先来一个简单的测试 # curl -XPOST "http://192.168.9.155:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty" -d 'PHP是世界上最好的语言' //_analyze表示分析分词:analyzer=standard,表示分词方式standard; -d表示测试的一段文字 测试结果 { "tokens" : [ { "token" : "php", , , &

亿能测试大讲堂 - YY在线课程[ 测试人员需要掌握的Shell脚本编程 ]http://automationqa.com/forum.php?mod=viewthread&tid=2453&fromuid=29

发布网站之前至关重要的一步是网站测试.网站测试要求我们全面地运行网站并通过所有基本测试,如响应式设计测试.安全测试.易用性测试.跨浏览器兼容性.网站速度测试等. 网站测试对SEO.搜索引擎排名.转换率.跳出率(Bounce Rate).网站页面设计.安全性的提高等都有重要的影响.所以对于Web开发人员,在发布网站之前对其进行测试至关重要. 有很多优秀的工具正被Web开发者用来进行网站测试.本文将例举10款优秀的网站测试工具. W3C Markup Validation Services W3C验

jsfiddle.net 快速学知识,比本地自己弄快,当然,不能用于太复杂的应用啦.. 比如:学到directive的scope继承隔离作用域时,就可以这样弄. scope 可选参数,(布尔值或者对象)默认值为false,可能取值: (1)默认值false. 表示继承父作用域; (2)true 表示继承父作用域,并创建自己的作用域(子作用域); (3){} 表示创建一个全新的隔离作用域: 当为false时候,儿子继承父亲的值,改变父亲的值,儿子的值也随之变化,反之亦如此.(继承不隔离) 当为tr

Elasticsearch概述 什么是Elasticsearch elastic:富有弹性的 search:搜索 在计算机开发界简称ES 这个软件不是SpringCloud的组件,甚至其他语言都可以使用它 是一个java开发的软件,所以启动需要java环境变量 功能是从大量数据中根据指定的关键字搜索出匹配的结果 这样的软件有一个名称全文搜索引擎 使用它的方式是访问它提供的控制器方法,它开发了多种控制器方法 访问不同方法实现对数据的增删改查 ES也是将数据保存在硬盘上的 常见面试题ES的实现结构

Discuz!在线中文分词服务是基于API返回分词结果的.在项目中,我们只需要一个函数即可方便地进行分词.关键词提取.以下是根据Discuz!在线分词服务API写的函数,测试可正常运行: 代码代码如下: /** * DZ在线中文分词 * @param $title string 进行分词的标题 * @param $content string 进行分词的内容 * @param $encode string API返回的数据编码 * @return array 得到的关键词数组 */ functi

当一台服务器上,既有测试环境,也有生成的环境,开发需要在线上测试,如果开发生产环境的权限,那开发容易误操作 需求如下: (1)生产环境的代码,必须有专用的账号登陆进行管理 (2)开发测试环境的代码,开发能够访问,但访问不了生产环境目录 位了实现这个目的,操作如下 (1)将生产的环境的用户组和拥有者都修改为www //修改用户 chown -R www /product-folder //修改组 chgrp -R www /product-folder (2)设置生产环境的权限为775,也就是只有

IK分词插件的安装 ES集群环境 VMWare下三台虚拟机Ubuntu 14.04.2 LTS JDK 1.8.0_66 Elasticsearch 2.3.1 elasticsearch-jdbc-2.3.1.0 IK分词器1.9.1 clustername:my-application 分配如下表: 虚拟机 | IP | node-x ----|---- search1 | 192.168.235.133 | node-1 search2 |192.168.235.134 | node-2

介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers).下面来进行比较下系统默认分词器和常用的中文分词器之间的区别. 系统默认分词器:1.

