Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法,能够解释Document的Score是怎么得来的,具体每一部分的得分都可以详细地打印出来.这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法,并且结合Lucene的源码做一个解释. 首先是测试用例,我使用"北京东路"来检索一个含有address域的文档. 然后是是输出,注意它有缩进,代表一个个的层级,下面以测试环境数据作为举例: { "value" : 0.7271681, "des

ElasticSearch搜索 最基础的搜索: curl -XGET http://localhost:9200/_search 返回的结果为: { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 16, "successful": 16, "failed": 0 }, "hits": { "tota

一.背景 这周在使用Elasticsearch搜索的时候遇到一个,对于同一个搜索请求,会出现top50返回结果和排序不一致的问题.那么为什么会出现这样的问题? 后来通过百度和google,发现这是因为Elastcisearch的分布式搜索特性导致.Elasticsearch在搜索时,会循环的选择主分片和其副本中的一个来计算和返回搜索结果,而由于主分片和副本中相关统计信息的不同,从而导致了同一个搜索串的评分的不一致,进而导致排序不一样.而造成这种主分片和副本统计信息不一致的具体原因,是因为文档删除

一.ElasticSearch搜索介绍 1.ElasticSearch搜索方式主要分为以下两种: 1).URI Search:此种查询主要是使用Http的Get方法,在URL中使用查询参数进行查询: 如:http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Jim 这条URL中,q表示查询的内容,用来搜索名叫Jim的客户.用Postman进行查询,搜索结果如下图所示: 2).Request

Elasticsearch 简介 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎,可以近实时的索引.检索数据.具备高可靠.易使用.社区活跃等特点,在全文检索.日志分析.监控分析等场景具有广泛应用. lucene Lucene介绍与入门使用 Lucene.Net API Elasticsearch 中文社区:https://elasticsearch.cn/article/ Elasticsearch 官方文档:https://www.elastic.co/

本文主要介绍 ElasticSearch 搜索相关的知识,首先会介绍下 URI Search 和 Request Body Search,同时也会学习什么是搜索的相关性,如何衡量相关性. Search API 我们可以把 ES 的 Search API 分为两大类,第一类是 URI Search,用 HTTP GET 的方式在 URL 中使用查询参数已达到查询的目的:另一类为 Request Body Search,可以使用 ES 提供的基于 JSON 格式的格式更加完备的查询语言 Query

一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共有3.4亿文档,主分片总共57GB. Segment信息:curl -X GET "221.228.105.140:9200/_cat/segments/user_v1?v" >> user_v1_segment user_v1索引一共有404个段: cat user_v1_s

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/AAkVdzmkgdBisuQZldsnvg 英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-part-2 作者:Adam Vanderbush 译者:杨振涛 目录 预索引数据 映射 避免使用脚本 强制合并只读索引 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第二篇,主要介绍了索引预处理

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/qwkZKLb_ghmlwrqMkqlb7Q英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide作者:Adam Vanderbush译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列

参考自: http://how2j.cn/k/search-engine/search-engine-springboot/1791.html?p=78908 工具版本: elasticsearch 6.2.2. kibana 6.2.2,  下载地址: elasticsearch.kibana 下载demo 1.kotlin版springboot项目创建 访问https://start.spring.io/, 创建项目demo(maven + kotlin + springboot 2.1.7

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

从我们在elasticsearch复合框输入搜索语句到结果显示,展现给我们的是一个按score得分从高到底排好序的结果集.下面就来学习下elasticsearch怎样计算得分. Lucene(或 Elasticsearch)使用 布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档, 并用一个名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度.这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequ

学完本课题,你应达成如下目标: 掌握ES搜索API的规则.用法. 掌握各种查询用法 搜索API 搜索API 端点地址 GET /twitter/_search?q=user:kimchy GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow GET /_all/_search?q=tag:wow GET /_search?q=tag:wow 搜索的端点地址可以是多索引多m

这篇介绍稍多,篇幅可能有点多,下面会针对一些重要的点做一些小测试 搜索返回文档解析 hits搜索返回的结果中最重要的一部分其中包含了 索引信息(_index,_type,_index,_source,_score),_source又是其中我们最需要的东西,里面包含了查询的整个文档的内容,默认返回10个文档,这块可以结合分页处理 took显示查询花费的时间 shards查询的数据实际都检索了几个分区,这块跟关系型数据库中的表分区差不多,mysql 中的 partitions 通过执行计划查看可以看

在使用 Elasticsearch 进行全文搜索时,搜索结果默认会以文档的相关度进行排序,如果想要改变默认的排序规则,也可以通过sort指定一个或多个排序字段. 但是使用sort排序过于绝对,它会直接忽略掉文档本身的相关度(根本不会去计算).在很多时候这样做的效果并不好,这时候就需要对多个字段进行综合评估,得出一个最终的排序. function\_score在 Elasticsearch 中function_score是用于处理文档分值的 DSL,它会在查询结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重

这里主要是一些简单的ElasticSearch的搜索功能,复杂的搜索,比如过滤,聚合等以后单独在写 1. 搜索全部 GET book/_search 直接搜索全部,下面是对搜索结果的详细介绍:默认情况下,是查询出来10条数据,并且按照score的由高到低顺序排列的(因为搜索全部,这里没有score,当条件搜索的时候,会出现.) 2. 单条件搜索 条件查询分为两类: match:match查询的时候,elasticsearch会根据你给定的字段提供合适的分析器,将查询语句分词之后去匹配含有分词之后

一.基于词项与全文的搜索 1.词项 Term(词项)是表达语意的最小单位,搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term. Term的使用说明: 1)Term Level Query:Term Query.Range Query.Exists Query.Prefix Query.Wildcard Query: 2)在ES中,对于Term查询的输入是不做分词处理的,会将输入作为一个整体,在倒排索引中查找准确的词项,并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分: 3)通过C

一.复合查询 1.在ElasticSearch中,有Query和Filter两种不同的Context.Query Context进行了相关性算分,Filter Context不需要进行算分,同时可以利用Cache,获取更好的性能. 2.bool Query:一个布尔查询,是一个或者多个查询子句的组合,总共有四种类型的子句,其中2种影响算分,2种不影响算分. 布尔查询也涉及相关性算分,因为匹配的子句越多,相关性算分越高.对于布尔查询中的每个查询子句计算得出的算分会被合并到总的相关性算分中. 子查询

本篇文章对 Elasticsearch 做了基本介绍,在后续将通过专栏的方式持续更新,本系列以 Elasticsearch7 作为主要的讲解版本,欢迎各位大佬指正,共同学习进步! 一般涉及大型数据库的电子商务和搜索引擎的产品都面临这样一个问题,产品信息检索花费时间太长.这不良的用户体验,可能导致失去潜在的客户.这种滞后搜索归因于产品设计所使用到关系数据库,数据分散在多个表中,关系型数据处理这些表中数据获取搜索结果时工作速度是远远不能瞒足.可以说,现在的企业正在寻找数据存储的替代品,以期促进快速检