es 对于text类型其实是分词存储的,但是有时候在聚合的时候,会发现这种情况下,会把字段分词后进行聚合.例如(1)A,B  (2)B,C   然后聚合后B就是2个,A和C各一个. 这需要看业务需求了,如果确实需要这样的,就完美契合了,如果不希望这样分词起来再聚合,就是需要进行设置字段keyword,因为keyword是不会被分词的.

前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch的分词器的一般工作流程: 1.切分关键词 2.去除停用词 3.对于英文单词,把所有字母转为小写(搜索时不区分大小写) 后续博客 Elasticsearch之停用词

ElasticSearch常用的很受欢迎的是IK,这里稍微介绍下安装过程及测试过程.   1.ElasticSearch官方分词 自带的中文分词器很弱,可以体检下: [zsz@VS-zsz ~]$ curl -XGET 'http://192.168.31.77:9200/_analyze?analyzer=standard' -d '岁月如梭' {     "tokens": [         {             "token": "岁&quo

安装 方法1 - download pre-build package from here: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 创建文件夹 cd your-es-root/plugins/ && mkdir ik 解压到你的文件夹 your-es-root/plugins/ik 方法2 - use elasticsearch-plugin to install ( supported from versi

由于elasticsearch基于lucene,所以天然地就多了许多lucene上的中文分词的支持,比如 IK, Paoding, MMSEG4J等lucene中文分词原理上都能在elasticsearch上使用.当然前提是有elasticsearch的插件. 至于插件怎么开发,这里有一片文章介绍:http://log.medcl.net/item/2011/07/diving-into-elasticsearch-3-custom-analysis-plugin/暂时还没时间看,留在以后仔细研

前提 什么是倒排索引? Analyzer(分词器)的作用是把一段文本中的词按一定规则进行切分.对应的是Analyzer类,这是一个抽象类,切分词的具体规则是由子类实现的,所以对于不同的语言,要用不同的分词器.(也就是说不同的分词器分词的规则是不同的!) 在创建索引时会用到分词器,在搜索时也会用到分词器,这两个地方要使用同一个分词器,否则可能会搜索不出结果. 后续博客 Elasticsearch之分词器的工作流程

elasticsearch 自定义分词器 安装拼音分词器.ik分词器 拼音分词器: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases ik分词器:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载源码需要使用maven打包 下载构建好的压缩包解压后放直接在elasticsearch安装目录下 plugins文件夹下,可以重命名 1.在es中设置分

elasticsearch 中文分词(elasticsearch-analysis-ik)安装 下载最新的发布版本 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip 在elasticsearch的plugins目录下,创建ik目录 cd /usr/local/elasticsearch-6.3.0/plugins mkdir

elasticsearch kibana + 分词器安装详细步骤 一.准备环境 系统:Centos7 JDK安装包:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz ES安装包:elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz,下载地址 Kibana安装包:kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz,下载地址 IK分词器安装包:elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip,下载地址 目前准备两个节点做节点规划,分别

Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器 参考博客:https://blog.csdn.net/shuimofengyang/article/details/88973597

$query = [ 'bool' => [ 'must' => [ 'match_phrase' => ['content' => $word] //$word词不被分词 ], 'must_not' => [ 'terms' => ['fid'=>[69, 70]], //添加not in 过滤条件 ], ], ];

1. 安装elasticsearch.kibana.x-pack #安装elasticsearch wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.3.tar.gz tar -zxvf elasticsearch-5.5.3.tar.gz ./bin/elasticsearch -d #启动elasticsearch,默认端口9200 #安装kibana Kibana是一个为 ElasticS

elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件,效果不是很好,好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件,一个是ik的,一个是mmseg的,下面分别介绍ik的用法, 当我们创建一个index(库db_news)时,easticsearch默认提供的分词器db_news,分词结果会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词.例如: 代码如下: 正常情况下,这不是我们想要的结果,比如我们更希望 “我”,“爱”,“北京”,"天安门"这样

ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择,其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用,一转眼数年过去现在都7.X了. 其实ElasticSearch除了提供强大的集群化搜索服务外,它提供一个aggregation功能会再一次让你受到它的强大,aggregation是一个数据统计汇总功能,表面上这功能在

话不多说直接开整 首先是版本对应,SpringBoot和ES之间的版本必须要按照官方给的对照表进行安装,最新版本对照表如下: (官网链接:https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#preface.requirements) 1.开始安装ES: 我本地的SpringBoot版本是2.3.4,所以我采用的ES版本是7.6.2版本,然后前往官网进行下载,小伙伴们也可以直接下载我所用的版本(

1.下载对应版本的ES ik分词 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 2.解压elasticsearch-analysis-ik-master.zip unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip 3.进入elasticsearch-analysis-ik-master,编译源码 cd  elasticsearch-analysis-ik-master mvn clean 

1.首先需要安装好Elasticsearch 和elasticsearch-analysis-ik分词器 2.配置ik同义词 Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter.为了能让 IK 和 synonym 同时工作,我们需要定义新的 analyzer,用 IK 做 tokenizer,synonym 做 filter.听上去很复杂,实际上要做的只是加一段配置. 打开 /config/elasticsearch.yml 文件,加入以下配置: index: an

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

elasticsearch对英文会拆成单个单词,对中文会拆分成单个字.下面来看看是不是这样. 首先测试一下英文: GET /blog/_analyze { "text": "Installation and Upgrade Guide" } 返回结果如下: { "tokens": [ { "token": "installation", "start_offset": 0, "

前面我们介绍了Centos安装elasticsearch 6.4.2 教程,elasticsearch内置的分词器对中文不友好,只会一个字一个字的分,无法形成词语,别急,已经有大拿把中文分词器做好了,elasticsearch配套的ik-analyzer,我们一起来看看如何安装吧. 我们到ik-analyzer中文分词器开源项目查找与elasticsearch对应的v6.4.2版本(有的是6.0.0版https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-

java连接elasticsearch 进行聚合查询进行相应操作 一:对单个字段进行分组求和 1.表结构图片: 根据任务id分组,分别统计出每个任务id下有多少个文字标题 .SQL:select id, count(*) as sum from task group by taskid;   java ES连接工具类 public class ESClientConnectionUtil { public static TransportClient client=null; public fi