## 什么是分词
```
把文本转换为一个个的单词，分词称之为analysis。es默认只对英文语句做分词，中文不支持，每个中文字都会被拆分为独立的个体。
```## es内置分词器
```
- standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。
- simple：按照非字母分词。大写转为小写。
- whitespace：按照空格分词。忽略大小写。
- stop：去除无意义单
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2023-12-28 08:27:02
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# 使用Java API进行Elasticsearch的不分词查询
在Elasticsearch中，不分词查询是根据整体字符串进行搜索的，通常用于精确匹配。对于刚入行的小白，下面的步骤将帮助你理解如何通过Java API实现这一功能。
## 流程概述
以下是实现不分词查询的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
分词器（一）到 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载对应的版本（直接下载release版本，避免mvn打包），下载后是一个zip压缩包。 （二）将压缩包上传至elasticsearch 的安装目录下的plugins下，进行解压，运行如下unzip elasticsearch-analysis-ik-5.5.2.zip #解压后
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2023-10-24 12:28:24
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ES分词器作用ES分词器可在索引创建之前将字段拆分为对应词元，用于建立对应倒排索引；查询时将查询关键词根据指定分词器进行分词，然后进行索引数据查询；ES内置分词器介绍.xmindES分词器组成ES分词器包含三部分：char_filter：在分词之前对原字段字符进行过滤tokenizer，对输入文本进行处理，拆分成各个词元fliter，后置处理器，tokenizer拆分词元之后，filter进行后续
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2023-07-11 13:21:34
47阅读
# 实现 "es upsert javaapi" 教程
## 1. 整体流程
为了实现 "es upsert javaapi"，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
title 整体流程
"创建连接" : 20
"准备数据" : 20
"执行Upsert操作" : 40
"关闭连接" : 20
```
## 2. 每一步操作
原创
2024-06-17 04:06:18
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# ES删除Java API浅析
在软件开发过程中，尤其是在微服务架构中，数据管理和有效的资源释放至关重要。使用 Elasticsearch（简称 ES）作为搜索引擎时，理解如何使用 Java API 删除文档以及如何处理相关数据也显得尤为重要。本文将系统地探讨 ES 中如何使用 Java API 删除数据的机制，提供相关代码示例，并展示其应用场景。
## 1. Elasticsearch 概
Elasticsearch (ES) 是一个开源的分布式搜索引擎，广泛应用于日志分析、实时搜索等场景。在使用 Java API 通过 Elasticsearch 实现排序功能时，具体的实现步骤和相应的配置参数准备工作是至关重要的。以下是解决“ES 排序 Java API”问题的详细过程记录。
## 环境准备
在开始前，需要准备好运行 Java 和 Elasticsearch 的环境。确保以下依
在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java API 对 Elasticsearch 进行排序操作，特别是在处理数据返回时的排序问题。以下内容将涵盖从环境准备到性能优化的各个方面，确保你能够顺利集成和应用这一技术。
## 环境准备
首先，我们需要准备好所需的技术栈和版本，以确保所有组件的兼容性。以下是技术栈的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 最低版本 | 推荐版本 |
# 使用Java API实现ES集群
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的搜索引擎，用于实时搜索和分析数据。通过构建一个ES集群，可以更好地管理和处理大量数据。在本文中，我们将介绍如何使用Java API来实现ES集群，并给出一些代码示例。
## ES集群的概念
ES集群是由一个或多个节点组成的，每个节点是一个独立的ES实例。这些节点协同工作，共同构建一个分布式搜索引擎。节点之
原创
2024-06-13 04:29:49
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AnalysisAnalysis 解析器由三个模块=character filters（字符过滤器）, tokenizers（标记器）, and token filters（标记过滤器）组成Analysis 中的自定义分词analysis 基本概念 === 全文索引中会用到Tokenizer(分词器)对文档分词,提取token(词元),讲token进一步处理如大小写转换的算法叫Filter(过滤器
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2024-07-01 14:12:12
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Java语言提供了一种功能更强大的注释形式：文档注释。如果编写Java源代码时添加了合适的文档注释，然后通过JDK提供的javadoc工具可以直接将源代码里的文档注释提取成一份系统的API文档。
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2023-07-26 18:49:01
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前言我们通过前面两篇文章的学习，基本解es，但还不足以应对我们平时的开发任务，因此我们还需要全面深入的学习es技术。本篇文章会讲述很多底层内核级原理，所以我们需要集中精力深入体会。一 ES 内核级原理及相关概念1.1 分词器原理&介绍它指把一段语句，拆分成单个的单词。同时对每个单词进行normalization （时态转换，单复数转换）处理，以提升recall召回率（搜索的时候，增加能够搜
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2024-05-05 15:37:04
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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在ES中，词项搜索也叫term搜索，term就有词项的意思。词项检索的意思就是说我输入一个词汇，在检索的时候不会把你输入的这个词汇做分词，匹配条件就是完整的输入的词汇，但是文档插入的时候该分词还是分词。下面会有例子说明。 全文检索不一样，全文检索就是按照分词插入，分词匹配，分词处理输入条件。一、基于Term的查询1、简介term是表达语义最小的单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理
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2024-04-24 15:34:29
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文章目录一、本地文件读取方式二、远程扩展热更新 IK 分词三、重写ik源码连接mysql 一、本地文件读取方式首先进入elasticsearch目录的plugins目录下，查看目录结构 2.进入confg目录下 创建文件mydic.dic 并添加:“我是中国人” 3.打开config目录下 IKAnalyzer.cfg.xml配置文件 vim IKAnalyzer.cfg.xml 修改内容如下：
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2024-03-21 09:46:18
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一、需求因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究ES本身的评分规则从而想办法把评分统一。省流：无法确切统一化二、ES查询评分规则之前有说过ES的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的score会比短文本搜索的score高很多：score=单个分词评分之和，长文本对应的词更多那么score就会更多。通过在查询中设置参数”explain”:true来查看具体的分数来源
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2024-02-15 20:45:27
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# Elasticsearch嵌套查询Java API详解
## 1. 前言
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，提供了强大的全文搜索和分析功能。它使用JSON格式的文档来存储和索引数据，提供了丰富的查询API。本文将介绍如何使用Java API来执行嵌套查询。
## 2. Elasticsearch嵌套查询概述
嵌套查询是指在文档中嵌套了一个或多个复杂类型的字段。
原创
2023-08-28 10:44:33
323阅读
# 使用 Elasticsearch 聚合 Nested 文档的 Java API
在处理复杂的数据结构时，Elasticsearch 提供了强大的 nested 文档支持，使我们能够存储和查询包含嵌套对象的 JSON 文档。本文将介绍如何使用 Elasticsearch 的聚合功能与 nested 文档结合，特别是通过 Java API 来实现。
## 什么是 Nested 文档？
在 E
# 使用Java API在Elasticsearch中实现group by distinct
在Elasticsearch中，我们经常需要对数据进行聚合并统计不同值的数量。这就需要用到group by distinct的功能。在本文中，我们将介绍如何使用Java API在Elasticsearch中实现group by distinct。
## 什么是group by distinct？
在
原创
2024-03-08 03:27:35
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## 实现 Elasticsearch 滚动查询 Java API 的流程
在本篇文章中，我们将学习如何在 Java 中实现 Elasticsearch 的滚动查询。滚动查询非常适用于大量数据的分页处理，以避免一次性加载重复数据的情况。以下是整个实现的流程：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
