酒旅项目之 ES 搜索背景 最近一个多月跟着师哥和同学们一起做了一个酒旅项目，这个项目是依托微信小程序提供线上预定酒店和旅游的互联网产品。希望解决的用户的痛点如下：提高用户搜索酒店和预定酒店的效率售后功能保障了用户的合法权益基于数据分析提供用户多需求场景组合产品以下是项目架构图：流程首先经历了熟悉产品和产品流程梳理然后进行项目代码熟悉和数据库设计接下来进行了接口设计和任务分工编写各自功能模块代码，
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2024-09-12 14:58:51
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# 实现"es filter term java api"的步骤
## 过程概述
为了实现"es filter term java api"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个TransportClient实例 |
| 2 | 构建一个SearchRequest对象 |
| 3 | 创建一个TermQueryBuilde
原创
2024-03-31 03:37:30
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Elasticsearch中的Term查询和全文查询前言Term 查询exists 查询fuzzy 查询ids 查询prefix 查询range 查询regexp 查询term 查询terms 查询terms_set 查询type 查询wildcard 查询全文查询match 查询match_phrase 查询总结 前言在 Elasticsearch 中，Term 查询和全文查询是两种完全不同的
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2024-04-17 09:48:51
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还在使用 Query 吗？
今天来了解下 Elasticsearch（以下简称 ES） 中的 Query 和 Filter。在 ES 中，提供了 Query 和 Filter 两种搜索：Query Context：会对搜索进行相关性算分Filter Context：不需要相关性算分，能够利用缓存来获得更好的性能举一个栗子，比如需要搜索一场电影，包含以下信
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2024-03-15 11:19:50
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elasticsearch 查询（match和term） es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。 由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。 这里有一个地方
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2024-03-24 20:16:56
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问题：前几天在写一个小项目，其中涉及到精确查询返回指定字段，当时没想那么多直接写的TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("filename",name);按理来说是应该有返回结果的，可是查询的时候要么就是没有，要么就是结果很奇怪。关于这个debug也debug了，逻辑代码也没啥问题。后来查了很多资料终于找到了解决办法
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2024-08-14 13:24:44
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Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。 Query DSL 与 Filter DSL DSL查询语言中存在两种：查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。 它们两个的区别如下图： query DSL 在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么
基于词项和基于全文的搜索基于Term的查询Term 是表达语义的最小单位。搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term特点Term Level Query: Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query在ES中，Term 查询，对输入不会进行分词处理，直接将输入做为一个整体在倒排索引中查找
目录前言match查询准备数据match系列之match（按条件查询）match系列之match_all（查询全部）match系列之match_phrase（短语查询）match系列之match_phrase_prefix（最左前缀查询）match系列之multi_match（多字段查询）term查询返回Elasticsearch目录前言现在，是时候学习两种最常用的查询方法了，match和term
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2024-04-28 12:26:52
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查找准确值我们的目标是找出特定价格的产品。假如你有关系型数据库背景，可能用 SQL 来表现这次查询比较熟悉，它看起来像这样：SELECT document
FROM products
WHERE price = 20在 Elasticsearch DSL 中，我们使用 term 过滤器来实现同样的事。term 过滤器会查找我们设定的准确值。term 过滤器本身很简单，它接受一个字段名和我们希
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2024-10-24 19:09:21
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elasticsearch 查询（match和term）es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。 由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部
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2024-03-10 16:53:52
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文章目录Map特点用法举例注意Map与ObjectSet特点用法举例注意Set与ArrayWeakMap特点用法注意WeakSet特点用法注意总结 Map 和 Set 是 ES6 标准新增的数据结构，它们分别提供了键值对和唯一值的集合。 MapMap是一组键值对的结构，具有极快的查找速度。Map 对象保存键值对，并且能够记住键的原始插入顺序。任何值（对象或者原始值）都可以作为一个键或一个值。特
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2024-09-21 14:36:26
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1、前言 term级别查询将按照存储在倒排索引中的确切字词进行操作，这些查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，而不是全文本字段。 或者，它们允许您制作低级查询，并在分析过程之前进行。 term级别的查询包括以下几种查询方式： 1.1、term query term是代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词
match和term查询的区别match
- match的查询词会被分词
- match_phrase 不会分词
- match_phrase 可对多个字段进行匹配term
- term代表完全匹配，不进行分词器分析
- term 查询的字段需要在mapping的时候定义好，否则可能词被分词。传入指定的字符串，查不到数据bool联合查询
- must should must_not
- mus
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2023-07-24 15:11:09
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文章目录问题Search使用term查询未命中数据采用索引自动创建模式-写入数据term查询检查索引配置检查文本分析效果总结term查询term查询的前提默认分词器-标准分词器指定分词器测试分词效果不进行分词字段即分词又不分词 Term查询未命中问题 问题Search使用term查询未命中数据采用索引自动创建模式-写入数据POST gudong20230111/_doc
{"fundCode"
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2024-04-24 09:44:10
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Elasticsearch结构化查询查找准确值term用于数字term主要用在处理数字,布尔值,日期和文本GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : { <1>
"query" : {
"match_all" : {} <2>
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2024-03-24 08:49:39
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先说结论：ID-Mapping是大数据分析中非常基本但又关键的环节。通俗地说，ID-Mapping就是把几份不同来源的数据，通过各种技术手段识别为同一个对象或主题，例如同一台设备（直接），同一个用户（间接），同一家企业（间接）等等。这个过程可以形象地理解为用户画像的“拼图”过程。背景在构建精准用户画像时，面临着这样一个问题：日志采集不能成功的收集用户的所有ID，且每条业务线都有各自定义的UID来标
老旧的模拟请求方式在开发APP接口的过程中，一般接口写完之后，后端开发都会模拟调用一下请求。在用Postman之前，对于一般的get请求我基本都会用浏览器来简单模拟。而对于post请求，我一般习惯写代码来调用。可以用Java来模拟，当然用Python会更简洁。我们来看看这种方法存在哪些弊端？不便于管理请求，通常都是用到一个写一个，如果后续还要用的话，最多只能依赖浏览器的历史记录。对于开发、测试、生
多重匹配（multi_match）查询，顾名思义就是跨多个字段搜索查询。 例如，如果我们想在 title、synopsis 和 tags 三个字段中搜索 Java 一词，那么 multi_match query 就是答案。另外，很多开发者还不是很清楚 multi-match 及 disjunction max query 的区别和联系。在今天的文章中，我将详述这两个查询。准备数据我们使用 bulk
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2024-10-08 14:00:24
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Term 的重要性Term 是表达语音的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理 Term特点
Term Level Query : Term Query / Range Query / Exists Query0 / Prefix Query / Wildcard Query
在ES 中， Term 查询， 对输入不做分词，会将输入座位一个整体， 在倒排索引中查找准确的词项，
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2024-04-08 07:09:11
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