分词查询接口http://localhost:9200/_analyze
{
"analyzer":"ik\_max\_word",
"text":"文档数据库"
}分词解析{
"111": [
{
"111": "文档",
"start\_offset": 0,
"end\_offset": 2
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2024-07-19 07:52:36
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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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# 实现 Elasticsearch 模糊查询（不分词）于 Java 中的步骤指南
在这篇文章中，我们将探讨如何在 Java 中实现 Elasticsearch 的模糊查询，特别是如何处理不分词的情况。对于刚入行的小白来说，理解这个过程可能会有点困难，但别担心！我们将通过清晰的步骤和代码示例让你轻松掌握这一技术。
## 流程概述
下面是实现模糊查询的主要步骤，您可以参考下表：
| 步骤 |
"position": 1
},
{
"111": "数据",
"start\_offset": 2,
"end\_offset": 4,
"type": "CN\_WORD",
"position": 2
},
{
"111": "库",
"start\
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2024-07-19 07:54:27
106阅读
wildcard查询通配符查询允许我们在查询值中使用*和?等通配符。此外，通配符查询跟词条查询在内容方面非常类似。可以发送一下查询，来匹配所有包含cr?me词条的文档，这里?表示任意字符：{
"query" : {
"wildcard" : {
"title" : "cr?me"
}
}
}这将匹配title字段中包含与cr?me匹配的词条的所有文档。然后，还可以在通配符查询中包
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2023-10-15 19:56:11
982阅读
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
128阅读
match_phrase：短语模糊查询match用于分词模糊查询，比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候，如果没有指定分词器，使用默认分词的话，会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询，但不符合我们的业务需求，那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多” 但是，这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大量的词典，所以我们可以采用match_phrase进行短语模糊查询
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2024-04-27 23:27:48
205阅读
# Java中ES不分词模糊查询实现指南
在Java应用中，如果我们使用Elasticsearch（ES）进行数据检索时，往往希望实现不分词的模糊查询。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的实现步骤和代码示例，帮助他理解整个流程。
## 步骤流程概述
下面是实现“Java中ES不分词模糊查询”的流程，便于快速参考。
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-31 06:52:39
171阅读
为什么要用ES当我们访问购物网站的时候，我们能随意输入关键字就能查询出相关的内容，然是这些随意的数据不可能是根据数据库的字段查询的，他们都是通过es来实现的，es是全文检索服务，它是一个基于Lucene的全文检索服务器，例如北京天安门-----Lucene切分词：北京 天安门 等等词元，当我们检索到这些词元的时候都可以检索到北京天安门。什么是ESes是基于lucene的全文检测服务器，对外提供re
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2024-03-25 21:03:56
1530阅读
什么是es？搜索引擎，它的功能也类似一个数据库,能高效的从大量数据中搜索匹配指定关键字的内容，它也将数据保存在硬盘中，它本质就是一个java项目,使用它进行数据的增删改查就是访问这个项目的控制器方法(url路径)，底层技术是Lucene，对其进行了封装，实现了开箱即用。使用es的原因：数据库的模糊查询效率低（所有关系型数据库都有这个缺点），es使用了索引，将模糊查询效率提高了100倍左右，但是索引
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2024-03-10 10:56:27
301阅读
搜索引擎之中文分词实现(java版)
作者：jnsuyun前几天读到google研究员吴军的数学之美系列篇，颇有感触。而恰好自己前段时间做了个基于统计语言模型的中文切分系统的课程项目，于是乎，帖出来与大家共同学习。分词技术在搜索引擎，信息提取，机器翻译等领域的重要地位与应用就不敖述了。步入正题：） <!--[if !supportLists]-->一、 <
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2023-09-08 18:56:34
564阅读
ElasticSearch简称es，是一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能ElasticSearch本身是一个存储、计算、搜索数据的引擎，可以结合kibana(数据可视化工具)、Beats(数据抓取工具)、Logstash(数据抓取工具)，组成elastic stack(ELK)，可应用于日志统计、实时监控等领域。除了elasticsearch本身，其他组件都
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2024-03-19 21:07:56
226阅读
前言 近期在做新的项目时，使用了ElasticSearch作为数据的存储和查询。接到了一个比较恶心的需求，需要对es进行分页查询，单次查询一万条，最多需要查询十次。当时也没想太多，需求评审时并没有及时反驳，既然掉坑里了，那就想办法爬出来吧！es的分页1）from+size浅分页 我们当时有点想当然了，以为from+size就可以搞定（业务代码写多
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2023-07-20 15:03:15
678阅读
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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一，索引管理1，创建索引$client = ClientBuilder::create()->build();
$param = [
"index"=>'my_index'
];
$response = $client->indices()->create($param);你也可以再一个创建索引api中指定任何参数。所有得参数通常会注入请求体中得
系统：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位配置：ecs.e4.2xlarge默认系统账号：root工具：Finalshell端口开放：9200首先默认目录下载Elasticsearchwget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.3.3-linux-x86_64.t
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2024-07-19 07:45:26
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前言本篇内容是es的最后一篇，主要讲解聚合技术，以及与其相关的算法和原理，最后结合实际应用，简单说明了一些常用的数据建模。一 聚合分析之 bucket(分组)&meteric(统计)这一节内容主要是介绍下 bucket(分组)的概念 以及 meteric(聚合统计)概念，其实我们做过开发写过sql的就很容易理解了。然后我们结合案例进行练习和体会不同的bucket，以及不同的meteric，
在 Elasticsearch（ES）中，进行 Java 不分词查询的需求越来越多。对于某些特定的应用场景，如何配置及使用非分词查询功能显得尤为重要。本文将围绕这一主题，为您提供一系列实用的配置和优化技巧，帮助您快速且有效地解决这一问题。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在进行 Elasticsearch Java 不分词查询之前，需确保以下依赖包的安装：
| 组件
概述本文主要对elasticsearch的常用语法进行整理，以及比较match和term在过滤字段时的不同，分别列举了keyword和text的情形，后续还会继续补充其他的用法。环境准备elasticsearch 7.6.1，参考docker安装elasticsearch
kibana 7.6.1，参考docker安装kibana
创建索引创建索引名为userdbname：keyword类型，不分
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2023-11-24 08:37:14
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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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