/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */es 查询共有4种查询类型QUERY_AND_FETCH: 主节点将查询请求分发到所有的分片中，各个分片按照自己的查询规则即词频文档频率进行打分排序，然后将结果返回给主节点，主节点对所有数据进行汇总排序然后再返
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2023-08-31 23:48:08
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# Java中ES多字段的排序
在实际的开发中，我们经常会遇到需要对数据进行排序的需求。在Elasticsearch中，我们可以通过多字段排序来实现对数据的复杂排序。本文将介绍如何在Java中使用Elasticsearch进行多字段排序，以及一些常见的排序示例。
## 什么是多字段排序
多字段排序是指按照多个字段的值对数据进行排序。在Elasticsearch中，我们可以指定多个字段来进行排
es准实时检索原理
在这个动态索引中，有三个关键的索引结构：倒排列表、临时索引、已删除列表。倒排索引是已经建好的索引结果，倒排列表存在磁盘文件中，单词词典在内存中。临时索引是在内存中实时建立的倒排索引，结果与倒排列表一样，只是存在于内存中，当有新文档时，实时解析文档并加到这个临时索引中。已删除列表存储已被删除的文档的文档ID。另外，当一个文档被更改，搜索引擎中一个普遍的做法是删除旧文档，然
本系列文章翻译ES官方8.0版本文档。本章对应内容地址 Index Sorting因为水平有限，翻译内容难免存在错漏，欢迎大家指出索引排序 在es中创建索引时可以配置分块中段文件中数据的排序规则，默认情况下Lucene不会的存储的文档进行排序，可以通过index.sort.*配置项指定分段中文档的排序字段。 如下可指定通过单字段进行排序PUT my-index-000001
{
一、聚合操作内部原理 1.正排索引（doc value）的聚合内部原理①index-time生成PUT/POST的时候，就会生成doc value数据，也就是正排索引②核心原理与倒排索引类似正排索引，也会写入磁盘文件中，然后os cache先进行缓存，以提升访问doc value正排索引的性能如果os cache内存大小不足够放得下整个正排索引，doc value，就会将doc value的数据写
## 排序
### 一、默认排序规则
默认情况下，是按照_score降序排序。
_score使用的算法,计算出一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度
es使用的是，term frequency和inverse documnet frequency算法，简称为TF/IDF算法
term frequency:搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，分数越高
基本介绍冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是：通过对待 排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次比较 相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大 的元素逐渐从前移向后部，就象水底下的气泡一样逐渐 向上冒 由于上面的栗子举的不是很好，所以在代码解析板块的栗子我重新找了一个(这里的代码表示排序的过程)package data_structure;
import java.lang
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2023-06-26 15:56:26
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例子：按照date倒序GET /_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }}
}
},
"sort": { "date": { "order": "desc" }}
}相关性排序默认情况下，结果集会按照相关性进
前几周算法课看算法导论看到一个排序叫计数排序，据说是一个很骚的东西，其时间复杂度为O（n）。要知道很骚的快速排序其平均时间复杂度也是O（nlgn）。看完了算法的推导过程才发现，原来只是一个空间换时间的策略。首先，它需要我们准备三个数组，需要排序的数组A，排序后的数组B，二者同样大小。然后中间数组C，C的大小为A中最大值+1.（这个就很坑，比如我A[2] = {1,9999}那么它就会默认建立的C数
排序问题一直是程序员工作与面试的重点，今天特意整理研究下与大家共勉！这里列出8种常见的经典排序，基本涵盖了所有的排序算法。1.直接插入排序我们经常会到这样一类排序问题：把新的数据插入到已经排好的数据列中。将第一个数和第二个数排序，然后构成一个有序序列将第三个数插入进去，构成一个新的有序序列。对第四个数、第五个数……直到最后一个数，重复第二步。如题所示：直接插入排序(Straight Inserti
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2023-08-25 16:17:21
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引言默认情况下， 结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高， 排名越靠前。在ElasticSearch的查询结果中， 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。过滤语句与 _score 没有关系， 但是有隐含的查询条件 match_all 为所有的文档的 _score设值为 1 。 也就相当于所有的文档相关性是相同的。字
排序算法排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程排序的分类内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。 常见的有直接插入排序和简单选择排序以及冒泡外部排序法：数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。包括合并排序法和直接合并排序法排序算法的时间判断//调用排序算法
//创建要给80000个的随机的数组
in
package cn.xbz;
import java.util.Arrays;
/**
* 各种排序法的演示
* @author xbz
*
*/
public class ArraySort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 6, 0, -1, 9, -100, 90};
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2023-08-11 14:14:32
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# Java中ES时间排序
## 简介
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了快速、实时的搜索和分析功能。在ES中，我们可以使用时间字段来对文档进行排序，以便更好地满足用户的需求。本文将介绍如何在Java中使用ES进行时间排序，并提供相关的代码示例。
## ES时间排序原理
ES中的时间排序是基于字段的值进行的，一般情况下我们使用的是日期类型的字段
es的结构（索引，类型，文档，属性）倒排索引 将存放的数据，以一定的方式进行分词，并且将分词的内容存放到一个单独的分词库中。当用户去查询数据时，会将用户的查询关键字进行分词。然后去分词库中匹配内容，最终得到数据的id标识。根据id标识去存放数据的位置拉取到指定的数据。索引ES的服务中，可以创建多个索引。每一个索引默认被分成5片存储。每一个分片都会存在至少一个备份分片。备份分片默认不会帮助检索数据，
ElasticSearch(ES)是一款非常流行的企业级搜索引擎，今天我们一起来看看它的搜索结果排序原理。01—相关性介绍默认情况下，ES的搜索结果是排序的，是按 相关性 倒序排列的------相关性最高的排在最前面。那么什么是相关性，相关性如何计算？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。_score 的评分越高，相关性越高。查询语句会为每个文档生成一个 _score
Elasticsearch 分页查询 排序 from size sort一、分页查询1. 基本概念2. 避免深分页二. 排序条件1. 多字段排序2. 在数组上排序3. 在nested嵌套字段上排序4. 在Missing字段上排序 一、分页查询1. 基本概念默认情况下，ES搜索结果hits里有10条结果，我们可以使用from和size这2个参数实现分页查询。
from默认是从0开始，指跳过多少条
查找方法：
1.顺序查找。
按数组的顺序从前往后一直比较，直到找到目标值返回。
优点：对数组的结构没有特定的要求，算法简单。
缺点：当数组个数n较大时，效率低下。
时间复杂度：最大时间复杂度是O(n)，最小时间复杂度是O(1),平均时间复杂度是O(n/2).
<span > </span>/**
* 顺序查找算法
明明标题全字段匹配，但是按照默认的相关度排序却排到了第三四位，第一位怎么看都不应该排在最上面。。今天ES文章检索我遇到了这个问题。我对文章的title和content字段使用了多字段查询，一开始我认为是content字段干扰了整体的相关度，后来使用boost字段加大了title的查询权重，结果还是一样的；后来单独查询title字段还是一样的结果，全匹配字段还是排在了下面，这不禁让我怀疑起了人生。百
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2023-08-03 23:23:34
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1、插入排序代码：
public class InsertionSort {
public static void main(String[] args) {
int[] source = new int[]{4,2,1,6,3,6,0,-5,1,1};
int j;
for(int i=1; i <source.length; i++) {
if(source[i
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2023-05-23 09:50:31
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