短语匹配(Phrase Matching)就像用于全文搜索的的match查询一样，当你希望寻找邻近的单词时，match_phrase查询可以帮你达到目的。GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
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2024-05-08 15:06:15
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在实际开发中，ES6已经非常普及了。掌握ES6的知识变成了一种必须。尽管我们在使用时仍然需要经过babel编译。ES6彻底改变了前端的编码风格，可以说对于前端的影响非常巨大。值得高兴的是，如果你熟悉ES5，学习ES6并不需要花费太多的时间就可以掌握，因为常用的基础语法并不多，花少量的时间，就可以开始我们的ES6之旅了。这篇文章不会详细的告诉你ES6的每一个细节知识，只会根据我自己的开发经验，将
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2024-09-03 20:06:12
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（一）text字段和keyword字段的区别以下给出一个例子：首先建立一个索引和类型，引入一个keywork的字段：PUT my_index
{
"mappings": {
"products": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
}
}
}
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2024-04-13 00:28:52
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什么是全文检索？我们实际中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据，Excle，cvs等。非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如文章，word文档等。非结构化数据又叫做全文数据，我更倾向于全文数据，全文数据更加明显的说明了非结构化数据的特征。同理：按照数据的划分，数据的检索也分为两种：对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用S
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2024-09-19 09:55:53
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17.ElasticSearch 复合查询17.1 constant_score query当我们不关心检索词项的频率（TF）对搜索结果排序的影响时，可以使用 constant_score 将查询语句或者过滤语句包裹起来。GET books/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term"
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2024-10-15 08:01:34
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我们以一个查询的示例开始，我们在student这个type中存储了一些学生的基本信息，我们分别使用match
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2022-06-16 08:57:08
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数值和字符串字符串 = “ ” 列表： list = [] --> 列表里可以支持很多方式 字典表：{“key": value}元组： tuple(位置不允许修改) 重点： 数据类型.Fromat1.format – “{0}”.format(20) – 这里的0是占位符 如果想加入更多东西：Boolean的符号：“==”，“!=”，“>=”,"<=",">","<"
match,分词匹配搜索，会先对搜索词进行分词，然后对分词结果匹配，分词一个或者多个存在即可匹配成功。match_phrase紧临搜索，所有分词必须出现、出现顺序和搜索词中一致且紧临。term,完全匹配/精确查询 搜索不会分词。
原创
2024-04-19 12:12:40
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我们以一个查询的示例开始，我们在student这个type中存储了一些学生的基本信息，我们分别使用match和match_phrase进行查询。首先，使用match进行检索，关键字是“He is”：GET /test/student/_search
{
"query": {
"match": {
"description": "He is"
}
}
}执行这条查
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2023-10-05 23:12:05
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【ElasticSearch（六）进阶】match匹配，match_phrase 短语匹配 一、match进行 基本类型（非字符串）精确匹配 查询 account_number 是 20 的所有结果： GET /bank/_search { "query": { "match": { "accoun ...
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2021-08-24 13:49:00
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前一段时间在死磕 ElasticSearch，本着偷师学艺的目的来读一下 ElasticSearch Operator 代码，学习一下 Operator 管理 ElasticSearch 集群的方式，优美下使用 ElasticSearch 的姿势。最后发现也没有多么神秘，Operator 目前只是专注于 ES 集群 Lifecycle 的管理，实现的方式也比较简单。Github：https://g
1 ElasticSearch1.1 为什么要使用ElasticSearch虽然全文搜索领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 实际项目中，我们建立一个网站或
虽然es提供了高效的打分函数，但是在电商环境下还是不够用。大多数的用户还是关注排在前几名的结果，所以有灵活的打分机制尤为重要。如果能根据用户的需要展示搜索结果，那么转化率就尤其可观了。 本文中，我们先来看看es默认的评分配置，然后再定制几个评分。本文介绍到的内容可以帮助你做一个用户定制结果的评分。es默认采用了lucene的评分公式，用正的浮点数_score来表示相关得分。这个_score&n
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2024-05-21 15:24:17
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目录使用场景思路分析查询第一步：分词查询第二步：匹配重点API：operator重点API：minimumShouldMatch 使用场景我现在有两个字段参与索引，文件名称和文件索引。搜索的时候，一个关键字匹配查询两个字段。思路分析众所周知，匹配查询先分词再查询。单字段查询比较简单，下边有两个例子，一个单字段，一个多字段布尔匹配查询。假如单字段查询关键字为“万里长城真伟大”。注意：在这个测试过程
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2024-04-05 00:31:11
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一些基础知识早先ES的HTTP协议支持还是依赖Jetty的,现在不管是Rest还是RPC都是直接基于Netty了。另外值得一提的是，ES 是使用Google的Guice 进行模块管理，所以了解Guice的基本使用方式有助于你了解ES的代码组织。ES 的启动类是 org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap。在这里进行一些配置和环境初始化后会启动o
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2024-08-18 17:19:14
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尚硅谷--雷丰阳--ElasticSearch 7.4.2版本_哔哩哔哩_bilibili本文测试数据为官方提供的测试数据，导入
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2022-05-31 18:11:22
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RHEL / CentOS(EL6)的最新版本为XFS filesystem带来了一些有趣的变化,我十多年来一直依赖它.我花了去年夏天的一部分时间追逐了一个由于记录不完整的内核后端而导致的XFS sparse file situation.自从搬到EL6以来,其他人已经有unfortunate performance issues或inconsistent behavior.XFS是我的数据和增长
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2024-04-01 10:45:14
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1.match
match方法属于String正则表达方法.
语法: str.match(regexp)
str:要进行匹配的字符串. regexp:一个正则表达式(或者由RegExp()构造成的正则表达式)
match的用法主要区分就是,正则表达式是否有全局标示g.
（1）如果有g全局标志,那么返回的数组保存的是,所有匹配的内容，不包过子匹配。（2））如果没有g全局标志,那么返回的数组arr.
文章目录es集群相关概念：启动、访问keyword和text类型的区别term和match的区别创建索引获取索引基本信息查询索引更新/新增索引字段、值查看分词效果高亮显示创建一个动态模板删除索引ik分词器ik_max_word 和ik_smart区别 es集群相关概念：https://www.zhihu.com/question/26446020启动、访问 下载好统一的软件版本。 然后启动。。。
KMP
字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为
O(m*n);KMP
匹配算法。可以证明它的时间复杂度为
O(m+n).
。
一.简单匹配算法
先来看一个简单匹配算法的函数：
//在字符串中查找指定字符串的第一次出现，不能找到则返回-1
int strstr(char *S, char *T)
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2024-07-18 06:09:34
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