# 实现mysql有类似es的分词查询
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据表) --> B(创建全文索引)
B --> C(使用分词器进行查询)
```
## 二、步骤及代码实现
### 1. 准备数据表
首先需要准备一张数据表来存储需要查询的数据。假设我们创建一个名为`products`的数据表，包含`id`和`content
原创
2024-02-27 07:41:45
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# Elasticsearch 中的 In 查询实现指南
Elasticsearch（简称 ES）是一种强大的搜索引擎，广泛用于大数据处理及实时搜索功能。在开发过程中，你可能会遇到需要查询特定的一组值的情况，类似于 MySQL 中的 `IN` 查询。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Elasticsearch 中实现类似的功能。
## 流程概述
在实现该查询之前，我们需要了解执行该查询的步骤。
es 在查询时， 可以指定搜索类型为下面四种： QUERY_THEN_FETCH
QUERY_AND_FEATCH
DFS_QUERY_THEN_FEATCH
DFS_QUERY_AND_FEATCH那么这 4 种搜索类型有什么区别？在讲这四种搜索类型的区别之前， 先分析一下分布式搜索背景介绍： ES 天生就是为分布式而生， 但分布式有分布式的缺点。 比如要搜索某个单词， 但
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2023-09-25 04:17:16
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es类似mysql的模糊查询在实际开发中常常需要实现，让我们深入探讨这个问题的解决过程。通过对ElasticSearch（ES）模糊查询与MySQL的对比，我们能够更好地理解两者之间的差异与兼容性。
## 版本对比
ElasticSearch与MySQL在处理模糊查询时有着本质的区别。MySQL使用LIKE关键字，而ES则使用Query DSL。本节将分析这两个系统在模糊查询方面的特性与兼容性
ES入门ES相关介绍ES安装（前提必须安装好了JDK）单机版ES配置ES集群配置ES-head安装Kibana安装ik分词器安装ik安装ik分词测试ik_max_word分词测试ik_smart分词测试不使用分词器分词的效果 ES相关介绍ES全称ElasticSearch，是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口es相当于数据
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2024-05-01 14:40:35
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在ES中，词项搜索也叫term搜索，term就有词项的意思。词项检索的意思就是说我输入一个词汇，在检索的时候不会把你输入的这个词汇做分词，匹配条件就是完整的输入的词汇，但是文档插入的时候该分词还是分词。下面会有例子说明。 全文检索不一样，全文检索就是按照分词插入，分词匹配，分词处理输入条件。一、基于Term的查询1、简介term是表达语义最小的单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理
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2024-04-24 15:34:29
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大规模数据量下ES如何实现高性能检索？写在前面倒排索引Term Index 的组织形式使用FST压缩Term Index使用Frames of Reference 压缩 Posting List使用Roaring Bitmaps缓存常用filter查询的结果通过对Posting List取交集实现联合索引总结 写在前面ElasticSearch，是基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式
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2023-11-14 10:21:47
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当我们要更新IK分词器词库时，都要在扩展词典中手动添加新词，添加完成后都要重启es才能生效。更致命的是，es肯定是分布式的，可能有数百个节点，我们不能每次都一个一个节点上面去修改。所以我们要实现es不停机更新新词，通过修改ik分词器源码，然后手动支持从mysql中每隔一定时间，自动加载新的词库。1、下载源码下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-an
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2023-10-27 09:27:28
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1、mysql的like具有局限性# 体现在功能不全，性能低。不适用于全文搜索（日志或简历中搜索字段）、没有相关性搜索排名等等
select name from goods WHERE name LIKE "%苹果%"2、试试elasticsearch 搜索1、解决mysql like 的短板
2、它是分布式的1）安装es和kibana1、通过kibana 操作 es
2、通过docker安装el
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2024-05-15 06:51:54
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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
忽略 TF/IDF (忽略评分)有时候我们根本不关心 TF/IDF ， 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施：WiFiGarden（花园）Pool（游泳池）这个度假屋的文档如下：{ "description": "A delightful four-bedroomed house with ... " }可以用简单的 match&n
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2024-03-21 15:18:08
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"position": 1
},
{
"111": "数据",
"start\_offset": 2,
"end\_offset": 4,
"type": "CN\_WORD",
"position": 2
},
{
"111": "库",
"start\
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2024-07-19 07:54:27
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背景介绍
最近在给博客做SEO,顺便也学学怎么与搜索引擎打交道
发现自己站内没有一个像样的搜索功能 于是全文搜索便是第一步 给博客文章添加全文搜索,摸索着尝试了3种方案 可以根据具体项目选择 数据库:Mysql 1.SQL Like 查询 ~初级方案~使用作为最简单的方式,直接使用like条件在ttitle和content中查询 select *
from
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2024-03-01 15:09:58
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es的核心功能就是搜索和分析。那么我们看看搜索相关内容1、搜索机制 在进入搜索之前，会对查询体根据情况进行分析和处理。 2、有哪些常用搜索类型全文查询 词项查询 复合查询 嵌套查询 位置查询 特殊查询等。我们常用到的就是前三种，学起来简单，用起来特别难。3、看看这三种查询的区别。词项查询用来查找指定字段中，包含给定的单词的文档，词项查询不会被解析，只有查询词和文档
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2024-03-20 18:36:36
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elasticsearch作为一款搜索引擎，应用于数据库无法承受前端的搜索压力时，采用其进行数据的搜索。可以大并发架构设计中一种选择，以下是elasticsearch搜索引擎的部分规则，在实际应用中可以让我们快速熟悉和帮助解决一些问题。01》不进行分词的索引建立
URL：
es_index_test
{
"settings": {
"index": {
"n
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2024-05-21 20:57:08
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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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安装配置 Elasticsearch任务时间：5min ~ 10min
安装JDKelasticsearch 需要 java8 以上； 这里安装最新版的 java10 ； 下载 jdkwget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http:%2F%2Fwww.oracle.com%2F; ora
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2024-06-06 10:13:13
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ElasticSearch 是强大的搜索工具，并且是ELK套件的重要组成部分好记性不如乱笔头，这次是在windows环境下搭建es中文分词搜索测试环境，步骤如下1、安装jdk1.8，配置好环境变量2、下载ElasticSearch7.1.1，版本变化比较快，刚才看了下最新版已经是7.2.0，本环境基于7.1.1搭建，下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/e
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2024-06-11 14:46:42
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这篇文章主要是来浅谈一下elasticsearch的分词原理，让各位同学对分词不再陌生~废话不多说，我们直接上干货前言一我们创建一个文档 PUT test/_doc/1
{
"msg":"乔丹是篮球之神"
}我们通过'乔丹'这个关键词来搜索这个文档POST /test/_search
{
"query": {
"match": {
"msg": "乔丹"
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2024-05-03 13:20:07
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根据上下文动态地对文档进行评分是很常见的。 例如，如果你需要对某个类别内的更多文档进行评分，经典方案是提升（给低分的文档提分）基于某个值的文档，例如页面排名、点击量或类别。Elasticsearch 提供了两种基于值提高分数的新方法。 一个是 rank feature 字段，另一个是它的扩展，即使用值向量。根据 rank_feature 或 rank_features 字段的数值提高文档的相关性分
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2024-04-24 20:18:02
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