正文#只有字段是Text时，字段后面才加“.ketword” searchSourceBuilder.sort(“createTime.keyword”, SortOrder.DESC);### 范围查询#范围查询 boolQuery.must(QueryBuilders .rangeQuery(“createTime.keyword”) .gt(queryVO.getCreateTimeStar
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2024-07-25 19:21:04
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面试和笔试中常常会遇到排序算法的提问和面试； 这是基础必须打牢 文章目录0. 总结1. 插入排序(Straight Insertion Sort)2. 希尔排序（Shell`s Sort）3. 选择排序（Simple Selection Sort）4. 堆排序（Heap Sort）5. 冒泡排序（Bubble Sort）6. 快速排序（Quick Sort） 0. 总结（该图表来自于「yj_cod
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2024-03-25 15:20:21
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ElasticSearch是面向文档型数据库构造类似于数据库：indexes(索引库=数据库)-->types(类型=表)-->documents(文档=行)-->field(字段=字段)但是在7.X开始，Type已经开始被废弃。正排索引：根据主键id关联内容，然后再找关键字。倒排索引：根据关键字查询主键id。选择Solr还是ElasticSearch由于易于使用，Elastic
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2024-02-20 13:22:39
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排序与相关性 默认情况下，返回的结果是按照 相关性 进行排序的——最相关的文档排在最前。 在本章的后面部分，我们会解释 相关性 意味着什么以及它是如何计算的， 不过让我们首先看看 sort 排序 为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并
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2024-04-23 11:12:41
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Elasticsearch中如何进行排序背景最近去兄弟部门的新自定义查询项目组搬砖，项目使用ElasticSearch进行数据的检索和查询。每一个查询页面都需要根据选择的字段进行排序，以为是一个比较简单的需求，其实实现起来还是比较复杂的。这里进行一个总结，加深一下记忆。前置知识ElasticSearch是什么？ ElasticSearch 简称ES，是一个全文搜索引擎，可以实现类似百度搜索的功能。
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2024-02-21 14:39:15
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一、前言上篇介绍了搜索结果高亮的实现方法，本篇主要介绍搜索结果相关性排序优化。二、相关概念2.1 排序默认情况下，返回结果是按照「相关性」进行排序的——最相关的文档排在最前。2.1.1 相关性排序（默认）在 ES 中相关性评分 由一个浮点数表示，并在搜索结果中通过「 _score 」参数返回，默认是按照 _score 降序排列。2.1.2 按照字段值排序使用「 sort 」参数实现，可指定一个或多
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2024-05-13 17:20:16
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背景通过脚本改变评分背景近期有一个需求，需要对优惠券可用商品列表加个排序，只针对面值类的券不包括折扣券。需求是这样的，假设有一张面值券 50 块钱，可用商品列表 A 100、B 40、C 10，当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面。C 10 B 40 A 100其实排序有很多侧重，比如：1.根据用户利益最大化原则，排序列表应该是 B、C、A
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2024-03-25 10:30:06
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ES查询策略的选择优化： 问题：ES6.8 使用TermQuery查询数值类型字段变慢，改为RangeQuery却变得飞快？ profile显示耗时都在build_scorer中。 解释真相：在5.x以前，Lucene版本中无数值类型，本质都是底层转换为字符串，使用倒排索引的方式进行数据查询。这样的话有一个问题，存储成字符串，对于等值查询问题不大，对于大范围查询仍然比
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2024-05-08 15:52:10
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es-花式查询一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询2.结果的过滤：只搜索name和age3.sort排序4.分页查询5.布尔值查询6.fillter过滤二、关于分词三、高亮查询 一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询GET test2/user/_search
{
"query": {
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2024-02-19 12:09:11
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传统的数据库每个字段存储单个值，但这对全文检索并不够。文本字段中的每个单词需要被搜索，对数据库意味着需要单个字段有索引多值的能力。最好的支持是一个字段多个值需求的数据结构是倒排索引。一、倒排索引概念Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。见其名，知其意，有倒排索引，肯定会对应有正向索引。正向索引:（可以类比mysql数据库），就是搜索引擎会将待搜索的文件都对
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2024-03-19 21:08:13
