对分词字段检索使用的通常是match查询，对于短语查询使用的是matchphrase查询，但是并不是matchphrase可以直接对分词字段进行不分词检索（也就是业务经常说的精确匹配），下面有个例子，使用Es的请注意。某个Index下面存有如下内容 {
"id": "1",
"fulltext": "亚马逊卓越有限公司诉讼某某公司"
}其中fulltext使用ik分词器
Elasticsearch中，内置了很多分词器（analyzers），例如standard （标准分词器）、english （英文分词）和chinese （中文分词）。其中standard 就是无脑的一个一个词（汉字）切分，所以适用范围广，但是精准度低；english 对英文更加智能，可以识别单数负数，大小写，过滤stopwords（例如“the”这个词）等；chinese 效果很差; 1、ela
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2024-06-01 18:32:26
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1. ES其实也就像一个数据库，它有自己的一套存储结构。像建立数据库表一样，我们需要为每个字段添加一些属性，比如字段类型，该字段是否要分词，该字段需要哪种分词器去解析它等。以下是完整的字段属性：
1. "status": {
2. "type": "string", //字符串类型
3. "index": "analyzed"//分词，不分
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2024-05-21 20:10:01
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term queryterm是表达语义的最小单位 ,搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理 term特点term level query: term query/range query/ exists query / prefix query / wildcard query在ES里面，term 查询不做分词，把term查询作为一个整体词汇进行查询，进行一个精确匹配，并对匹配结果进行算分
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2024-06-27 20:06:01
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项目第七天ES类型要答出 type版本前和版本后的改变ES查询方法使用ElasticsearchRestTemplate对象来构建ES的默认规则❤️- ES能够自动存储未提交创建字段信息的数据 （目的：未指定时ES为了可以更好的支持聚合和查询功能，所以默认创建了两种）
- 对于为提前指定类型的字段，使用以下默认规则
-使用： [字段]（text） #分词不聚合
-使用： [
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2024-03-15 13:21:11
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Elasticsearch实战-Match/Match_phrase/term/filter 及Must should 组合并列使用 文章目录Elasticsearch实战-Match/Match_phrase/term/filter 及Must should 组合并列使用1.Match/Match_phrase/term1.1 准备数据1.2 Match 用法1.3 Match_phrase 用
一、简单查询1.1 查询全部请求方式： GET请求路径： ES服务的IP：端口/索引名/{分组，可省略}/_search以上篇文章建立的索引为例，搜索结果如下：{
"took": 0,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped"
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2024-03-15 13:46:00
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相信很多人都已经接触过Elasticsearch了，而且查询的时候使用的最多的就是 match 查询 那么match 到底是怎么做的呢？ 接下来用Elasticsearch的 profile 来分析match查询到底是个什么鬼？为什么有的时候会分词去查，有的时候又不会分词去查询。我使用的是Elasticsearch7.6 (不同版本可能会稍有不同) 和Ik分词器首先我们先创建索引PUT test_
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2024-04-30 16:55:57
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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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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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图示：
一、写分词keyword、text
字符串 - text：文本索引，分词
默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词、倒排索引。
不支持聚合，排序操作。
模糊匹配，支持 term、match 查询。
字符串 - keyword：关键词索引，不分词
不分词，直接将完整的文本保存到倒排索引中。
支持
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2024-03-18 00:06:18
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1、term查询简介term是表达语义的最小单位，在搜索的时候基本都要使用到term。 term查询的种类有：Term Query、Range Query等。 在ES中，Term查询不会对输入进行分词处理，将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项。 我们也可以使用 Constant Score 将查询转换为一个filter,避免算分，利用缓存，提高查询的效 率。2、term与terms查询电
ES version：6.8.8，spring-boot-starter-data-elasticsearch：2.1.0.RELEASE，spring-data-elasticsearch：3.1.2.RELEASE，org.elasticsearch.client：6.2.21.ES 在建立索引时，text：会进行分词，keyword：不会进行分词，这样在进行查询时，全量查询查keyword字
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2024-06-10 10:31:05
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Elasticsearch 6.3.1 地址：wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz2.安装配置1.拷贝拷贝到服务器上，解压：tar -xvzf elasticsearch-6.3.1.tar.gz 。解压后路径：/home/elasticsearch-6.3.13.创
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2024-07-03 14:02:12
59阅读
# 实现 MySQL Full Text 不分词
## 概述
MySQL Full Text 是一种用于实现全文搜索的功能，它可以在文本字段上进行高效的搜索。然而，MySQL Full Text 默认会对文本进行分词处理，这在某些情况下可能不符合需求。本文将介绍一种实现 MySQL Full Text 不分词的方法，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现 MySQL Full
原创
2023-09-23 03:17:24
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1. 分词1.1 Analysis与AnalyzerAnalysis: 文本分析是把全文本转换一系列单词（term/token）的过程，也要分词Analysis是通过Analyzer来实现的。可使用ElasticSearch内置分析器或按需定制化分析器除了在数据写入时转换词条，匹配Query语句时候也需要相同的分析器对查询语句进行分析1.2 Analyzer组成分词器Analyzer由三部分组成C
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2024-07-30 11:11:03
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目录1 QueryBuilders.matchQuery(“supplierName”,param)2 QueryBuilders.matchPhraseQuery(“supplierName”,param)3 QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery(“supplierName”,param)4 QueryBuilders.termQuery(“supplierN
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2024-03-25 15:34:19
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## Java ES 不分词
Java ES（Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，可用于实现全文搜索、日志分析和数据可视化等功能。在使用 Java ES 进行搜索和分析时，一个重要的问题是如何对文本进行分词。通常情况下，我们会选择使用分词器（Tokenizer）将文本切分成单词，然后对这些单词进行索引或者分析。然而，在某些场景下，我们可能需要对文本进行不分词处理，即将整
原创
2023-10-14 08:56:32
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分词器 分词的意思就是将一段文字拆分成一个一个的关键字，在搜索时通过关键字搜索出相关数据。 举例：美国队长
- 美国
- 美国队
- 国队
- 队长
- 美国队长 当然，这里的分词规则只是较常用的一种，除此之外还有非常多的分词规则。 下面我们将使用kibana对其进行详细的测试。内置分词器standard 内置的分词器，区分中文、英文。 中文为最小单元分词：GET _analyze
{
"an
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2024-10-15 14:48:53
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前言有了前面的理论知识和上机实操的经验，那么下面我们将使用程序开发es。当然本篇说白了就是前面知识的总结和回顾。一 ES不分词(exact value)搜索1.1 实战体验term filter各种不分词搜索term filter/query：对搜索文本不分词，它直接拿条件去倒排索引中匹配。例如：term ：“hello world” --> “hello world”，直接去倒
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2023-11-27 09:36:19
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