(一)text字段和keyword字段的区别 以下给出一个例子: 首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段: PUT my_index { "mappings": { "products": { "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } } 然后查询是否有索引: GET _cluster/state 可以看到已经创

我们以一个查询的示例开始,我们在student这个type中存储了一些学生的基本信息,我们分别使用match和match_phrase进行查询. 首先,使用match进行检索,关键字是“He is”: GET /test/student/_search { "query": { "match": { "description": "He is" } } } 执行这条查询,得到的结果如下: { , "timed_out

1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词. 比如查询条件是: { "query":{ "term":{ "foo": "hello world" } } } 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello world”这整个词,那么不会返回任何值. 但是如果使用“hell

最近稍微研究了一下ElasticSearch(下文简称ES),所谓可扩展的开源弹性搜索解决方案,跟同事笑称,如果它作为SQL SERVER的话,我的了解还在基本的select语句上,当然学习它也是一个积累知识的过程,闲言少叙,书归正传,今天简单将里面中的基础的两个查询总结一下,有不对的地方欢迎各位指出. 刚刚接触ES的时候,发现他的搜索确实很快,不像SQL Server 的like查询,他还能通过解析用户搜索的词汇,通过相关系数(score)都给你查出来,当然SQLServer 也有全文搜索,这

分词测试 分词后倒排索引结果:可以通过http://127.0.0.1:9200/_analyze 测试 { "analyzer":"ik_max_word", "text":"我爱广州小蛮腰" } match匹配 1.match会条件分词去索引里面找 命中一个满足就返回 插入2条测试数据 文档1: 我爱广州小小蛮腰 文档2: 我爱成都 索引 文档 我 [文档1,位置0-1][文档2,位置0-1] 爱 [文档1,位置1-2][

以前一直觉得正则很难,不会用,今天试验了几个方法,整理总结了一下,简洁明了. 简单来讲,正则就是 提取一段特征数据,用(.*?)代替. 自己总结的特点&区别: (.*) 贪婪匹配,会尽可能的往后匹配 (.*?) 非贪婪匹配,会尽可能少的匹配,是否加?影响匹配结果的长度,常用该匹配规则 下图为具体的实例,可以看一下~  

正则表达式帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配. re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能. re.match尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none. re.search方法扫描整个字符串并返回一个成功的匹配. re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不合符正则表达式,则匹配失败,函数返回None,而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配.

match()和search()都是python中的正则匹配函数,那这两个函数有何区别呢? match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配, search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none 例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #! /usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*-    import re  

答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配. re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值. >>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span()) (, ) >>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’)) None >>

re.match()从开头开始匹配string. re.search()从anywhere 来匹配string. 例子: >>> re.match("c", "abcdef") # No match >>> re.search("c", "abcdef") # Match <_sre.SRE_Match object at ...> 可以加个'^'来强制search从开头开始匹配

[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 在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

1.全局匹配函数 re.compile(pattern=pattern,re.S).findall(text)函数: compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象.该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换. import re string = 'dsfdspythondsfdsjpythonfds' pattern = '.python' s = re.compile(pattern=pattern).findall(string) print(s) 2.r

elasticsearch之借用kibana平台创建索引 1.安装好kibana平台 确保kibana以及elasticsearch正常运行 2.打开kibana平台在Dev Tools 3.创建一个customer索引 PUT /customer?pretty 4.查看该索引 GET /_cat/indices?v 看到结果 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size ye

Elasticsearch是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.最近研究了一下,感觉 Elasticsearch 的架构以及其开源的生态构建都有许多可借鉴之处,所以整理成文章分享下.本文的代码以及架构分析主要基于 Elasticsearch 2.X 最新稳定版. Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elasti

match和match_phrase区别 match: 索引中只要有任意一个匹配拆分后词就可以出现在结果中,只是匹配度越高的排越前面 match_phrase: 索引中必须同时匹配拆分后词就可以出现在结果中 ex: GET /product_index/product/_search { "query": { "match_phrase": { "product_name": "PHILIPS toothbrush" } }

极力推荐: 官网地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0 肺腑之言,学ES先学原生的语法,SpringData封装的是太好用了,但是没玩过原生的语法,可能不知道Spring提供的API在干什么 核心概念: Near Realtime (NRT) 在ES中进行搜索是近实时的,意思是数据从写入ES到可以被searchable仅仅需要1秒钟,因此说基于ES执行的搜索和分析可以达到秒级 Cluster 集群 , 集群是

Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之Search API. 1).Search API,实现对es中存储的数据进行查询分析,endpoind为_search,如下所示. 方式一.GET /_search,对es中所有的数据进行查询. 方式二.GET /my_index/_search,针对单个索引的数据进行查询. 方式三.GET /my_index1,my_index2/_search,针对两个索引的数据进行查询. 方式四.GET /my_*/_search,指定索引查询,可以一

​ 若在传统DBMS 关系型数据库中查询海量数据,特别是模糊查询,一般我们都是使用like %查询的值%,但这样会导致无法应用索引,从而形成全表扫描效率低下,即使是在有索引的字段精确值查找,面对海量数据,效率也是相对较低的,所以目前一般的互联网公司或大型公司,若要查询海量数据,最好的办法就是使用搜索引擎,目前比较主流的搜索引擎框架就是:Elasticsearch,故今天我这里总结了Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD,后面陆续还会有其它干货知识分享,敬请期待.

基础数据 创建索引 PUT mytest { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "text", "analyzer": "standard" }

内容来源于本人的印象笔记,简单汇总后发布到博客上,供大家需要时参考使用. 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 目录: ElasticSearch集群特性 es部署安装,要踩的坑少不了 ElasticSearch CRUD操作 ElasticSearch Search操作 ElasticSearch 分词器analyzer ElasticSearch,集群特性 ES的集群是基于Master Slave架构的 集群中一个节点被