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][

使用function_score进行分组处理,利用分组函数script_score进行自定义分值处理, 注意:使用script功能需要在配置中打开脚本功能: script.inline: on   script.indexed: on  script.engine.groovy.inline.aggs: on   script.file: on 下图中的查询表示,查询termid为1238218的记录,或者displayname包含“宝宝”的记录: termid为1238218的记录排序分人为设

引用自ElaticSearch权威指南 一.排序 相关性排序 默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高,排名越靠前. 这一章我们会讲述相关性是什么以及它是如何计算的. 在此之前,我们先看一下sort参数的使用方法. 排序方式 为了使结果可以按照相关性进行排序,我们需要一个相关性的值.在ElasticSearch的查询结果中, 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以_score进行倒序排列. 有时,即便如此,你还是没有一个有意义的相关性分值.

背景 通过脚本改变评分 背景 近期有一个需求,需要对优惠券可用商品列表加个排序,只针对面值类的券不包括折扣券. 需求是这样的,假设有一张面值券 50 块钱,可用商品列表 A 100.B 40.C 10,当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面. C 10 B 40 A 100 其实排序有很多侧重,比如: 1.根据用户利益最大化原则,排序列表应该是 B.C.A 2.根据用户购买习惯,有可能是 A.B.C 3.根据运营策略.第三方利益等有可能是C.

目前有用到的用法如下: post /index_name/_search { "query" : { "match_phrase": { "nickname": { "query": "nihao ma", "slop" : 0 } } }, "size" : 10, "from" : 0 } 通过from+size来实现分页,但是有个限制,fro

默认情况下,ElasticSearch 会根据算分进行排序: 可以使用 sort API 指定排序的规则: POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search { "size": , "query": { "match_all": { } }, "sort": [ {"order_date": {"order": "desc"}} ]

1.题记 2018年3月初,萌生了一个想法:对Elasticsearch相关的技术书籍做拆解阅读,该想法源自非计算机领域红火已久的[樊登读书会].得到的每天听本书.XX拆书帮等. 目前市面上Elasticsearch的中文书籍就那么基本,针对ES5.X以上的三本左右:国外翻译有几本,都是针对ES1.X,2.X版本,其中<深入理解Elasticsearch>还算比较经典. 拆书的目的: 1)梳理已有的Elasticsearch知识体系: 2)拾遗拉在角落的Elasticsearch知识点: 3)

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/

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

分布式搜索的执行方式 在继续之前,我们将绕道讲一下搜索是如何在分布式环境中执行的. 它比我们之前讲的基础的增删改查(create-read-update-delete ,CRUD)请求要复杂一些. 注意: 本章的信息只是出于兴趣阅读,使用Elasticsearch并不需要理解和记住这里的所有细节. 阅读这一章只是增加对系统如何工作的了解,并让你知道这些信息以备以后参考,所以别淹没在细节里. 一个CRUD操作只处理一个单独的文档.文档的唯一性由_index, _type和routing-value

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认

查询阶段 在初始化查询阶段(query phase),查询被向索引中的每个分片副本(原本或副本)广播. 每个分片在本地执行搜索并且建立了匹配document的优先队列(priority queue). 优先队列 一个优先队列(priority queue is)只是一个存有前n个(top-n)匹配document的有序列表.这个优先队列的大小由分页参数from和size决定.例如,下面这个例子中的搜索请求要求优先队列要能够容纳100个document GET /_search { "from&q

1.什么是聚合分析? 答:聚合分析,英文为Aggregation,是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能.特点如下所示: a.功能丰富,提供Bucket.Metric.Pipeline等多种分析方式,可以满足大部分的分析需求. b.实时性高,所有的计算结果都是即时返回的,而hadoop等大数据系统一般都是T+1级别的. 2.聚合分析的分类.为了便于理解,es将聚合分析主要分为如下4类. 答:a.Bucket,分桶类型,类似SQL语法中的group bu语法. b.Metric,指标

elasticsearch text字段排序报错解决使用elasticsearch 进行排序的时候,我们一般都会排序数字.日期.但是在排序text类型的时候就会出现错误. GET xytest/sutdent/_search{  "sort":[      {"region": {"order": "asc"}}    ]  , "from": 0  , "size": 2} 结果如下:

背景:elasticsearch 进行排序的时候,可能会排序数字.日期.但是在排序text类型的时候就会出现上述错误 原因(参考): https://blog.csdn.net/wild46cat/article/details/62889554 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/fielddata.html 解决方法: <> kibana中 PUT 索引名称/_mapping/type名称/ { &

ES进行如下聚合操作时,会报如题所示错误: ➜ Downloads curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d ' { "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state" } } } }' 提示报错如下: { "error"

那些必须要知道的事儿 自然语言处理 自然语言处理之中文分词器 什么是Apache Lucene 什么是elasticsearch 搭建elasticsearch环境 Windows下 Java环境配置 elasticsearch安装 kibana安装 IK Analysis for Elasticsearch中文分词器安装 MacOS下 elasticsearch之Mac OS配置Java环境 elasticsearch for Mac OS kibana for Mac OS ik中文分词器

bouncing results问题,两个document排序,field值相同:不同的shard上,可能排序不同:每次请求轮询打到不同的replica shard上:每次页面上看到的搜索结果的排序都不一样.这就是bouncing result,也就是跳跃的结果. 比如当你使用一个timestamp字段对结果进行排序,有两份文档拥有相同的timestamp.因为搜索请求是以一种循环(Round-robin)的方式被可用的分片拷贝进行处理的,因此这两份文档的返回顺序可能因为处理的分片不一样而不同,

目录 上节回顾 本节前言 文档的搜索 URL参数条件搜索 请求体条件搜索 语法与示例: 补充: 小节总结: 文档的过滤filter 语法与举例: filter与bool constant_score cache 小节总结: 文档的聚合分析 准备数据 语法与举例: 其他语法: 补充: 小节总结: 文档的分页.排序 分页 排序 deep paging 补充: 小节总结: 发表日期:2019年9月20日 上节回顾 1.讲了如何对索引CRUD 2.重新解释了type,只是元数据的效果 3.讲了如何对文档

背景说明 最近在做一个 Elasticsearch 的分页查询,并且对查询结果按照特定字段进行排序的功能. 但是执行结果却报错,报错信息如下: { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default.

一.先摆需求: 1.中文搜索.英文搜索.中英混搜   如:"南京东路","cafe 南京东路店" 2.全拼搜索.首字母搜索.中文+全拼.中文+首字母混搜   如:"nanjingdonglu","njdl","南京donglu","南京dl","nang南东路","njd路"等等组合 3.简繁搜索.特殊符号过滤搜索   如:"龍馬&quo