一切设计都是为了提高搜索的性能 倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引,有反向索引必有正向索引.通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key. 先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的: curl -X PUT "localhost:9200/user/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "name" : "Jack", , } '

自定义_all字段 在元数据:_all字段中,我们解释了特殊的_all字段会将其它所有字段中的值作为一个大字符串进行索引.尽管将所有字段的值作为一个字段进行索引并不是非常灵活.如果有一个自定义的_all字段用来索引人名,另外一个自定义的_all字段用来索引地址就更好了. ES通过字段映射中的copy_to参数向我们提供了这一功能: PUT /my_index { "mappings": { "person": { "properties": {

一.原始文档 如上图所示, 第二象限是一份原始文档,有title和content2个字段,字段取值分别为”我是中国人”和” 热爱共X产党”,这一点没什么可解释的.我们把原始文档写入Elasticsearch,默认情况下,Elasticsearch里面有2份内容,一份是原始文档,也就是_source字段里的内容,我们在Elasticsearch中搜索文档,查看的文档内容就是_source中的内容,如图2,相信大家一定非常熟悉这个界面. 二.倒排索引 另一份是倒排索引,倒排索引中的数据结构是倒排记录

在Elasticsearch中,每一个字段都有一个类型(type).以下为Elasticsearch中可以使用的类型:

multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询. NOTE 存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在“了解你的数据”一节中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields. 默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中.下面的dis_max查询: { "dis_max": {

https://blog.csdn.net/Ricky110/article/details/78888711 多字段搜索多字符串查询boost 参数 “最佳” 值,较为简单的方式就是不断试错,比较合理的区间处于 1 到 10 之间,当然也有可能是 15 .如果为 boost 指定比这更高的值,将不会对最终的评分结果产生更大影响,因为评分是被 归一化的GET /_search{ "query": { "bool": { "should": [ {

multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询. NOTE 存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在"了解你的数据"一节中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields. 默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中.下面的dis_max查询: { "dis_max

MySQL select * 和把所有的字段都列出来,哪个效率更高 答案是:如何,都不推荐使用 SELECT * FROM (1)SELECT *,需要数据库先 Query Table Metadata For Columns,一定程度上为数据库增加了负担. 但是实际上两者效率差别不大. (2)考虑到今后的扩展性 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的, SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度,并不能减少其他地方的代码.

1,实体类相同属性间赋值 /// <summary> /// 将实体2的值动态赋值给实体1(名称一样的属性进行赋值) /// </summary> /// <param name="model1">实体1</param> /// <param name="model2">实体2</param> /// <returns>赋值后的model1</returns> prote

最近在看 C++ 类继承中的字段内存布局,我就很好奇 C# 中的继承链那些 private 字段都哪里去了? 在内存中是如何布局的,毕竟在子类中是无法访问的. 一:举例说明 为了方便讲述,先上一个例子: internal class Program { static void Main(string[] args) { Chinese chinese = new Chinese(); int num = chinese.b; //b 字段无法访问,编译报错 Console.WriteLine(n

我们经常会遇到问题.为什么指定的文档没有被搜索到.许多情况下, 这都归因于映射的定义和分析例程配置存在问题. 针对分析过程的调试,ElasticSearch提供了专用的REST API. _analyze, _explain是Elasticsearch提供的辅助API.经常不为人所知和所用. _explain 用来帮助分析文档的relevance score是怎样计算出来的,而_analyze是Elasticsearch一个很实用的API,它能够帮助你分析每个field或者某个analyzer/

查询很少是对一个字段做 match 查询,通常都是一个 query 查询多个字段,比如一个 doc 有 title.content.pagetag 等文本字段,要在这些字段查询含多个 term 的 query,就要对它们的相关度评分做合理的合并.这被称为多词(multiword).多字段(multifield)查询. 如果一个 query 可以结构化,如哪些词是 title,哪些词是 author,那么就可以直接在相关字段中查询,使用 bool 查询即可解决问题,bool 查询是“匹配越多越好”

官方原文链接:https://www.elastic.co/cn/blog/strings-are-dead-long-live-strings 转载原文连接:https://segmentfault.com/a/1190000008897731 Text vs. keyword 随着ElasticSearch 5.0的到来, 同时也迎来了该版本的重大特性之一: 移除了string类型. 这个变动的根本原因是string类型会给我们带来很多困惑: 因为ElasticSearch对字符串拥有两种完

1 引言 前面的所有语句中你所见到的都是简单参数的例子,实际上参数是 MyBatis 非常强大的元素,对于简单的做法, 90% 的情况参数都很少,比如: <select id="selectUsers" resultType="User"> select id, username, password from users where id = #{id} </select> 上面的这个示例说明了一个非常简单的命名参数映射.参数类型被设置为 i

表  A=approval_order, B=admin,  表A中technician_username, salesman_username 都是id号,中文名保存在admin表的nickname字段 ThinkPHP代码: $row = db('approval_order')->alias('ao') ->field('a1.nickname as technician,a2.nickname as salesman,ao.*') ->join('admin a1','ao.te

以字段为中心的查询(Field-centric Queries) 上述提到的三个问题都来源于most_fields是以字段为中心(Field-centric),而不是以词条为中心(Term-centric):它会查询最多匹配的字段(Most matching fields),而我们真正感兴趣的最匹配的词条(Most matching terms). NOTE best_fields同样是以字段为中心的,因此它也存在相似的问题. 首先我们来看看为什么存在这些问题,以及如何解决它们. 问题1:在多个

多字段搜索(Multifield Search) 本文翻译自官方指南的Multifield Search一章. 查询很少是只拥有一个match查询子句的查询.我们经常需要对一个或者多个字段使用相同或者不同的查询字符串进行搜索,这意味着我们需要将多个查询子句和它们得到的相关度分值以一种有意义的方式进行合并. 也许我们正在寻找一本名为战争与和平的书,它的作者是Leo Tolstoy.也许我们正在使用"最少应该匹配(Minimum Should Match)"来搜索ES中的文档.另外我们也可

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

现在有两条document: doc1:I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them. doc2:He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him. 1.分词,初步的倒排索引的建立(*代表有,空代表无): word doc1 doc2 I * * really * liked * * my * * smal

logstash将mysql的数据导入elasticsearch之后发现时间字段的相差5个小时 解决办法: 在数据库连接配置后面加上?serverTimezone=UCT这个就OK了 logstash @timstamp时间与当前时间相差8小时 因为@timestamp时间取的是当前UTC的时间,所以会与当前北京时间差8个小时 如果想让@timestamp时间变成当前时间,只需在filter中加上如下内容即可 filter { ruby { code => "event.set('time