[Elasticsearch] 部分匹配 (一) - 前缀查询

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[Elasticsearch] 部分匹配 (一) - 前缀查询

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] 部分匹配 (三) - 查询期间的即时搜索

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…

java操作elasticsearch实现前缀查询、wildcard、fuzzy模糊查询、ids查询

1.前缀查询(prefix) //prefix前缀查询 @Test public void test15() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build(); //2.创建访问…

[Elasticsearch] 邻近匹配 (三) - 性能，关联单词查询以及Shingles

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…

[ElasticSearch]Java API 之词条查询（Term Level Query）

1. 词条查询(Term Query) 词条查询是ElasticSearch的一个简单查询.它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档,而且是确切的.未经分析的词条.term 查询会查找我们设定的准确值.term 查询本身很简单,它接受一个字段名和我们希望查找的值. 下面代码查询将匹配 college 字段中含有"California"一词的文档.记住,词条查询是未经分析的,因此需要提供跟索引文档中的词条完全匹配的词条.请注意,我们使用小写开头的california来搜索,而不是Cali…

[Elasticsearch] 部分匹配 (四) - 索引期间优化ngrams及索引期间的即时搜索

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…