我的环境是centos7 64位的系统，es7.6 已经内置了jdk,当前安装的是8.2版本，如果没有jdk也不用安装，当然你想安装的话也是可以的yum install -y java-1.8.0-openjdk*elasticsearch官网下载地址：wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-
前面章节已经安装了分词器，但是关于分词器的具体使用方式，一直没有仔细研究，今天大概研究了下，记录下来作为备忘。英文分词 英文分词是按照空格来分的，请求参数如下：POST http://10.140.188.135:9200/_analyze
{
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2024-05-28 17:23:08
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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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es的核心功能就是搜索和分析。那么我们看看搜索相关内容1、搜索机制 在进入搜索之前，会对查询体根据情况进行分析和处理。 2、有哪些常用搜索类型全文查询 词项查询 复合查询 嵌套查询 位置查询 特殊查询等。我们常用到的就是前三种，学起来简单，用起来特别难。3、看看这三种查询的区别。词项查询用来查找指定字段中，包含给定的单词的文档，词项查询不会被解析，只有查询词和文档
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2024-03-20 18:36:36
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文章目录一、标准分词器二、IK分词器2.1 下载安装2.2 测试效果2.3 自定义词库 ES的分词器会把我们查询使用的字符串进行分词，同时也会把要查询的目标数据进行分词，然后进行匹配。一、标准分词器ES默认自带的分析器，是标准分词器，针对英文好使，但是针对中文，只能把汉字一个个拆分，不符合中文插叙需求。我们测试下标准分词器，看看标准分词器如何处理 “正在学习elastic search” 这个字
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2023-08-18 15:39:18
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倒排索引正排索引：文档id到单词的关联关系倒排索引：单词到文档id的关联关系示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引 image倒排索引-查询过程查询包含“搜索引擎”的文档通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3通过正排索引查询1和3的完整内容返回最终结果倒排索引-组成单词词典（Term Dictionary）倒排列表（Posting List）单词词典（Term
ELK专栏之IK分词器和Java api操作索引--05中文分词器之IK分词器IK分词器的安装和使用IK分词器的安装IK分词器的基本知识IK分词器的使用IK配置文件IK分词器配置文件自定义词库使用MySQL热更新词库热更新步骤Java API实现索引管理新增索引查询索引删除索引关闭索引开启索引 中文分词器之IK分词器IK分词器的安装和使用GET /_analyze
{
"analyzer":
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2024-07-22 17:25:57
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1. ES操作方法1、在可视化界面Kibana上执行代码：GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
PUT /mytest/user/1
{
"name": "xj",
"age": 21,
"sex": 0,
"car": "奥迪a6l"
}
GET /mytest/user/12、使用RESTful创建文档路径
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2023-10-12 12:52:27
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IK分词器插件分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，在搜索时将自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个词看成一个词，如“李小狼”会被分为“李”，“小”“狼”，这显然是不符合要求的，我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。 IK提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word，其中ik_smart为最少切分，ik
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2023-08-18 15:56:23
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Elasticsearch一般我们用到的都是分词,但是也有时候需要用到模糊查询，此次记录的是在做模糊查询时的问题项目背景 原先数据在pg数据库上,但是后来考虑到数据越来越多，而且公司是做日志处理，主要是对日志的分析与聚合，故而考虑使用es，然后将原有数据迁移到es上，本身用于模糊查询的，到es中还用模糊查询 索引结构如下PUT test5
{
"settings": {
"refres
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2024-02-21 07:56:16
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IK中文分词器的安装es中文分词器IK的使用添加一个索引库
PUT /test利用该索引库进行分词测试
GET /test/_analyze{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我爱你中国"
}分词结果{
"tokens": [
{
"token": "我爱你",
"start_
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2023-08-23 22:48:19
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"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
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首先准备测试数据这是测试数据 点击去获取使用上一篇我们安装的 kibana 将他们批量插入到es中POST /bank/account/_bulk 数据插入成功之后可以在 psotman 调用 _cat/indices 接口查看所有索引 就可以看到刚才brank 以及1000条数据http://192.168.10.220:9200/_cat/indices下面我们正式开始 进阶检索SearchA
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2023-10-28 03:06:15
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第一步下载 elasticsearch-analysis-ikhttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 一定要选择跟自己安装的版本一样的.第二步 解压在es的安装目录plugins下新建文件夹ik将分词器加压到这个目录第三步 启动es查看分词效果自定义扩展词 停用词找到IKAnalyzer.cfg.xml 查看内容如下&
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2023-11-10 08:35:29
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目录前言安装内容：版本说明：安装时可能遇到的问题：一、全文检索基础1.1 什么是全文检索1. 2全文检索流程1.3 相关概念1.3.1. 索引库1.3.2. document对象1.3.3. field对象1.3.4. term对象二、ElasticSearch简介2.1 什么是ElasticSearch2.2 ElasticSearch的使用案例2.3 ElasticSearch对比Solr三、
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2024-07-05 19:52:47
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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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1 简介 ES默认的分词器对中文分词并不友好，所以我们一般会安装中文分词插件，以便能更好的支持中文分词检索。 而ES的中文分词器中，最流行的是IK分词器 IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器。这里讲解的IK分词器是独立于Elasticsearch、Lucene、Solr，可以直接用在java代码中的部分。实际工作中IK分词器一般都是集成到Solr和Elasticsearc
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2023-07-25 08:59:39
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安装配置 Elasticsearch任务时间：5min ~ 10min
安装JDKelasticsearch 需要 java8 以上； 这里安装最新版的 java10 ； 下载 jdkwget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http:%2F%2Fwww.oracle.com%2F; ora
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2024-06-06 10:13:13
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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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分词搜索引擎的核心是倒排索引（这里不展开讲），而倒排索引的基础就是分词。所谓分词可以简单理解为将一个完整的句子切割为一个个单词的过程。在 es 中单词对应英文为 term。我们简单看个例子：ES 的倒排索引即是根据分词后的单词创建，即 我、爱、北京、天安门这4个单词。这也意味着你在搜索的时候也只能搜索这4个单词才能命中该文档。实际上 ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候，如下
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2023-10-26 22:06:17
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