一切设计都是为了提高搜索的性能 倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引,有反向索引必有正向索引.通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key. 先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的: curl -X PUT "localhost:9200/user/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "name" : "Jack", , } '

lucene.Solr.Elasticsearch 1.倒排序索引 2.Lucene是类库 3.solr基于lucene 4.ES基于lucene 一.Elasticsearch 核心术语 特点: 1.es可以支持空格查询,多个关键字 2.空格支持 3.拆词查询 4.搜索内容可以高亮 5.海量数据查库 ES 可以对照着 数据库 来理解: 索引index    -------->    表 文档 document    -------->    行(记录) 字段 fields    ------

目录 前言 为什么全文索引不使用 B+ 树进行存储 全文检索 正排索引 倒排索引 倒排索引如何存储数据 FOR 压缩 RBM 压缩 倒排索引如何存储 字典树(Tria Tree) FST FSM 构建 FST 总结 前言 索引可能大家都不陌生,在用关系型数据库时,一些频繁用作查询条件的字段我们都会去建立索引来提升查询效率.在关系型数据库中,我们一般都采用 B 树索引进行存储,所以 B 树索引也是我们接触比较多的一种索引数据结构,然而在 es 中,进行全文搜索的时候却并没有选择使用 B 树 索引,

1. 倒排索引简介 对于书通过目录查找对应章节内容的方式属于正排索引,而对于想查询文本,如我爱中国在书籍中出现的次数与具体位置,则是倒排索引的范畴. 2. 倒排索引核心组成 单词词典(Term Dictionary) 记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表的关联关系.单词词典一般比较大,可以通过B+树或哈希拉链法实现,以满足高性能的插入和查询 倒排列表(Posting List) 记录了单词对应的文档集合,由倒排索引项组成: 文档ID 词频TF - 该单词在文档中出现的次数,用于相关性评分 位置

一.概念 集群:一个或者多个节点组织在一起 节点:一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识,默认是一个随机的漫威角色名字. 分片:将索引划分为多份的能力,允许水平分割和扩展容量,多个分片相应请求,提高性能和吞吐量. 副本:创建分片的一份或多份的能力,在一个节点失败,其余节点可以顶上. 二.elasticsearch也需要存取数据,与mysql对比 elasticsearch mysql index(索引) 数据库 type(类型) 表 documents(文档) 行 fields() 列

我们经常会遇到问题.为什么指定的文档没有被搜索到.许多情况下, 这都归因于映射的定义和分析例程配置存在问题. 针对分析过程的调试,ElasticSearch提供了专用的REST API. _analyze, _explain是Elasticsearch提供的辅助API.经常不为人所知和所用. _explain 用来帮助分析文档的relevance score是怎样计算出来的,而_analyze是Elasticsearch一个很实用的API,它能够帮助你分析每个field或者某个analyzer/

查询很少是对一个字段做 match 查询,通常都是一个 query 查询多个字段,比如一个 doc 有 title.content.pagetag 等文本字段,要在这些字段查询含多个 term 的 query,就要对它们的相关度评分做合理的合并.这被称为多词(multiword).多字段(multifield)查询. 如果一个 query 可以结构化,如哪些词是 title,哪些词是 author,那么就可以直接在相关字段中查询,使用 bool 查询即可解决问题,bool 查询是“匹配越多越好”

自定义_all字段 在元数据:_all字段中,我们解释了特殊的_all字段会将其它所有字段中的值作为一个大字符串进行索引.尽管将所有字段的值作为一个字段进行索引并不是非常灵活.如果有一个自定义的_all字段用来索引人名,另外一个自定义的_all字段用来索引地址就更好了. ES通过字段映射中的copy_to参数向我们提供了这一功能: PUT /my_index { "mappings": { "person": { "properties": {

我们使用数据库的时候,如果查询条件太复杂,则会涉及到很多问题 1.无法维护,各种嵌套查询,各种复杂的查询,想要优化都无从下手 2.效率低下,一般语句复杂了之后,比如使用or,like %,,%查询之后数据库的索引就没有办法利用到了,这个时候的搜索就会全表扫描,数据量少的时候可能性能还能接受,但是数据量大了之后性能会直线下降,速度慢的一塌胡萝卜.. 但是呢,数据库的聚集索引查询还是极快的, 所以我们可以利用这一点尝试建立一下这样的索引结构--就是把数据库里面的每一条记录作为一个键,相同记录的Id的

官方原文链接:https://www.elastic.co/cn/blog/strings-are-dead-long-live-strings 转载原文连接:https://segmentfault.com/a/1190000008897731 Text vs. keyword 随着ElasticSearch 5.0的到来, 同时也迎来了该版本的重大特性之一: 移除了string类型. 这个变动的根本原因是string类型会给我们带来很多困惑: 因为ElasticSearch对字符串拥有两种完

logstash将mysql的数据导入elasticsearch之后发现时间字段的相差5个小时 解决办法: 在数据库连接配置后面加上?serverTimezone=UCT这个就OK了 logstash @timstamp时间与当前时间相差8小时 因为@timestamp时间取的是当前UTC的时间,所以会与当前北京时间差8个小时 如果想让@timestamp时间变成当前时间,只需在filter中加上如下内容即可 filter { ruby { code => "event.set('time

在Elasticsearch中,每一个字段都有一个类型(type).以下为Elasticsearch中可以使用的类型:

multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询. NOTE 存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在“了解你的数据”一节中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields. 默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中.下面的dis_max查询: { "dis_max": {

https://blog.csdn.net/Ricky110/article/details/78888711 多字段搜索多字符串查询boost 参数 “最佳” 值,较为简单的方式就是不断试错,比较合理的区间处于 1 到 10 之间,当然也有可能是 15 .如果为 boost 指定比这更高的值,将不会对最终的评分结果产生更大影响,因为评分是被 归一化的GET /_search{ "query": { "bool": { "should": [ {

最近在使用ELasitcsearch的时候,需要用到关键字搜索,因为是全字段搜索,就需要使用_all字段的query_string进行搜索. 但是在使用的时候,遇到问题了.我们的业务并不需要分词,我在各个字段也设置了,not_analyzed.但是在使用query_string对_all字段进行查询的时候, 发现结果还是分词的.最后在官网找到这么一段话: Remember that the _all field is just an analyzed string field. It uses

以字段为中心的查询(Field-centric Queries) 上述提到的三个问题都来源于most_fields是以字段为中心(Field-centric),而不是以词条为中心(Term-centric):它会查询最多匹配的字段(Most matching fields),而我们真正感兴趣的最匹配的词条(Most matching terms). NOTE best_fields同样是以字段为中心的,因此它也存在相似的问题. 首先我们来看看为什么存在这些问题,以及如何解决它们. 问题1:在多个

multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询. NOTE 存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在"了解你的数据"一节中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields. 默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中.下面的dis_max查询: { "dis_max

多字段搜索(Multifield Search) 本文翻译自官方指南的Multifield Search一章. 查询很少是只拥有一个match查询子句的查询.我们经常需要对一个或者多个字段使用相同或者不同的查询字符串进行搜索,这意味着我们需要将多个查询子句和它们得到的相关度分值以一种有意义的方式进行合并. 也许我们正在寻找一本名为战争与和平的书,它的作者是Leo Tolstoy.也许我们正在使用"最少应该匹配(Minimum Should Match)"来搜索ES中的文档.另外我们也可

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

_source field The _source field contains the original JSON document body that was passed at index time. The_source field itself is not indexed (and thus is not searchable), but it is stored so that it can be returned when executing fetch requests, li