ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我…
概要 本篇介绍怎样在全文字段中搜索到最相关的文档,包含手动控制搜索的精准度,搜索条件权重控制. 手动控制搜索的精准度 搜索的两个重要维度:相关性(Relevance)和分析(Analysis). 相关性是评价查询条件与结果的相关程度,并对相关程度进行排序,一般使用TF/IDF方法. 分析是指将索引文档与查询条件规范化的一个过程,目的是建立倒排索引时,尽可能地提升召回率. match查询原理 匹配查询match是核心查询语法,它的主要应用场景就是全文搜索,我们举一个示例: GET /music/c…
SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search)是基于分词的文本检索功能,依赖于全文索引.全文索引不同于传统的平衡树(B-Tree)索引和列存储索引,它是由数据表构成的,称作倒转索引(Invert Index),存储分词和行的唯一键的映射关系.倒转索引是在创建全文索引或更新全文索引时,由SQL Server自动创建和维护的.全文索引主要包含三种分析器:分词器(Word Breaker).词干分析器(stemmer)和同义词分析器.全文索引中存储的数据是分词及其位置等信息,分词…
实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support…
实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support…
前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜…
SQLite中使用全文搜索FTS   SQLite支持全文搜索.通过全文搜索功能,可以方便用户快速进行查找.在iOS中,GRDB.FMDB等SQLite框架均支持FTS技术,如FTS3.FTS4等.各个框架语法不同,但是操作方式相同.在使用的时候,都需要根据目标(记录集或者表)建立对应的虚拟表.SQLite会读取对应的数据,进行分词,组成一个B树.为了存储B树,会构建三个真实表.这三个表均以虚拟表的名字为前缀,并分别以_content._segments._segdir.下面依次介绍这三个表:…
ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度 摘要 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_…
ElasticSearch 2 (17) - 深入搜索系列之部分匹配 摘要 到目前为止,我们介绍的所有查询都是基于完整术语的,为了匹配,最小的单元为单个术语,我们只能查找反向索引中存在的术语. 但是,如果我们想匹配部分术语而不是全部改怎么办?部分匹配(Partial matching) 允许用户指定查找术语的一部分,然后找出所有包含这部分片段的词. 与我们想象的不一样,需要对术语进行部分匹配的需求在全文搜索引擎的世界并不常见,但是如果读者有SQL方面的背景,可能会在某个时候使用下面的SQL语句对…
ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配 摘要 标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档.文档里的每个字段或一袋子词.match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语,但这只是故事的一部分.它并不能告诉我们词语之间的关系. 考虑下面句子的区别: Sue ate the alligator. The alligator ate sue. Sue never goes anywhere without her alligator-skin purse. 一个 m…
ElasticSearch 2 (15) - 深入搜索系列之多字段搜索 摘要 查询很少是简单的一句话匹配(one-clause match)查询.很多时候,我们需要用相同或不同的字符串查询1个或多个字段,也就是说,我们需要对多个查询语句以及他们相关分数(relevance scores)进行有意义的合并. 有时候或许我们正查找一本名为战争与和平(War and Peace)而作者叫Leo Tolstoy的书,或许我们正用"最少匹配"("minimum should match…
ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索 摘要 结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的.它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 文本也可以是结构化的.比如彩笔可以有红.绿.蓝颜色集合,一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 . 电商网站上的商品都有UPC(Universal Product Codes)或者其他需要严格结构化格式的唯一标识. 在结构化查…
package com.jadyer.solrj; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException; import org.apache.sol…
概述 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. 特性 安装方便:没有其他依赖,下载后安装非常方便:只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群 JSON:输入/输出格式为 JSON,意味着不需要定义 Schema,快捷方便 RESTful:基本所有操作(索引.查询.甚至是配置)都可以通过 HTTP 接口进行 分布式:节点对外表现对等(每个节点都可以用来做入口):加入节点自动均衡 多租户…
现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项传统数据库确实很难搞定的任务. 搜索下所有喜欢攀岩(rock climbing)的雇员: curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing&quo…
项目中需要搜索, 所以从零开始学习大家都在用的搜索神器 elasiticsearch. 刚开始 google 的时候, 搜到好多经验贴和视频(中文的, 英文的), 但是由于是第一次接触, 一点概念都没有, 大家介绍的方法又有点不尽相同, 所以有点懵逼, 最后经过层层筛选, 终于找到组织 Elasticsearch: 权威指南. 这是中文翻译版的, 我目前觉得还可以哈, 语言比较朴实. 然后呢, 因为我自己在从下载安装这些基本的操作过程中都走了很多的弯路, 所以我把最实用的干货还是总结一下, 方便…
最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然…
