1、索引原理1.1、倒排索引倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗来说，正向索引通过key找Value，反向索引是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引1.2、索引模型现有索引和映射如下：{
"products":{
"mappings":{
"properties":{
"descrip
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2023-12-21 11:06:23
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ES的默认中文分词效果太差了，稍微长一点的词句就完全匹配不到，于是选择使用安装IK中文分词器来实现索引的分词。参考：https://www.bbsmax.com/A/6pdDqDaXzw/
一、安装官网教程：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，注意版本对应的问题
1.下载 从此处下载预构建包：
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2023-11-23 15:06:52
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一、ES分词介绍我们使用搜索引搜索我们想要查询的内容时，ES数据库会对我们输入的内容进行分词，再按分词的评分进行排序，优先显示评分高的内容。如在某宝搜索双飞燕蓝牙无线鼠标，某宝的搜索引擎就可能会将该内容分为双飞燕，蓝牙，无线，鼠标，并将评分高的结果优先显示。如上图，双飞燕就跟无线蓝牙鼠标分开了，这就是分词因为默认的ES分词器对中文支持不是很好，这里需要使用elasticsearch-analysi
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2023-07-25 22:02:19
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这里写目录标题一、分词器elasticsearch-analysis-ik1. 分词类型一、分词器的作用1.1 分词器的作用三、创建索引3.1 创建指定分词器的索引 之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了一、分词器elasticsearch-anal
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2024-03-25 21:59:02
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一，倒排索引（Inverted Index）ElasticSearch引擎把文档数据写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表 示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排
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2023-10-07 10:16:36
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简介ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，
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2024-05-20 20:38:13
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商品搜索1. Elasticsearch 安装(1)docker镜像下载docker pull elasticsearch:5.6.8注意：由于镜像有570MB，所以提供的虚拟机里已经下载好了该镜像，如下图：(2)安装es容器docker run -di --name=changgou_elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.
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2024-05-15 19:54:43
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在 Java 和 Elasticsearch (ES) 的组合中，“不分词搜索”是一个常见的需求，尤其在处理包含精确匹配或复杂查询的业务场景时，若能有效解决这一需求，将大幅提升系统的用户体验。本文将围绕这一核心问题，逐步展开分析与解决方案。
### 业务场景分析
在我们的项目中，用户需要对大量的文档进行高效搜索，其中有些场景要求精确匹配而非模糊搜索。这时，分词器的默认行为可能导致用户找不到他们需
# Elasticsearch 分词搜索与 Java 后台实现
在现代的应用程序中，搜索功能是一个不可或缺的功能，尤其是在处理大量数据时。Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，提供了高效的分词搜索功能。本文将介绍如何在 Java 后台使用 Elasticsearch 进行分词搜索。
## 什么是分词搜索？
分词搜索是指在搜索文本时，将输入的查询字符串分解为若干个词条进行匹配。这样
ES分词搜索Java API是一个用于实现高效文本搜索的强大工具，尤其在处理海量数据时显得尤为重要。接下来，我将详细记录如何解决“ES分词搜索Java API”这一问题的过程，并且涵盖相关的配置和实战应用。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境和使用的技术栈是兼容的。以下是一份基本的技术栈兼容性表以及版本兼容性矩阵。
### 技术栈兼容性
```mermaid
quadrantChart
List接口List是有序的Collection，使用此接口能够的控制每个元素插入的位置。用户能够使用索引(元素在List中的位置，类似于数组下标)来访问List中的元素，这类似于Java的数组。和下面要提到的Set不同，List允许有相同的元素。除了具有Collection接口必备的iterator()方法外，List还提供一个listIterator()方法，返回一个 ListIterator
文章目录倒排索引举例类比核心组成elasticsearch的倒排索引特点Analyzer分词Analysis和AnalyzerAnalyzer的组成使用_analyzer API直接指定Analyzer进行测试指定索引的字段进行测试自定义分词器进行测试elasticsearch的内置分词器standard analyzersimple analyzerwhitespace Analyzersto
本期目录一，二分法检索算法介绍二，二分法检索算法思路三，二分法检索算法代码实现四，以算法时间复杂度和空间复杂度总结算法。 一，二分法检索算法介绍二分法检索（binary search）又称折半检索，二分法检索的基本思想是设字典中的元素从小到大有序地存放在数组（array）中。是最常用的搜索算法之一，这主要是由于其搜索时间短。二，二分法检索算法思路这种搜索使用分而治之方法，并且需要事先对数
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2023-11-06 15:02:20
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接第20节4、分词一个 tokenizer (分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens (词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens流。例如, whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本"Quick brown fox!"分割为[Quick， brown， fox!l。该 tokenizer (分词器)还负责记录各个 term (词条)的顺序或
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2024-08-20 11:28:53
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背景：默认使用es做检索服务时 只是针对某个字段做检索，传入关键词调用检索服务，检索过程中ES分词部分我们无法控制细节和逻辑，从而影响检索效果，以下我给出简单策略供同学们扩展自己业务的思路。 ES使用IK分词，支持 ik_smart/ik_max_word两种分词方式， 在建立索引时使用ik_max_word最细粒度分词，原因是分尽量多的term增加召回匹配文档量， 在检索时使用ik_smart粗
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2024-03-19 13:01:00
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Elasticsearch 中文搜索时遇到几个问题:当搜索关键词如：“人民币”时，如果分词将“人民币”分成“人”，“民”，“币”三个单字，那么搜索该关键词会匹配到很多包含该单字的无关内容,但是如果将该词分词成一个整词“人民币”，搜索单字如“人”字又不会匹配到包含“人民币”关键词的内容,怎么解决这个问题,既保证覆盖度又保证准确度?搜索“RMB”时只会匹配到包含“RMB”关键词的内容，实际上，“RMB
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2024-03-25 08:56:21
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keep_first_letter、keep_separate_first_letter、keep_full_pinyin、keep_joined_full_pinyin、keep_original用法纪实。
拼音分词环境准备找到和ElasticSearch版本相同的ik分词器和拼音分词器ElasticSearch的plugins目录下。ElasticS
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2024-03-25 22:46:53
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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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第一章传统应用问题传统的系统架构是一个单体架构经典的基于B/S的系统架构，将三层交互统一再一个war包部署在容器里。项目过于庞大，用户量达到上万和上百万时，传统项目有如下不足：开发相对困难：模块之间的强耦合性过多项目管理相对困难：远程仓库有很多不同分支点，可能需要多个分支点进行代码维护测试相对困难：测试人员针对多个模块需要对不同生产环境进行测试代码可读性差：后期需求模块的叠加，可能会出现代码冗余，
1、ES简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中能够达到实时搜索，稳定可靠，快速，安装使用方便。基于RESTFUL接口。2、原理 ES使用了倒排索引（inverted index），该结构对于全文检索非常快。 倒排索引包括一个在任意文档中出现的唯一性的词语列表，对于每个词语，都有一个它出现过的文档列表。如下图所示：Doc_1：The qu
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2024-03-27 10:46:22
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