##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，但是数据却分别在5个分片（Shard)上面，这5个分片可能在5台主机上面。因为全文搜索天生就要排序（按照匹配度进行排名）,但数据却在5个分片上，如何得到最后正确的排序呢？ES是这样做的，大概分两步。step1、ES客户端会将这个搜索词同时向5个分片发起搜索请求，这叫Scatter；step2
[size=medium][i]es在查询时，可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH,QUERY_AND_FEATCH,DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH。那么这4种搜索类型有什么区别？[/i][/size]
[b]分布式搜索背景介绍：[/b]
ES天生就是为分布式而生，但分布式有分布式的缺
es种有两种查询模式，一种是像传递URL参数一样去传递查询语句，被称为简单搜索或查询字符串(query string)搜索，比如GET /megacorp/employee/_search //查询全部员工
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith //查询last_name为Smith的员工另外一种是通过DSL语句来进行查询，被称为DSL查
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。 Elasticsearch作为一款功
Elasticsearch 中文搜索时遇到几个问题:当搜索关键词如：“人民币”时，如果分词将“人民币”分成“人”，“民”，“币”三个单字，那么搜索该关键词会匹配到很多包含该单字的无关内容,但是如果将该词分词成一个整词“人民币”，搜索单字如“人”字又不会匹配到包含“人民币”关键词的内容,怎么解决这个问题,既保证覆盖度又保证准确度?搜索“RMB”时只会匹配到包含“RMB”关键词的内容，实际上，“RMB
“query”: {
“match_all”: {} // 查询全部
},
“_source” : [“name”,“studymodel”] // 查询结果包括 课程名 + 学习模式两个映射
}具体的测试方法如下：过程比较繁琐，好在条理还比较清晰// 搜索全部记录
@Test
public void testSearchAll() throws IOException, ParseExcepti
一、概念： 查询建议主要包括两部分： 1、拼写检查纠错建议： 2、搜索词自动补全：二、分类： Elasticsearch提供了4种查询建议： 1、Term（词元建议）：
一、京东到家订单中心 Elasticsearch 演进历程二、携程Elasticsearch应用案例三、去哪儿：订单中心基于elasticsearch 的解决方案四、Elasticsearch 在58集团信息安全部的应用五、滴滴Elasticsearch多集群架构实践六、Elasticsearch实用化订单搜索方国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括携程、滴滴、今日头条、饿
一、使用场景介绍elasticsearch除了普通的全文检索之外，在很多的业务场景中都有使用，各个业务模块根据自己业务特色设置查询条件，通过elasticsearch执行并返回所有命中的记录的id；如果命中的记录数达到数万级别的话，查询性能会有明显的下降，尤其是命中超大型的document的时候；获取记录的id目前可以使用的有三种方式；通过_source:[“id”]设置_source:false
创建es_db索引，并将该索引的默认分词方法设置为ik_max_wordPUT /es_db
{
"settings": {
"index": {
"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
}
}
}针对索引的基本操作GET /es_dbDELETE /es_db添加文档PUT /es_db/_doc/1
{
1、实战问题如何根据输入的id 的顺序输出结果，id 个数有500个，还有分页？2、方案探讨2.1 Elasticsearch 默认排序机制在 Elasticsearch 中，如果未指定排序规则，检索结果的默认排序方式是按照文档的相关性得分（_score）进行降序排序。相关性得分表示了文档与查询的匹配程度。得分越高，文档与查询的匹配程度越高。有些情况下，查询结果的评分可能不相关或无法计算。例如，在
一 文档ES面向文档，并且使用JSON作为文档序列化格式，对于ES来说，文档特指根对象序列化成的JSON数据，以唯一ID标识并存储于ES中。文档元数据三个必须的元数据节点1、_index 文档存储的地方索引类似于关系数据库中的数据库，它是我们存储和索引关联数据的地方2、_type 文档代表的对象的类类似于关系型数据库
GET流程ES的读取分为GET和Search两种操作，这两种读取操作有较大的差异，GET/MGET必须指定三元组：_index、_type、_id。也就是说，根据文档id从正排索引中获取内容。而Search不指定_id，根据关键词从倒排索引中获取内容。一个GET请求的简单例子，如下：curl -XGET http://127.0.0.1:9200/secisland/_doc/1?pretty
一、elasticsearch简介Elasticsearch 是一种实时的分布式搜索引擎，具有对大规模快速检索的能力。是一种面向文档型数据库，相对于传统的关系型数据库，它更快。主要被用作全文检索、结构化搜索、分析以及三个功能的组合。现在服务于很多大型网站，有著名的github和stack overflow等等。二、Elasticsearch 入门先对elasticsearch做一个名
Elasticsearch查询原理Elasticsearch查询原理1. ES配置2. 文档ID查询2.1 单个ID查询文档2.2 多个ID查询文档3.搜索(Search)查询3.1 索引建立3.2 文档读取过程3.3 执行全文检索3.4 TF/IDF模型和BM25算法4.参考链接 Elasticsearch查询原理本文档深入探讨了Elasticsearch的查询原理，包括单个ID查询文档和多个I
一、产生背景 互联网发展早期的时候，对于一般的公司储存的数据量不是那么的大，所以很多公司更倾向于使用数据库去存储和查询数据，如：现在去MySQL中查询数据，大概的查询方式就是：select * from table where filed like “%XXX%”或者其他方式，但是，如果我们在查询的时候没有用到或命中数据库建立的索引话，则会扫描整张表，即便是MySQL做过单表查询能力优化，但是他的
ElasticSearch（windows）安装1.下载windows版本下载解压2. 双击bin目录下的elasticsearch.bat启动成功3.访问http://127.0.0.1:9200/ 
