首先,不知道大家在前面的例子中没有试着搜索文本串,就是在第二节,我们添加了很多文档.如果字段值是一个文本.你如果只搜索这个字段的某个单词,是不是发现搜不到? 这就是因为我们没有配置Analyzer,因此在搜索的时候会“全匹配”.可以从直观感觉上理解为SQL的  like和= 的区别. 通过前面这段引文,我们就能知道:Analyzer就是分析我们的文本的. 一般来说:solr.TextField类型的字段才需要分析器. 最简单的配置分析器的如下:   <fieldType name="nam

对于文本,solr在建立索引和搜索的时候需要对其做一定的处理(比如英文要去掉介词.转成小写.单词原形化等,中文要恰当地要分词).这些工作,一般由Analyzers.Tokenizers.和Filter来实现.这三个东东配置在fieldType中.下面分别介绍一下 1.analyzer:告诉solr在建立索引和搜索的时候,如何处理text类型的内容,比如要不要去掉“a”.去掉介词.去掉复数,要不要全部变成小写等等……它在schema.xml文件中配置,可以直接指定一个类给它:也可以由tokeniz

Analyzer包含两个核心组件,Tokenizer以及TokenFilter.两者的区别在于,前者在字符级别处理流,而后者则在词语级别处理流.Tokenizer是Analyzer的第一步,其构造函数接收一个Reader作为参数,而TokenFilter则是一个类似的拦截器,其参数可以是TokenStream.Tokenizer. Tokenizer的类结构图: 各类的介绍: 1.Tokenizer 输入为Reader的TokenStream,其子类必须实现incrementToken()函数,

分词器的核心类: Analyzer:分词器 TokenStream: 分词器做优点理之后得到的一个流.这个流中存储了分词的各种信息,能够通过TokenStream有效的获取到分词单元. 下面是把文件流转换成分词流(TokenStream)的过程 首先,通过Tokenizer来进行分词,不同分词器有着不同的Tokenzier,Tokenzier分完词后,通过TokenFilter对已经分好词的数据进行过滤,比方停止词.过滤完之后,把全部的数据组合成一个TokenStream:下面这图就是把一个re

一.背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,

analyzer   分词器使用的两个情形:  1,Index time analysis.  创建或者更新文档时,会对文档进行分词2,Search time analysis.  查询时,对查询语句分词 指定查询时使用哪个分词器的方式有: - 查询时通过analyzer指定分词器 GET test_index/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "l

有些时候,我们需要自定义 fieldType.下面的例子就是自定义的 fieldType,<analyzer type="index"> 表示索引时怎么处理,<analyzer type="query">表示查询时怎么处理. <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100&qu

一.ES Client 简介 1. ES是一个服务,采用C/S结构 2. 回顾 ES的架构 3. ES支持的客户端连接方式 3.1 REST API ,端口 9200 这种连接方式对应于架构图中的RESTful style API这一层,这种客户端的连接方式是RESTful风格的,使用http的方式进行连接 3.2 Transport 连接 端口 9300 这种连接方式对应于架构图中的Transport这一层,这种客户端连接方式是直接连接ES的节点,使用TCP的方式进行连接 4. ES提供了多种

Elasticsearch 中文搜索时遇到几个问题: 当搜索关键词如:“人民币”时,如果分词将“人民币”分成“人”,“民”,“币”三个单字,那么搜索该关键词会匹配到很多包含该单字的无关内容,但是如果将该词分词成一个整词“人民币”,搜索单字如“人”字又不会匹配到包含“人民币”关键词的内容,怎么解决这个问题,既保证覆盖度又保证准确度? 搜索“RMB”时只会匹配到包含“RMB”关键词的内容,实际上,“RMB”和“人民币”是同义词,我们希望用户搜索“RMB”和“人民币”可以相互匹配,ES同义词怎么配置?

一.简介 1.先看ES的架构图 二.ES支持的客户端连接方式 1.REST API http请求,例如,浏览器请求get方法:利用Postman等工具发起REST请求:java 发起httpClient请求等. 2.Transport 连接 socket连接,用官方提供的TransPort客户端,底层是netty. 注意:ES的发展规划中在7.0版本开始将废弃 TransportClient,8.0版本中将完全移除 TransportClient,取而代之的是High Level REST Cl

--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------- 1 es 5.2 以后  type:text 的字段 或默认建立 一个最长 256 个字符的不分词的 fie

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

elasticsearch系列七:ES Java客户端-Elasticsearch Java client(ES Client 简介.Java REST Client.Java Client.Spring Data Elasticsearch) 一.ES Client 简介 1. ES是一个服务,采用C/S结构 2. 回顾 ES的架构 3. ES支持的客户端连接方式 3.1 REST API ,端口 9200 这种连接方式对应于架构图中的RESTful style API这一层,这种客户端的连接

1:默认的分析器-- standard 使用默认的分词器 curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国'​ 这就是默认的分词器,但是默认的分析器有时候在生产环境会出现问题,比如: curl -XPUT 'http://hadoop01:

1.pom.xml文件 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifa

该系列上一篇文章<Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD> 讲了如何进行index的增删改查,本篇则侧重讲解说明如何对index进行创建.更改.迁移.查询配置信息等. 仅创建索引:PUT index PUT /index 添加字段设置(mappings):PUT index/_mapping/type,如:(properties下均为索引字段) PUT /index/_mapping/_doc { "properties": { "

Elasticsearch Analyzer 内置分词器 篇主要介绍一下 Elasticsearch中 Analyzer 分词器的构成 和一些Es中内置的分词器 以及如何使用它们 前置知识 es 提供了 analyze api 可以方便我们快速的指定 某个分词器 然后对输入的text文本进行分词 帮助我们学习和实验分词器 POST _analyze { "analyzer": "standard", "text": "The 2 QUI

ElasticSearch 启动时加载 Analyzer 源码分析 本文介绍 ElasticSearch启动时如何创建.加载Analyzer,主要的参考资料是Lucene中关于Analyzer官方文档介绍.ElasticSearch6.3.2源码中相关类:AnalysisModule.AnalysisPlugin.AnalyzerProvider.各种Tokenizer类和它们对应的TokenizerFactory.另外还参考了一个具体的基于ElasticSearch采用HanLP进行中文分词的

1.创建测试索引 PUT /test_index{ "mappings": { "test_type":{ "properties": { "code":{ "type": "keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "ik" },

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny