在lucene里面,suggest 的支持非常完善,可以随心所欲的定制: 但是在es中使用起来就没有那么方便了. es给suggest 分类4类:term :phrase: completion: context: 目前最新版本是es1.2.1 这一块也还在不断完善中: term suggester 是根据某词元在制定的字段中出现的频次来做出提示: phrase suggester 是给term 上做了加强: 这里不做使用方法介绍: 链接地址:http://www.elasticsearch.o

Term suggester 创建索引 curl -XPUT 'http://172.16.125.136:9200/term?pretty'创建 mapping curl -XPOST http://172.16.125.136:9200/term/suggester/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d '{"properties":{"body":{"type":"text&

ElasticSearch版本5.X删除type操作 # index_name是index / type_name是type curl -XPOST -u user 'localhost:9200/index_name/type_name/_delete_by_query?conflicts=proceed&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_all": {}

DELETE /twitter/tweet/_query{"query": { "match_all": {} }} 注:twitter为index,tweet为type

可能原因是实体类属性没有指定映射类型 创建mapping时需要指定field的type,如果不指定则报错 错误 //这是一个类中的字段 @Field(store = false) private String img; 正确 @Field(store = false,type = FieldType.Keyword) private String img;

一.前言 最近有点想弄一个站内搜索的功能,之前学过了Lucene,后来又听过Solr这个名词.接着在了解全文搜索的时候就发现了Elasticsearch这个,他也是以Lucene为基础的. 我去搜了几篇Elasticsearch教程,发现很多都是基于linux的,但我linux耍得并不熟,很少用.仅仅会一些简单的命令,等真正去用到linux的时候再慢慢啃吧. 于是发现了一篇写得很好的教程: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52244

官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/suggester-context.html 下面所有演示基于elasticsearch5.x和Python3.x 最近项目使用elasticsearch的补全功能时,需要对于所有文章(article)的作者名字(author)的搜索做补全,文章的mapping大致如下 ARTICLE = { 'properties': { 'id': { 'type': 'integ

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?

https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82781731 环境搭建篇 ElasticSearch教程——安装 ElasticSearch教程——安装Head插件 ElasticSearch教程——安装IK分词器插件 ElasticSearch教程——安装Kibana 基础操作 ElasticSearch教程——Kibana简单操作ES ElasticSearch教程——批量处理(mget和bulk) ElasticSearch教程—

通常的搜索引擎,都会根据用户的输入,实时给予匹配的提示. 那么这个功能在elasticsearch中如何实现呢? Elasticsearch里设计了4种类别的Suggester,分别是: Term Suggester Phrase Suggester Completion Suggester Context Suggester 我是采用Completion Suggester来实现的. 原理的文章网上有很多,这里不多说.我们直接上代码: package com.cs99lzzs.elastics

ES有多种查询方式,我自己的业务是需要对多个字段进行查询,具体实现类代码如下. package com.cs99lzzs.elasticsearch.service.imp; import java.text.DecimalFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import javax.annotation.Resour

因为项目开发使用的是Java语言, 项目的开发架构是Spring MVC+ maven的jar包管理,  所以今天重点说说ES 5.4.3 的Java API的源码实战 1. pom.xml文件增加依赖: <!-- elasticsearch --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <

1.概念 1.补全api主要分为四类 Term Suggester(纠错补全,输入错误的情况下补全正确的单词) Phrase Suggester(自动补全短语,输入一个单词补全整个短语) Completion Suggester(完成补全单词,输出如前半部分,补全整个单词) Context Suggester(上下文补全) 整体效果类似百度搜索,如图: 2.Term Suggester(纠错补全) 2.1.api 1.建立索引 PUT /book4 { "mappings": { &q

一.查询建议介绍 1. 查询建议是什么? 查询建议,为用户提供良好的使用体验.主要包括: 拼写检查: 自动建议查询词(自动补全) 拼写检查如图: 自动建议查询词(自动补全): 2. ES中查询建议的API 查询建议也是使用_search端点地址.在DSL中suggest节点来定义需要的建议查询 示例1:定义单个建议查询词 POST twitter/_search { "query" : { "match": { "message": "

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

suggester搜索就像百度搜索框中的提示类似. Elasticsearch 中提供类似的搜索功能. 答案就在Suggesters API. Suggesters基本的运作原理是将输入的文本分解为token,然后在索引的字典里查找相似的term并返回. 根据使用场景的不同,Elasticsearch里设计了4种类别的Suggester,分别是: Term Suggester Phrase Suggester Completion Suggester Context Suggester 首先来看

环境 Elasticsearch 2.3.5 Elasticsearch-ik-plugin 实现 搜索建议的对象 假设有以下两个json对象,需要对其中tags字段进行搜索建议: //对象Product1 { "title": "Product1", "description": "Product1 Description", "tags": [ "山东", "山东高新开发区

这是我键的索引 "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":2 }, "mappings":{ "foods":{ "properties":{ "goodsname":{ "type":"keyword" }, "goodsprice":{

1.首先,我们创建一个Express应用程序!我将使用express.js生成器. npm install -g express-generator express ./autocompleter cd autocompleter npm install 2.让我们准备elasticsearch.下载elasticsearch,并将其解压到文件系统的某个位置.然后运行 cd locationOfElasticsearch bin/elasticsearch (OR bin/elasticsear