上一篇：Elasticsearch分页和映射 Elasticsearch结构化查询与过滤查询1、term查询2、terms查询3、range查询4、exists查询5、match查询6、bool查询7、过滤查询 1、term查询term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：{ "term": { "age": 26
elasticsearch之查询结果过滤前言在未来，一篇文档可能有很多（是的，很多！不要被我们的示例这仨俩字段所迷惑）的字段，每次查询都默认给我们返回全部，在数据量很大的时候，是的，比如我只想查姑娘的手机号，你一并给我个喜好啊、三围什么的算什么？是要告诉洒家，hi，小老弟，要撩妹么？
所以，我们对结果做一些过滤，清清白白的告诉elasticsearch，小老弟，我只是查！水！表！准备数据PUT z
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2024-10-11 20:53:32
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文章目录1. 背景2、解释1、global2、filters3、cardinality3、需求4、前置条件4.1 创建mapping4.2 准备数据5、实现3的需求5.1 dsl5.2 java 代码5.3 运行结果6、实现代码7、参考文档 1. 背景此处将单记录一下 global 、 filters和cardinality的聚合操作。2、解释1、globalglobal聚合是全局聚合，是对所有
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2024-07-19 07:27:27
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在介绍本章之前,需要先打开安装的Kibana页面, 并打开命令行工具页面:
并且根据上节的介绍,我们需要根据中文搜索,所以需要在建立映射时,指定中文字段的分词器为Ik分词器, 默认为英文分词器,每个中文一个词,需要重建索引,重建映射,首先用命令行执行如下命令:
# 删除索引
DELETE course
# 建立 course索引
PUT course
# 给course 指定映射, anal
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2024-04-01 00:07:11
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1、bool 查询的 filter 筛选众所周知，ES 中 filter 是不参与相关性评分的，所以查询子句可以被系统进行缓存，性能要高于普通的 query 查询。bool 查询中支持 4 种子句，分别是 filter、must、must_not、should，其中 filter 和 must_not 属于过滤器，过滤器查询先于其它查询执行。另外在 function_score、constant_
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2024-04-01 08:45:43
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Elasticsearch中的所有的查询都会触发相关度得分的计算。对于那些我们不需要相关度得分的场景下，Elasticsearch以过滤器的形式提供了另一种查询功能。过滤器在概念上类似于查询，但是它们有非常快的执行速度，这种快的执行速度主要有以下两个原因 - 过滤器不会计算相关度的得分，所以
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2024-04-18 16:36:09
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Elasticsearch[六]：相关度分数评分算法分析及相关度分数优化ES 相关度评分算法靠三个部分来依次实现，没有先后顺序，是一个逐层推进的逻辑Boolean 模型 根据过滤条件 true，false 来过滤 docTFIDF 模型VSM 空间向量模型1.ES 相关度分数评分算法Boooleanboolean 根据搜索条件过滤 doc 的国车过是不做相关度分数计算的，只是为了标记出来哪些 do
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2024-08-11 17:24:14
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ElasticSearch的复合查询2.10.1 使用bool查询2.10.2 constant_score查询 将多个基本查询组合成单一查询的查询 2.10.1 使用bool查询接收以下参数：must： 文档 必须匹配这些条件才能被包含进来。must_not： 文档 必须不匹配这些条件才能被包含进来。should： 如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score，否则，无任何影响。它们主
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2024-05-30 11:22:31
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定义衰减函数使用一个函数对文档进行评分，该函数根据文档的数字字段值与用户给定原点的距离进行衰减。这类似于范围查询，计算分数更加平滑。要对具有数字字段的查询使用距离评分，用户必须为每个字段定义原点和比例。需要原点来定义计算距离的中心点，需要尺度来定义衰减速率。将衰减函数指定为"DECAY_FUNCTION": { // 衰减函数
"FIELD_NAME": { // 参与计算的字段
一、使用过滤器实现登录验证、权限认证1.创建5张表 /*使用过滤器实现权限过滤功能*/
/**创建数据库*/
DROP DATABASE day20;
CREATE DATABASE day20;
USE DAY20;
/*用户表*/
DROP TABLE IF EXISTS USER;
CREATE TABLE USER(
userid VARCHAR(32) ,
user
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2023-12-29 11:59:41
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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2024-02-22 12:00:57
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一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
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2024-05-08 22:20:15
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ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
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2024-04-24 11:51:59
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定义 Servlet过滤器从字面上的字意理解为经过一层次的过滤处理才达到使用的要求，而其实Servlet过滤器就是服务器与客户端请求与响应的中间层组件，在实际项目开发中Servlet过滤器主要用于对浏览器的请求进行过滤处理，将过滤后的请求再转给下一个资源。总的来说，Servlet的过滤器是通过一个配置文件来灵活的声明的模块化可重用组件。过滤器动
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2024-07-15 14:53:14
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理查询的时候会对搜索到的文档进行打分（filter方式不会打分）。1.boolean model 根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc，这一步是不会打分的。2.relevance score算法 &nb
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2024-02-16 21:34:03
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概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个解释中就展示
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2024-02-22 11:18:20
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介绍： 1、function_score是可以修改查询检索文档的分数，使用function_score必须定义一个查询和一个或多个函数，为查询返回的每个文档计算一个新的分数。function_score提供的评分函数： 1、weight : 设置一个float类型的权重值，使最终分数是查询分数与该权重值的乘积2、field_value_factor : 允许使用文档中的字段来影响分数GET /_s
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2024-05-09 14:01:51
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1）boolean model根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的docquery "hello world" --> hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可
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2024-02-20 07:11:11
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针对 Logstash 的数据丰富，除了我们之前介绍的 GeoIP 过滤器外，我之前也介绍了 “运用 jdbc_streaming 来丰富我们的数据”。在今天的文章中，我们介绍如何使用 Elastcsearch 过滤器来丰富我们的数据。在 Elasticsearch 中搜索上一个日志事件，并将其中的某些字段复制到当前事件中。 以下是有关如何使用此过滤器的两个完整示例。第一个示例使用传统查询参数，其
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2024-05-14 12:28:32
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