在es查询时不区分大小写,可以让查询更方便,具体设置如下: { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "caseSensitive": { "filter": "lowercase", "type": "custom", "tokenizer": "keyword"

ElasticSearch搜索 最基础的搜索: curl -XGET http://localhost:9200/_search 返回的结果为: { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 16, "successful": 16, "failed": 0 }, "hits": { "tota

一.ElasticSearch搜索介绍 1.ElasticSearch搜索方式主要分为以下两种: 1).URI Search:此种查询主要是使用Http的Get方法,在URL中使用查询参数进行查询: 如:http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Jim 这条URL中,q表示查询的内容,用来搜索名叫Jim的客户.用Postman进行查询,搜索结果如下图所示: 2).Request

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

本文主要介绍 ElasticSearch 搜索相关的知识,首先会介绍下 URI Search 和 Request Body Search,同时也会学习什么是搜索的相关性,如何衡量相关性. Search API 我们可以把 ES 的 Search API 分为两大类,第一类是 URI Search,用 HTTP GET 的方式在 URL 中使用查询参数已达到查询的目的:另一类为 Request Body Search,可以使用 ES 提供的基于 JSON 格式的格式更加完备的查询语言 Query

一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共有3.4亿文档,主分片总共57GB. Segment信息:curl -X GET "221.228.105.140:9200/_cat/segments/user_v1?v" >> user_v1_segment user_v1索引一共有404个段: cat user_v1_s

一.背景 这周在使用Elasticsearch搜索的时候遇到一个,对于同一个搜索请求,会出现top50返回结果和排序不一致的问题.那么为什么会出现这样的问题? 后来通过百度和google,发现这是因为Elastcisearch的分布式搜索特性导致.Elasticsearch在搜索时,会循环的选择主分片和其副本中的一个来计算和返回搜索结果,而由于主分片和副本中相关统计信息的不同,从而导致了同一个搜索串的评分的不一致,进而导致排序不一样.而造成这种主分片和副本统计信息不一致的具体原因,是因为文档删除

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/AAkVdzmkgdBisuQZldsnvg 英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-part-2 作者:Adam Vanderbush 译者:杨振涛 目录 预索引数据 映射 避免使用脚本 强制合并只读索引 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第二篇,主要介绍了索引预处理

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/qwkZKLb_ghmlwrqMkqlb7Q英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide作者:Adam Vanderbush译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列

参考自: http://how2j.cn/k/search-engine/search-engine-springboot/1791.html?p=78908 工具版本: elasticsearch 6.2.2. kibana 6.2.2,  下载地址: elasticsearch.kibana 下载demo 1.kotlin版springboot项目创建 访问https://start.spring.io/, 创建项目demo(maven + kotlin + springboot 2.1.7

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

Elasticsearch 简介 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎,可以近实时的索引.检索数据.具备高可靠.易使用.社区活跃等特点,在全文检索.日志分析.监控分析等场景具有广泛应用. lucene Lucene介绍与入门使用 Lucene.Net API Elasticsearch 中文社区:https://elasticsearch.cn/article/ Elasticsearch 官方文档:https://www.elastic.co/

学完本课题,你应达成如下目标: 掌握ES搜索API的规则.用法. 掌握各种查询用法 搜索API 搜索API 端点地址 GET /twitter/_search?q=user:kimchy GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow GET /_all/_search?q=tag:wow GET /_search?q=tag:wow 搜索的端点地址可以是多索引多m

在使用 Elasticsearch 进行全文搜索时,搜索结果默认会以文档的相关度进行排序,如果想要改变默认的排序规则,也可以通过sort指定一个或多个排序字段. 但是使用sort排序过于绝对,它会直接忽略掉文档本身的相关度(根本不会去计算).在很多时候这样做的效果并不好,这时候就需要对多个字段进行综合评估,得出一个最终的排序. function\_score在 Elasticsearch 中function_score是用于处理文档分值的 DSL,它会在查询结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重

一.基于词项与全文的搜索 1.词项 Term(词项)是表达语意的最小单位,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. Term的使用说明: 1)Term Level Query:Term Query.Range Query.Exists Query.Prefix Query.Wildcard Query: 2)在ES中,对于Term查询的输入是不做分词处理的,会将输入作为一个整体,在倒排索引中查找准确的词项,并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分: 3)通过C

关于我,邯郸人. 对这类话题感兴趣?欢迎发送邮件至donlianli@126.com 请支持原创http://www.cnblogs.com/donlianli/p/3857500.html    es在查询时,可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH,QUERY_AND_FEATCH,DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH.那么这4种搜索类型有什么区别?   分布式搜索背景介绍: ES天生就是为分布式而生,但分布式有分布式的缺点.比如要搜

cross_fields类型采用了一种以词条为中心(Term-centric)的方法,这种方法和best_fields及most_fields采用的以字段为中心(Field-centric)的方法有很大的区别. 它将所有的字段视为一个大的字段,然后在任一字段中搜索每个词条. operator:operator设为了and,表示所有的词条都需要出现: minimum_should_match:表示文本匹配度,控制搜索精度,向下取整. 相比most_fields与best_fields,解释起来可能

背景 随着公司业务的高速发展以及数据爆炸式的增长,当前公司各产线都有关于搜索方面的需求,但是以前的搜索服务系统由于架构与业务上的设计,不能很好的满足各个业务线的期望,主要体现下面三个问题: 不能支持对语句级别的搜索,大量业务相关的属性根本无法实现 没有任何搜索相关的指标评价体系 扩展性与维护性特别差 基于现状,对行业内的搜索服务做出充分调研,确认使用ElasticSearch做底层索引存储,同时重新设计现有搜索服务,使其满足业务方对维护性.定制化搜索排序方面的需求. 整体技术架构 沪江搜索服务底

首先从ES的支持的字段说起,ES文档中字段有多种类型 官方文档. 这几个比较常用: text,keyword,integer,float,boolean,object,geo_point(地理坐标),geo_shape(描述地理区域),date. 注:不要以为date只能表示 2015-01-01 这种类型,2015/01/01 12:10:30这种类型也一样可以,不像MySQL里面时间还分很多种细分的类型,ES就一个date类型. 注意:这里没有列出array,在ES中,array不是一种单独

安装JAVA SE 百度一下JAVA SE,按照自己的平台,位数选择就是了, 这里遇到过一个坑,双击exe安装包一直无法打开jdk的安装,在任务管理器里面就一闪而过, 后来我卸载了所有JAVA的相关安装,然后重新下载了9.0 在C:\Program Files 删除了AppData关于JAVA的相关选项,之后安装成功. 网上有朋友建议,在其他盘安装,并且jdk,jre分开文件夹,照做了 之后就是安装说明修改了各种环境变量. 下载elasticsearch rtf 官方的是正经的elasticse

从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示,展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集.下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分. Lucene(或 Elasticsearch)使用 布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档, 并用一个名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度.这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequ