短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章. 邻近匹配(Proximity Matching) 使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档,或者至少文档中的每一个字段,视作"一大袋的单词"(Big bag of Words).match查询可以告诉我们这个袋子中是否包括了我们的搜索词条,可是这仅仅是一个方面.它不能告诉我们关于单词间关系的不论什么信息. 考虑下面这些句子的差别: Sue ate the alligator. The alligat

本章翻译自Elasticsearch官方指南的Partial Matching一章. 查询期间的即时搜索(Query-time Search-as-you-type) 如今让我们来看看前缀匹配可以怎样帮助全文搜索. 用户已经习惯于在完毕输入之前就看到搜索结果了 - 这被称为即时搜索(Instant Search, 或者Search-as-you-type).这不仅让用户可以在更短的时间内看到搜索结果.也可以引导他们得到真实存在于我们的索引中的结果. 比方.假设用户输入了johnnie walke

多值字段(Multivalue Fields) 在多值字段上使用短语匹配会产生古怪的行为: PUT /my_index/groups/1 { "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"] } 执行一个针对Abraham Lincoln的短语查询: GET /my_index/groups/_search { "query": { "match_phrase": {

提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T

找出一个属性中的独立单词是没有问题的,但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 . 比如, 我们想执行这样一个查询,仅匹配同时包含 "rock" 和 "climbing" ,并且 二者以短语 "rock climbing" 的形式紧挨着的雇员记录. 为此对 match 查询稍作调整,使用一个叫做 match_phrase 的查询: curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty

分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

本章翻译自Elasticsearch官方指南的Partial Matching一章. 索引期间的优化(Index-time Optimizations) 眼下我们讨论的全部方案都是在查询期间的.它们不须要不论什么特殊的映射或者索引模式(Indexing Patterns).它们仅仅是简单地工作在已经存在于索引中的数据之上. 查询期间的灵活性是有代价的:搜索性能. 有时,将这些代价放到查询之外的地方是有价值的.在一个实时的Web应用中.一个额外的100毫秒的延迟会难以承受. 通过在索引期间准备你的

查索引内所有文档记录 GET  /beauties/my/_search   GET  /beauties/my/_search {     "query":{         "match_all": {}     } } 匹配.排序 GET  /beauties/my/_search {     "query": {         "match": {            "Name": "

$params = array( "body" => array( "query" => array( "filtered" => array( "query" => array( "match_phrase" => array( "content" => "破碎机磨粉机" ), ), ), ), ), ); 这种匹配,搜索结果会同

部分匹配(Partial Matching) 敏锐的读者可能已经发现到眼下为止,介绍的查询都是在整个词条层面进行操作的. 匹配的最小单元必须是一个词条.你仅仅能找到存在于倒排索引(Inverted Index)中的词条. 可是假设你想匹配词条的一部分,而不是整个词条呢?部分匹配(Partial Matching)同意用户指定词条的一部分然后找到含有该部分的不论什么单词. 匹配词条一部分这一需求在全文搜索引擎领域比你想象的要不那么常见.假设你有SQL的背景.你可能有过使用以下的SQL语句来实现一个

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返

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

想要知道ElasticSearch是如何使用的,最快的方式就是通过一个简单的例子,第一个例子将会包括基本概念如索引.搜索.和聚合等,需求是关于公司管理员工的一些业务. 员工文档索引 业务首先需要存储员工数据.这将采取一个员工文档的形式:单个文档表示单个员工.在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引,但是在索引文档之前,我们需要决定在哪里存储它. 在Elasticsearch中,文档属于某个类型,这些类型位于索引中.可以绘制一些(粗略)与传统关系数据库的对比: Relational D

翻译:潘飞(tinylambda@gmail.com) 基础概念 Elasticsearch有几个核心概念.从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助. 接近实时(NRT)        Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台.这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒).           集群(cluster)        一个集群就是由一个或多个节点组织在一起,它们共同持有你整个的数据,并一起提供索引和搜索功能.一个集群由一个唯一的名

Elasticsearch支持两种类型的查询:基本查询和复合查询. 基本查询,如词条查询用于查询实际数据. 复合查询,如布尔查询,可以合并多个查询, 然而,这不是全部.除了这两种类型的查询,你还可以用过滤查询,根据一定的条件缩小查询结果.不像其他查询,筛选查询不会影响得分,而且通常非常高效. 更加复杂的情况,查询可以包含其他查询.此外,一些查询可以包含过滤器,而其他查询可同时包含查询和过滤器.这并不是全部,但暂时先解释这些工作. 1.简单查询 这种查询方式很简单,但比较局限. 查询last_na

query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型): { "term": { "age":    26           }} { "term": { "date":   "

开源搜索引擎评估:lucene sphinx elasticsearch 开源搜索引擎程序有3大类 lucene系,java开发,包括solr和elasticsearch sphinx,c++开发,简单高性能 Xapian,c++开发 搜索引擎程序这个名称不妥当,严格说来应该叫做索引程序(indexing program),早期主要用来做中文全文搜索,但是随着互联网的深入普及,各家网站规模越来越大,索引程序在 优化网站架构上发挥了更大的作用:替代mysql数据库内置的索引 让mysql no s

Reference: http://blog.csdn.net/cnweike/article/details/33736429 基础概念 Elasticsearch有几个核心概念.从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助.    接近实时(NRT)        Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台.这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒).           集群(cluster)        一个集群就是由一个或多个节点组织在