简介ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，
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2024-05-20 20:38:13
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讲解倒排索引的基本原理以及ES常用的几种分词器介绍
概要本篇主要讲解倒排索引的基本原理以及ES常用的几种分词器介绍。倒排索引的建立过程倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法，用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射。通过倒排索引，我们输入一个关键词，可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表。我们先看英文的，假设我们有两个文档：I have a
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2024-04-02 12:38:38
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我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和
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2024-08-20 17:38:49
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在 Java 和 Elasticsearch (ES) 的组合中，“不分词搜索”是一个常见的需求，尤其在处理包含精确匹配或复杂查询的业务场景时，若能有效解决这一需求，将大幅提升系统的用户体验。本文将围绕这一核心问题，逐步展开分析与解决方案。
### 业务场景分析
在我们的项目中，用户需要对大量的文档进行高效搜索，其中有些场景要求精确匹配而非模糊搜索。这时，分词器的默认行为可能导致用户找不到他们需
如果词库中有这两个词：“狮子” 和 “虱子”，那么也就意味着，创建倒排索引时，通过上述自定义的 拼音分词器 ，就会把这两个词归为一个文档，因为他们在分词的时候，会分出共同的拼音 “shizi” 和 “sz”，这就导致他两的文档编号对应同一个词条，导致将来用户在搜索框里输入 “狮子” ，点击搜索之后，会同时搜索出 “狮子” 和 “虱子” ，这并不是我们想看到的.解决方案因此字段在创建倒排索
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2024-09-06 11:09:13
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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
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2024-06-11 14:46:42
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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
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2024-10-10 14:28:50
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接第20节4、分词一个 tokenizer (分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens (词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens流。例如, whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本"Quick brown fox!"分割为[Quick， brown， fox!l。该 tokenizer (分词器)还负责记录各个 term (词条)的顺序或
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2024-08-20 11:28:53
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1、ES简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中能够达到实时搜索，稳定可靠，快速，安装使用方便。基于RESTFUL接口。2、原理 ES使用了倒排索引（inverted index），该结构对于全文检索非常快。 倒排索引包括一个在任意文档中出现的唯一性的词语列表，对于每个词语，都有一个它出现过的文档列表。如下图所示：Doc_1：The qu
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2024-03-27 10:46:22
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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
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2024-05-21 20:10:01
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文章目录1. 自动补全1.1 拼音分词器1.2.1 自定义分词器1.2.2 小结1.2 自动补全1.3 实现酒店搜索框自动补全1.3.1 修改酒店映射结构1.3.2 修改HotelDoc实体1.3.3 重新导入1.3.4 自动补全查询的 JavaAPI1.3.5 实现搜索框自动补全1.3.5 启动项目进行测试 本节代码和数据库文件链接：https://pan.baidu.com/s/1N_bpj
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2024-07-29 11:59:33
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一：IK分词器简介 IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化
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2024-09-22 16:43:52
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本期目录一，二分法检索算法介绍二，二分法检索算法思路三，二分法检索算法代码实现四，以算法时间复杂度和空间复杂度总结算法。 一，二分法检索算法介绍二分法检索（binary search）又称折半检索，二分法检索的基本思想是设字典中的元素从小到大有序地存放在数组（array）中。是最常用的搜索算法之一，这主要是由于其搜索时间短。二，二分法检索算法思路这种搜索使用分而治之方法，并且需要事先对数
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2023-11-06 15:02:20
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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： [
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2024-03-15 13:21:11
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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_
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2024-04-30 16:55:57
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因为ik目前最高支持es 8.2.3,所以本文基于8.2.3的环境编写.1、集群环境构建参考Es 集群搭建及相关配置和相关参数解读,分别下载Es和kibana 8.2.3版本,部署到相应的服务器,删除es原有的data目录.配置elasticsearch.yml,节点配置如下:节点配置cluster.name: test_cluster
node.name: node-1
network.host
在Java使用Elasticsearch（ES）的过程中，经常会遇到“搜索词不分词”的问题。这种情况通常导致查询的精确度下降，影响业务正常运行。为了解决这个问题，我整理了一个完整的解决流程，包括参数解析、调试步骤、性能调优等内容。
## 背景定位
在当前的业务环境中，用户通过关键词搜索信息是极为常见的需求。如果ES处理搜索词时不进行分词，将导致以下公式所表达的业务影响：
\[
\text{S
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
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2024-03-21 15:18:08
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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
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2024-05-21 20:57:08
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图示：
一、写分词keyword、text
字符串 - text：文本索引，分词
默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词、倒排索引。
不支持聚合，排序操作。
模糊匹配，支持 term、match 查询。
字符串 - keyword：关键词索引，不分词
不分词，直接将完整的文本保存到倒排索引中。
支持
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2024-03-18 00:06:18
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