本来没有这篇文章,在公司分享ES的时候遇到一个问题,使用boost的时候,怎么从评分score中知道boost的影响. 虽然我们从查询结果可以直观看到,boost起了应有的作用,但是在explain的时候,找了很久也不明白,boost去哪了? 这个问题花了点时间,不过还是挺值得.由于没有直接用过lucene,也从没想过到lucene网站上去看文档.在Elastic的文档中发现这样一段描述 In fact, reading the explain output is a little more c

加强版目录下有两个ini文件,功能解释如下: 1. ScoreTip.ini: bScoreTip:如果为1,可以启用 回避 功能 或 高低分差值超出 iScoreRange 的 提示功能. iScoreRange:设置最高分与最低分最大差值范围. bShowGreenRedDot:如果为0,展示的当前选手的评委打分为实际分值,如下图: 如果为1,展示的评委打分为 已提交 或 ? (代表未提交),如下图: bSwitchScoreTip:如果为1,[当前选手评委打分展示]按钮旁边有个 复选按钮

基本概念: 索引Index es吧数据放到一个或者多个索引中,如果用关系型数据库模型对比,索引的地位与数据库实例(db)相当.索引存放和读取的基本单元是文档(document).es内部使用的是apache lucene实现的索引中数据的读写.(es被视为单独的一个索引,在lucene中不止一个,因为分布式中,es会用到分区shards和备份replicas机制讲一个索引存储多份). 文档document 在es中,文档主要是存储实体.所有的es应用需求最后都需要统一建成一个检索模型:检索相关文

一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍 二.Elasticsearch的打分公式 Elasticsearch的默认打分公式是lucene

elasticsearch elasticsearch是lucene作为核心的实时分布式检索,底层使用倒排索引实现. 倒排索引原理 索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).倒排索引用存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射 原始数据id 数据值1 你好杯子东西2 中国我爱3 你杯子我​通过分词创建倒排索引你   1[0] 3[0]杯子 1[2]

一.什么是 ES Nested 嵌套 Elasticsearch 有很多数据类型,大致如下: 基本数据类型: string 类型.ES 7.x 中,string 类型会升级为:text 和 keyword.keyword 可以排序:text 默认分词,不可以排序. 数据类型:integer.long 等 时间类型.布尔类型.二进制类型.区间类型等 复杂数据类型: 数组类型:Array 对象类型:Object Nested 类型 特定数据类型:地理位置.IP 等 注意:tring/nested/a

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.

HTTP请求的controller:RestController 游标的作用 相当于建立了一个 limit的priorityqueue 不用游标的话,相当于建立一个limit+offset的priorityqueue 若没有游标,则会导致没有有的请求limit过大,导致tp99超时 explain = true 解释每一个打分  profile=true 查看每一项耗时 RestHandler 根据request的信息,装配基础的setting (clustername port and so

1.何为相关query 我通常也把相关query称为相似query,搜索日志中一个用户在短时间内的一系列搜索词被称为相关query.相关就是两个query间有一定的关系,反映了用户在当时的需求.本文就以应用搜索为背景来介绍相关query. 2.有什么作用 相关query的作用就很多了: 错词纠正:输入一个错误的词找不到应用,然后输入一个正确的词 同名互换:和错词纠正是一个场景,如中英文名称(cytus和音乐世界),别名(艾达的梦和纪念碑谷)等 同义词:对战和对打:台球和桌球等 同类型应用:如微信

title: 3-HOP: A High-Compression Indexing Scheme for Reachability Query venue: SIGMOD'09 author: Ruoming Jin, Yang Xiang, Ning Ruan, and David Fuhry abstract: Reachability queries on large directed graphs have attracted much attention recently. The e

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My

打开cache后query的list和iterator方法区别 将query 的cache打开的话,缓存的是query本身,以hql 生成的 sql ,再加上参数,分页等信息做为key值,而不是query的结果.query的结果是放在session的cache中,和query的cache是有区别的. 1.ehcache.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache xmlns:xsi=&

在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面: 1. 优化更需要优化的Query: 2. 定位优化对象的性能瓶颈: 3. 明确的优化目标: 4. 从Explain 入手: 5. 多使用profile 6. 永远用小结果集驱动大的结果集: 7. 尽可能在索引中完成排序: 8. 只取出自己需要的Columns: 9. 仅仅使用最有效的过滤条件: 10. 尽可能避免复杂的Join 和

理解MySQL的Query Optimizer MySQL Optimizer是一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,它主要的功能就是通过计算分析系统中收集的各种统计信息,为客户端请求的Query 给出他认为最优的执行计划,也就是他认为最优的数据检索方式. Query 语句优化基本思路和原则 在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要体现在以下几个方面:1. 优化更需要优化的Quer

为何需要Query改写 Query分析是搜索引擎的一个重要模块,对搜索结果的覆盖率和相关性至关重要.搜索引擎的检索过程包含了两个重要的阶段:匹配和排序.匹配也叫召回,表示根据用户的查询条件,尽可能多地匹配出主题相关的文档,尽可能少地匹配出主题不相关的文档.排序是指对召回阶段返回的文档集合进行合理的排序,把最满足用户意图的结果尽可能排到前面.Query分析的主要目标是为匹配过程提供必要的知识和信息,同时兼顾后面的排序过程,为排序模型提供原始特征. Query改写是Query分析的一个重要组成部分.

1. 什么是Template Query 在我们实际的编程过程中,我们很容易碰到printf这类需要在运行时来决定到底打印出什么的函数,例如 printf(“hello %s”, sth); 在这个例子中,那个%s占位符表明了我们以后希望打印的内容格式和位置.同样,在我们书写SQL语句的时候,也会出现这样的情况,例如 SELECT * from tbl1 WHERE id = ??? 我们很有可能在代码中会根据用户的输入来决定如何写入这个???.一种解决办法是,我们在程序中自己记录除了???直往

第8章 MySQL数据库Query的优化 前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析.     8.1 理解MySQL 的Query Optimizer      8.1.1 MySQL Query Optimizer 是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SE

query聚类 目的 query聚类主要有以下两个目的 解决query空间稀疏问题(长尾query) 挖掘用户意图(一条行为包含的意图是稀疏的,当有一簇行为时,意图更明确) 可以说聚类是构建内容模型的重要手段 Content Based聚类 Content based聚类基于query本身,即两个query包含相同的term.优点是可以将形态相似的query聚到一起,但是会遗漏掉意图相同但query形态不同的query.精度高,召回低 Session Based聚类 Session Based聚

一.理解MySQL的Query Optimizer MySQL Optimizer是一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,它主要的功能就是通过计算分析系统中收集的各种统计信息,为客户端请求的Query 给出他认为最优的执行计划,也就是他认为最优的数据检索方式. 二.Query 语句优化基本思路和原则 在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要体现在以下几个方面: 重中之重,需熟背 1

import datetime import sys import getopt import hashlib from elasticsearch import Elasticsearch """ 初始化elasticsearch连接 """ def init_es(): return Elasticsearch(["localhost:9200"]) """ 查询数据, 支持分页 "

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