最近想做个全文搜索,设想用 ASP.NET Web API + Elasticsearch 6.x 来实现. 网上搜了下 Elasticsearch 的资料,大部分是讲 linux 平台下如何用 java 来开发,有少量讲在 windows 平台下用 c# 开发的,且版本是 Elasticsearch 5.x .无奈上官网撸串,这里梳理下官网的教程,希望对大家有所帮助. 一.Elasticsearch 的安装 下载  MSI(https://artifacts.elastic.co/downlo…
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/getting-started.html Elasticsearch is a real-time distributed search and analytics engine. It allows you to explore your data at a speed and at a scale never before possible. It is used for…
1,匹配查询(match) match查询主要的应用场景是进行全文搜索: // 1,初始化数据 DELETE /my_index PUT /my_index { "settings": { "number_of_shards": 1 }} POST /my_index/my_type/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "title": "The quick brow…
目录 前言 一.安装 1.安装elasticsearch 2.启动集群cluster 3.安装管理界面elasticsearch-head 4.安装分词插件elasticsearch-analysis-ik 二.使用 1.创建一个表(index) 2.插入数据(doc) 3.批量插入数据(_bulk) 4.查询数据(search) 5.修改数据(_doc/{id}) 拉下来,我们将chenqionghe这条记录的绳命改为生命, 6.删除数据(_doc/{id}._delete_by_query)…
Query DSL Es提供了基于JSON的完整查询DSL(Domain Specific Language 特定域的语言)来定义查询.将查询DSL视为查询的AST(抽象语法树).它由两种子句组成: 叶子查询子句 叶子查询子句,在特定域中寻找特定的值,如match.term或range查询 复合查询子句 复合查询子句包装其他叶子查询或复合查询,并用于以逻辑方式组合多个查询.如bool.dis_max.constant_score查询 1. 查询所有 POST /索引名称/_search { "q…
全文搜索(Full Text Search) 现在我们已经讨论了搜索结构化数据的一些简单用例,是时候开始探索全文搜索了 - 如何在全文字段中搜索来找到最相关的文档. 对于全文搜索而言,最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 查询的结果按照它们对查询本身的相关度进行排序的能力,相关度可以通过TF/IDF,参见什么是相关度,地理位置的邻近程度(Proximity to a Geo-location),模糊相似性(Fuzzy Similarity)或者其它算法进行计算. 解析(Analys…
下面先简单描述一下mapping是什么? 自动或手动为index中的type建立的一种数据结构和相关配置,简称为mappingdynamic mapping,自动为我们建立index,创建type,以及type对应的mapping,mapping中包含了每个field对应的数据类型,以及如何分词等设置 当我们插入几条数据,让ES自动为我们建立一个索引 PUT /website/article/ { "post_date": "2019-08-21", "t…
概要 本篇介绍一下multi_match的best_fields.most_fields和cross_fields三种语法的场景和简单示例. 最佳字段 bool查询采取"more-matches-is-better"匹配越多分越高的方式,所以每条match语句的评分结果会被加在一起,从而为每个文档提供最终的分数_score.能与两条语句同时匹配的文档会比只与一条语句匹配的文档得分要高,但有时这样也会带来一些与期望不符合的情况,我们举个例子: 我们以英文儿歌为案例背景,我们这样搜索: G…
本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XVI: Full-Text Search 这是Flask Mega-Tutorial系列的第十六部分,我将在其中为Microblog添加全文搜索功能. 本章的目标是为Microblog实现搜索功能,以便用户可以使用自然语言查找有趣的用户动态内容.许多不同类型的网站,都可以使用Google,Bing等搜索引擎来索引所有内容,并通过其搜索API提供搜索结果. 这这方法适用于静态页面较多的的大部分网站,比如论坛. 但在我的应用中,基…
当构建一个Web应用时,经常被要求加上搜索功能.其实有时候我们也不知道我要搜索个啥,反正就是要有这个功能.搜索确实很重要的特性,这也是为什么像Elasticsearch和Solr这样基于Lucene的数据库越来越流行.这两个是好用,但是在构建Web应用时,有时候感觉像是杀鸡用牛刀.所以我们需要选择轻量好用的东西来搜索. 如何定义足够好用? 足够好用的搜索引擎需要有以下几点特征: Stemming 关键词,词干 Ranking/Boost 排名和权重分配 多语言支持 错误纠正/模糊查询 口音支持…
ElasticSearch 2 (37) - 信息聚合系列之内存与延时 摘要 控制内存使用与延时 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 Fielddata 聚合使用一个叫 fielddata 的数据结构(在 Fielddata 里简单介绍).Fielddata 通常是 Elasticsearch 集群中内存消耗最大的一部分,所以理解它的工作方式十分重要. 小贴士 Fielddata 可以随意被加载到内存中,或是索引是创建并存在磁盘上的.稍后我们会在 D…
ElasticSearch 2 (38) - 信息聚合系列之结束与思考 摘要 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 本小节涵盖了许多基本理论以及很多深入的技术问题.聚合给 Elasticsearch 带来了难以言喻的强大能力和灵活性.桶与度量的嵌套能力,基数与百分位数的快速估算能力,定位信息中统计异常的能力,所有的这些都在近乎实时的情况下操作的,而且全文搜索是并行的,它们改变了很多组织和企业的游戏规则. 事情通常是一旦我们开始使用它,我们就能找到很多其…
ElasticSearch 2 (26) - 语言处理系列之打字或拼写错误 摘要 我们喜欢在对结构化数据(如:日期和价格)做查询时,结果只返回那些能精确匹配的文档.但是,好的全文搜索不应该有这样的限制.相反,我们可以扩大范围,包括更多可能匹配的词语,使用相关度评分将更匹配的文档放置在结果集的顶部. 事实上,只做精确匹配的全文搜索很有可能会让用户失望,难道我们不希望搜索 "quick brown fox" 可以匹配到包含 "fast brown foxes" 的文档,…