前言 前面的案例使用standard.english分词器,是英文原生的分词器,对中文分词支持不太好.中文作为全球最优美.最复杂的语言,目前中文分词器较多,ik-analyzer.结巴中文分词.THULAC.NLPIR和阿里的aliws都是非常优秀的,我们以ik-analyzer作为讲解的重点,其它分词器可以举一反三. 概要 本篇主要介绍中文分词器ik-analyzer的安装使用.自定义词库以及热更新方案. 分词器插件安装 我们Elasticsearch 6.3.1版本为例,集成IK分词器,其他

不同于使用自己的服务器进行分词,Discuz!在线中文分词服务是基于API返回分词结果的.在项目中,我们只需要一个函数即可方便地进行分词.关键词提取.以下是根据Discuz!在线分词服务API写的函数,测试可正常运行: 复制代码代码如下: /** * DZ在线中文分词 * @param $title string 进行分词的标题 * @param $content string 进行分词的内容 * @param $encode string API返回的数据编码 * @return  array

我这里集成好了一个自带IK的版本,下载即用, https://github.com/xlb378917466/elasticsearch5.2.include_IK 添加了IK插件意味着你可以使用ik_smart(最粗粒度的拆分)和ik_max_word(最细粒度的拆分)两种analyzer. 你也可以从下面这个地址获取最新的IK源码,自己集成, https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik, 里面还提供了使用说明,可以很快上手. 一般使用

 Elasticsearch默认提供的分词器,会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词,我是中国人 不能简单的分成一个个字,我们更希望 “中国人”,“中国”,“我”这样的分词,这样我们就需要安装中文分词插件,ik就是实现这个功能的. elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件,支持自定义词库. 现在开始安装ik分词器,安装之前,先说明一些变化: 之前可以在node节点上配置index默认的分词器,如果是多节点,那么在每个节点上都配置就行了.这个有点不灵活,

一.概要: 1.es默认的分词器对中文支持不好,会分割成一个个的汉字.ik分词器对中文的支持要好一些,主要由两种模式:ik_smart和ik_max_word 2.环境 操作系统:centos es版本:6.0.0 二.安装插件 1.插件地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.运行命令行: ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elastics

match查询会将查询词分词,然后对分词的结果进行term查询. 然后默认是将每个分词term查询之后的结果求交集,所以只要分词的结果能够命中,某条数据就可以被查询出来,而分词是在新建索引时指定的,只有text类型的数据才能设置分词策略. 新建索引,并指定分词策略: PUT mail_test3 { "settings": { "index": { "refresh_interval": "30s", "number

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

Elasticsearch 6.3.1 地址: wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz 2.安装配置 1.拷贝 拷贝到服务器上,解压:tar -xvzf elasticsearch-6.3.1.tar.gz .解压后路径:/home/elasticsearch-6.3.1 3.创建用户 创建用户,创建esdata目录,并赋予权限 [root@bogon home]#

5.x以后, es对head插件的支持并不是特别好 而且kibana的功能越来越强大, 建议使用kibana 1, head插件安装 在一台机器上安装head插件就可以了 1), 更新,安装依赖 sudo yum update -y 2), 安装npm sudo yum install npmyum -y install gityum -y install bz2 3), github 地址 https://github.com/mobz/elasticsearch-head 4), 安装 gi

一.分词器 1. 认识分词器  1.1 Analyzer   分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成: character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如处理文本中的html标签字符.处理完后再交给tokenizer进行分词.一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器,多个按配置顺序依次进行处理. tokenizer:分词器,对文本进行分词.一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer. token filter:词项过滤器,对to

安装方法和ik中文分词器一样, 先下载: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 执行: mvn package; 打包成功以后,会生成一个target文件夹,在elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases目录下,找到elasticsearch-analysis-ik-5.1.1.zip,这就是我们需要的安装文件.解压elasticsearch-analysis-ik-5.1

IK version ES version master 5.x -> master 5.6.1 5.6.1 5.5.3 5.5.3 5.4.3 5.4.3 5.3.3 5.3.3 5.2.2 5.2.2 5.1.2 5.1.2 1.10.1 2.4.1 1.9.5 2.3.5 1.8.1 2.2.1 1.7.0 2.1.1 1.5.0 2.0.0 1.2.6 1.0.0 1.2.5 0.90.x 1.1.3 0.20.x 1.0.0 0.16.2 -> 0.19.0 一.安装. 去githu