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1、倒排索引ElasticSearch比传统的数据库查询更快，因为ElasticSearch是基于倒排索引，但是传统数据库是基于B树/B+树。倒排索引：是指数据存储时，进行分词建立term索引库。倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(invert
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2024-05-10 22:37:09
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.数组：ECMAScript中Array类型的方法整理： push():向数组的尾部添加元素。pop():删除数组的最后一项并返回删除的项。 shift():用于移除数组的第一项并返回移除的项。unshift()：在数组的头部添加任意长度的元素。 reverse():反转数组的顺序。sort():升序排列数组：注意若直接调用sort（），例如arr=[12,3] arr.sort():的结果是[1
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2024-02-29 09:34:59
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索引的创建需要配置mapping与setting两部分。索引的mapping常用数据类型
text、keyword、number、array、range、boolean、date、geo_point、ip、nested、object。text：默认会进行分词，支持模糊查询（5.x之后版本string类型已废弃，请大家使用text）。keyword：不进行分词，默认开启doc_values来加速聚合
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2024-03-19 21:39:38
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Mapping优化合理设置字段类型 text类型的字段，默认会分词创建倒排索引，不需要检索的text类型字段，应该关闭倒排索引 keywork类型的字段，默认会创建正排索引，不需要检索，聚合，排序的字段，应该关闭正排索引 fielddata类型要谨慎使用，fielddata类型在使用时，会在jvm堆中创建字段的全量正排索引，容易引发OOM异常。原文存储 es有两种存储原文信息的方式，_source
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2024-05-02 15:38:33
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1. varvar a = [];
for(var i = 0; i < 10; i++) {
a[i] = function() {
console.log(i)
}
}
a[6]()控制台打印：10 因为匿名函数作用域和i是同一个，循环结束后，i的值是10, a里面存了十个匿名函数，获取同一个i，打出来都是102. letvar tmp = 123;
if (true)
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2024-06-06 10:22:35
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在Elasticsearch6.0中，引入了一个新的特征，叫Index Sorting（索引排序）。用户可以将索引数据按照指定的顺序存储在硬盘上，这样在搜索排序取前N条时，不需要访问所有的匹配中的记录再进行排序，只需要访问前N条记录即可。Lucene中的Index Sorting很多年以前，Lucene引入了一个工具叫做IndexSorter。这个工具的作用是从一个已有的索引中取数，然后按照指定的
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2024-02-29 23:16:17
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问题：
1. 都说倒排索引提升了搜索的速度，那么具体采用了哪些架构或者数据结构来达成这一目标
2. ES为什么比Mysql快 Lucene中实际的索引结构图举例详解：ID是文档id，那么建立的索引如下:>name>age>sexPosting List可见为
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2024-04-08 22:07:48
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我们知道在默认的情况下，搜索的结果是按照相关性来进行排序的。分数最高的排在前面，而分数低的向后依次排序。在绝大多数的情况下，这种排序是非常有效的，而且也适用我们的很多用例。然而，有时，我们并不想按照默认的分数进行排序。比如我们想按照姓氏的顺序来排序，或者按照价格的高低来排序，或者按照距离的远近来进行排序。Elasticsearch 允许你使用 sort 来使你在特定字段上添加一种或多种排序。 每种
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2024-03-01 15:51:39
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ElasticSearch学习笔记之十八 排序SortSortSort ValuesSort OrderSort mode optionSorting within nested objectsMissing ValuesIgnoring Unmapped Fields SortElasticsearch 允许你在特性的字段上进行一次或者多次排序，每次排序都是可以颠倒的，_score字段用来按照
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2024-02-29 17:32:53
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一、节点层 ： 不要为bulk和search分配过大的队列。队列越大，GC的压力也会越大 搜索操作很依赖对系统cache的命中，标准的建议是把50%的可用内存作为ES的堆内存，为Lucene保留剩下的50%，用作系统cache二、索引设计优化 1.尽量避免使用嵌套或者parent/child，性能会变慢很多 Lucene中, 倒排索引一旦
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2024-03-20 20:28:46
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