎,可以实现类似百度搜索的功能。
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2024-02-21 14:39:15
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3.1.配置jdk 3.2.从官网中下载ES 3.3.解压es的压缩包 tar -zxvf es…3.4.增大linux上部署软件的内存和硬盘 以下的配置一定要使用root用户(root的权限是最大的),否则没有权限或者配置不生效 (不要求手写,直接复制即可) vi /etc/security/limits.conf在文章的最后添加配置了某个用户/某些用户对软件的内存和硬盘使用权限
* sof
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2024-08-05 22:25:58
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背景通过脚本改变评分背景近期有一个需求,需要对优惠券可用商品列表加个排序,只针对面值类的券不包括折扣券。需求是这样的,假设有一张面值券 50 块钱,可用商品列表 A 100、B 40、C 10,当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面。C 10 B 40 A 100其实排序有很多侧重,比如:1.根据用户利益最大化原则,排序列表应该是 B、C、A
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2024-03-25 10:30:06
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ES查询策略的选择优化: 问题:ES6.8 使用TermQuery查询数值类型字段变慢,改为RangeQuery却变得飞快? profile显示耗时都在build_scorer中。 解释真相:在5.x以前,Lucene版本中无数值类型,本质都是底层转换为字符串,使用倒排索引的方式进行数据查询。这样的话有一个问题,存储成字符串,对于等值查询问题不大,对于大范围查询仍然比
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2024-05-08 15:52:10
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