目录1.简介1.1.短语匹配词项的位置混合起来1.2.多值字段匹配词之间的距离越近，相关度 _score越高1.3.使用邻近度提高相关度1.4.性能优化结果集重新评分寻找相关词Performance性能1.简介段落匹配（phrase matching）或者模糊匹配（proximity matching）字词词语之间的关系 1.1.短语匹配match_phrase 查询首先将查询
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2024-03-23 14:39:15
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ES 全文搜索全文搜索GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "BROWN DOG!"
}
}
}使用了match查询的多词查询只是简单地将生成的term查询包含在了一个bool查询中。通过默认的or操作符，每个term查询都以一个语句被添加
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2024-02-21 22:33:02
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Elasticsearch实战- 前缀模糊匹配搜索 prefix/wildcard/regexp search 文章目录Elasticsearch实战- 前缀模糊匹配搜索 prefix/wildcard/regexp search1.模糊匹配场景1.1 准备数据2.模糊搜索实现2.1 前缀搜索 prefix2.2 通配符搜索 wildcard2.3 正则搜索 regexp 1.模糊匹配场景场景：
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2024-03-01 11:44:07
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全文搜索全文搜索是应用到字段类型为text上的搜索，也是es重要特性，es会根据字段的分词器算法，把字段进行解析，根据解析后的结果在es服务器中利用倒排索引算法，获取多个文档，并给出相应的得分。搜索和过滤的区别搜索要给出每个文档得分过滤不计算每个文档得分，而且过滤会把数据缓存起来。全匹配全部匹配，每个文档得分都是1GET myindex/_search
{
"query": {
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2024-02-22 01:01:01
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索引期间的优化(Index-time Optimizations) 目前我们讨论的所有方案都是在查询期间的。它们不需要任何特殊的映射或者索引模式(Indexing Patterns)；它们只是简单地工作在已经存在于索引中的数据之上。 查询期间的灵活性是有代价的：搜索性能。有时，将这些代价放到查询之外的地方是有价值的。在一个实时的Web应用中，一个额外的100毫秒的延迟会难以承受。 通
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2024-07-29 16:10:30
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1.确切值(Exact values) vs 全文文本(Full text)Elasticsearch中索引的数据可以大致分为两种类型
(1) 确切值(Exact values)
确切值是需要精准匹配的值。比如一个date或用户ID，对于2019-11-8，只输入2019-11是不能被检索出来。
(2) 全文文本(Full text)
对于全文文本，Elasticsearch会对文本分析(anal
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2024-05-05 21:48:07
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1. 全文检索的通用步骤：1、建库步骤： a 分词 b 倒排索引 : 关键词和记录Id的对应关系,1对多。2、查询步骤： a 分词 b 查索引 c 取交集或并集 2. 产品使用全文检索
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2024-04-28 10:38:35
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此次问题由一次测试提出的bug引起：测试检索功能时候，以 台中 为关键词检索，结果中出现了 台，中的结果，如图所示复现问题该字段用的是standard分词器查询用的是match_phrase_prefix查询准备数据构建mappingPUT my_index
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"n
文章目录什么是ElasticSearchElasticsearch 的用途是什么？ElasticSearch基本概念类型文档字段Node节点shard：分片replica：副本倒排索引ElasticSearch相关安装Elasticsearch安装ElasticSearch配置文件详解Elasticsearch 的工作原理是什么？Elasticsearch 索引是什么？为何使用 Elastics
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2024-09-30 06:55:35
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一、基本操作过程1、ik中文分词（两种模式）ik_max_word：最大化分词，占用存储空间，搜索也会更长时间ik_smart：按照一定规则语法习惯分词，不重复，但有可能有些细微的关键词没有拆分而无法搜索到请求 http://localhost:9200/_analyze参数：{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "经核实，我司从未与腾讯公司或授
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2024-09-01 19:46:03
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一. 简要介绍Elasticsearch是实时的分布式搜索分析引擎，底层基于Lucene。Lucene是Java语言编写的全文搜索框架，用于处理纯文本的数据，但它只是一个库，提供建立索引、执行搜索等接口，但不包含分布式服务，这些正是 ES 做的。二. 使用场景基于ES，我们可以很容易地搭建自己的搜索引擎，用于分析日志，或者配合开源爬虫建立某个垂直领域的搜索引擎。除了搜索，ES 还提供了大量的聚合功
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2024-04-03 11:54:00
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ES全文检索ES查询一共分两种 ： 语句查询 聚合查询语句查询中包含：词条查询 匹配查询 复合查询聚合查询中包含：统计 分组ES javaAPI的相关体系 词条查询所谓词条查询，也就是
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2023-08-30 13:28:38
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elasticsearch基本概念是面向文档的、实时的分布式搜索分析引擎，其中索引和搜索的功能由Lucene实现。 实时：新增的数据在短时间内（1s）内可以搜索到 分布式：可以动态对集群规模进行调整、扩容 Lucene：java写的全文搜索框架，用于处理纯文本的数据，主要用于建立索引、执行搜索，所以并不包括分布式的服务。 全文索引：对于全部的文本数据进行分析并建立索引，使其可以被搜索。 es可以让
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2024-05-04 19:04:27
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一、概述 首先来说一下何为全文检索服务，全文检索是指以全部文本信息作为检索对象的一种信息检索技术。 全文检索主要指研究对整个文档信息的表示、存储、组织和访问，即根据用户的查询要求，从信息数据库中检索出相关信息资料。 全文检索的中心环节是文件内容表达、 信息查询 的获得以及相关信息的匹配。 通俗的讲就是当我们访问购物网站的时候，我们可以根据我们随
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2023-12-13 22:06:50
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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。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。具备分布式，高扩展，高实时的特点。它能很方便的使大量数据具有搜索，分析和探索的能力。可以做日志系统中日志数据存储和搜索，也可以做
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2024-03-17 17:41:05
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全文检索match_allmatch_all是没有任何条件，检索全部数据GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}match（Match query）match用来做基本的模糊匹配，在es中会对文本进行分词，在match查询的时候也会对查询条件进行分词，然后通过倒排索引找到匹配的
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2024-03-01 12:42:20
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1.基本概念Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。注意：6.0之前的版本有type（类型）概念，type相当于关系数据库的表，ES官方将在ES9.0版本中彻底删除type。上边讲的创建索引库相当于关系数据库中的数据库还是表？1、如果相当于数据库就表示一个索引库可以创建很多不同类型的文档，这在ES中也是允许的。2、如果相当于表就表示
Elasticsearch简介开发环境核心问题文件上传关键字查询编码导入依赖文件上传文件查询多文件测试还存在的一些问题简单介绍一下需求能支持文件的上传，下载要能根据关键字，搜索出文件，要求要能搜索到文件里的文字，文件类型要支持word，pdf，txt文件上传，下载比较简单，要能检索到文件里的文字，并且要尽量精确，这种情况下很多东西就需要考虑进去了。这种情况下，我决定使用Elasticsearch来
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2023-07-14 22:21:35
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elasticsearch一个准实时的搜索引擎，基于lucene构建，它的主要强项还是在全文检索方面。工作中还是使用到了这部分功能，这里做一个简单的总结，可以使初次使用的人很快的配置和使用。一、全文检索的概念首先介绍全文检索的概念，就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来
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2024-06-05 00:14:06
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一、走进Elasticsearch1.1 全文检索1.1.1 为什么要使用全文检索用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术。常见的全文检索技术有Apache Lu
