系统：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位配置：ecs.e4.2xlarge默认系统账号：root工具：Finalshell端口开放：9200首先默认目录下载Elasticsearchwget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.3.3-linux-x86_64.t
"position": 1
},
{
"111": "数据",
"start\_offset": 2,
"end\_offset": 4,
"type": "CN\_WORD",
"position": 2
},
{
"111": "库",
"start\
ElasticSearch简称es，是一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能ElasticSearch本身是一个存储、计算、搜索数据的引擎，可以结合kibana(数据可视化工具)、Beats(数据抓取工具)、Logstash(数据抓取工具)，组成elastic stack(ELK)，可应用于日志统计、实时监控等领域。除了elasticsearch本身，其他组件都
分词查询接口http://localhost:9200/_analyze
{
"analyzer":"ik\_max\_word",
"text":"文档数据库"
}分词解析{
"111": [
{
"111": "文档",
"start\_offset": 0,
"end\_offset": 2
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
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
Elasticsearch 6.3.1 地址：wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz2.安装配置1.拷贝拷贝到服务器上，解压：tar -xvzf elasticsearch-6.3.1.tar.gz 。解压后路径：/home/elasticsearch-6.3.13.创
1.基础搜索1.1.搜索所有语法： GET /student/_search 后面啥也不跟就搜索所有{
"took": 48,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
1、 什么是mappingPUT /myindex/article/1
{
"post_date": "2018-05-10",
"title": "Java",
"content": "java is the best language",
"author_id": 119
}
PUT /myindex/article/2
{
"post_date": "201
为什么要用ES当我们访问购物网站的时候，我们能随意输入关键字就能查询出相关的内容，然是这些随意的数据不可能是根据数据库的字段查询的，他们都是通过es来实现的，es是全文检索服务，它是一个基于Lucene的全文检索服务器，例如北京天安门-----Lucene切分词：北京 天安门 等等词元，当我们检索到这些词元的时候都可以检索到北京天安门。什么是ESes是基于lucene的全文检测服务器，对外提供re
match_phrase：短语模糊查询match用于分词模糊查询，比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候，如果没有指定分词器，使用默认分词的话，会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询，但不符合我们的业务需求，那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多” 但是，这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大量的词典，所以我们可以采用match_phrase进行短语模糊查询
1. ES其实也就像一个数据库，它有自己的一套存储结构。像建立数据库表一样，我们需要为每个字段添加一些属性，比如字段类型，该字段是否要分词，该字段需要哪种分词器去解析它等。以下是完整的字段属性：
1. "status": {
2. "type": "string", //字符串类型
3. "index": "analyzed"//分词，不分
# Java中ES不分词模糊查询实现指南
在Java应用中，如果我们使用Elasticsearch（ES）进行数据检索时，往往希望实现不分词的模糊查询。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的实现步骤和代码示例，帮助他理解整个流程。
## 步骤流程概述
下面是实现“Java中ES不分词模糊查询”的流程，便于快速参考。
| 步骤 | 描述
什么是es？搜索引擎，它的功能也类似一个数据库,能高效的从大量数据中搜索匹配指定关键字的内容，它也将数据保存在硬盘中，它本质就是一个java项目,使用它进行数据的增删改查就是访问这个项目的控制器方法(url路径)，底层技术是Lucene，对其进行了封装，实现了开箱即用。使用es的原因：数据库的模糊查询效率低（所有关系型数据库都有这个缺点），es使用了索引，将模糊查询效率提高了100倍左右，但是索引
wildcard查询通配符查询允许我们在查询值中使用*和?等通配符。此外，通配符查询跟词条查询在内容方面非常类似。可以发送一下查询，来匹配所有包含cr?me词条的文档，这里?表示任意字符：{
"query" : {
"wildcard" : {
"title" : "cr?me"
}
}
}这将匹配title字段中包含与cr?me匹配的词条的所有文档。然后，还可以在通配符查询中包
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2023-10-15 19:56:11
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项目第七天ES类型要答出 type版本前和版本后的改变ES查询方法使用ElasticsearchRestTemplate对象来构建ES的默认规则❤️- ES能够自动存储未提交创建字段信息的数据 （目的：未指定时ES为了可以更好的支持聚合和查询功能，所以默认创建了两种）
- 对于为提前指定类型的字段，使用以下默认规则
-使用： [字段]（text） #分词不聚合
-使用： [
正向索引正排表是以文档的ID为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息，查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单，建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的，若是有新的文档加入，直接为该文档建立一个新的索引块，挂接在原来索引文件的后面。若是有文档删除，则直接找到该文档号文档对应的索引信息，将其直接删除。但是在查询的时候需对所有的
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
相信很多人都已经接触过Elasticsearch了，而且查询的时候使用的最多的就是 match 查询 那么match 到底是怎么做的呢？ 接下来用Elasticsearch的 profile 来分析match查询到底是个什么鬼？为什么有的时候会分词去查，有的时候又不会分词去查询。我使用的是Elasticsearch7.6 (不同版本可能会稍有不同) 和Ik分词器首先我们先创建索引PUT test_
搜索引擎之中文分词实现(java版)
作者：jnsuyun前几天读到google研究员吴军的数学之美系列篇，颇有感触。而恰好自己前段时间做了个基于统计语言模型的中文切分系统的课程项目，于是乎，帖出来与大家共同学习。分词技术在搜索引擎，信息提取，机器翻译等领域的重要地位与应用就不敖述了。步入正题：） <!--[if !supportLists]-->一、 <
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2023-09-08 18:56:34
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