准备 首先先声明下,我这里使用的 ES 版本 5.2.0. 为了便于理解,这里以如下 index 为格式,该格式是通过 PMACCT 抓取的 netflow 流量信息, 文中所涉及的到的例子,全基于此 index. 本篇涉及的内容可以理解为 ES 的入门内容,主要针对词项的过滤,为基础篇. { "_index": "shflows_agg_1600358400", "_type": "shflows_agg", "_

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

elasticsearch定义了两种查询方式: 一.索引(index).type.document 相关语句 1.列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kb yellow open ba

[词项邻近] 邻近操作符(proximity)用于指定查询中的两个词项应该在文档中互相靠近,靠近程度通常采用两者之间的词的个数或者是否同在某个结构单元(如句 子或段落)中出现来衡量. [停用词] 一些常见词在文档和用户需求进行匹配时价值并不大, 需要彻底从词汇表中去除.这些词称为停用词(stop word).一个常用的生成停用词表的方法就是将词项按照文档集频率(collection frequency,每个词项在文档集中出现的频率)从高到低排列,然后手工选择那些语义内容与文档主题关系不大的高频词

六.莱文斯坦编辑距离 前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项,莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离:莱文斯坦编辑距离是通过添加.删除.或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数: 我们假设两个单词u.v的长度分别为i.j,则其可以分以下几种情况进行计算 当有一个单词的长度为0的时候,则编辑距离为不为零的单词的长度: \[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \; \; \; \; \; \; \; min(i,j) = 0 \] 从编辑距离的定义上来看,

一.什么是词项向量 词项向量(term vector)是有elasticsearch在index document的时候产生,其包含对document解析过程中产生的分词的一些信息,例如分词在字段值中的位置.开始和结束的字符位置.分词的元数据payloads等: term vector是单独进行存储的,会额外多占用一杯的空间,所以elasticsearch默认情况下禁用词项向量,如果要启用,我们需要在字段的mapping中使用term_vector进行设置: 二.term_vector的配置选项

TFS API : 四.工作项查询 本节将讲述如何查询工作项,将用户统计数据. 使用WorkItemStore.Query方法进行查询工作项,其使用的语法和SQL语法类似: Select [标题] from workitems where [工作项类型]='任务' and [指派给] = 'administrator' order by [标题] 我们通过多个步骤来学习, 一.基本查询 //取出团队集合URI下的项目名称,如果团队集合为空则取默认集合下项目 Uri tfsUri = new Ur

连表查询都用Left Join吧   最近看同事的代码,SQL连表查询的时候很多时候用的是Inner Join,而我觉得对我们的业务而言,99.9%都应该使用Left Join(还有0.1%我不知道在哪),我用最简单的方式来描述这两者的区别,直接看图(有点草啊): 我的做法是永远把查询主体放在左边,然后右边挨个连上要附加的信息,有则连上,没有则留null,这样思路是最清晰的. Inner Join跟这个的区别是如果附加表找不到对应ID,那么这行记录就不会出现,我在图中用红色字体说明了这个区别.(

一.查看mysql 字符集设置情况 使用Navicat for Mysql查看工具,打开命令列界面,输入show variables like '%char%';如下图,查看当前mysql字符集设置情况 1.在查询结果中可以看到mysql 数据库系统中客户端.数据库连接.数据库.文件系统.查询结果.服务器.系统的字符集设置 2.在这里,文件系统字符集是固定的,系统.服务器的字符集在安装时确定,与乱码问题无关.乱码的问题与客户端.数据库连接.数据库.查询结果的字符集设置有关 *注:客户端是看访问m

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

1.前缀查询 先输入数据: PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 3DG" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W2F 8HW" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 7HW" } PUT /my_index/address/ { "postc

传统的解决思路:自定义一个拦截器,当有模糊查询时,模糊查询的关键字中包含有上述特殊字符时,在该特殊字符前添加\进行转义处理. 新的解决思路:将like 替换为 MySQL内置函数locate函数 参考博客: https://www.jianshu.com/p/f4d3e6ffeee8 https://www.cnblogs.com/tommy-huang/p/4483583.html 一.问题提出 使用MyBatis中的模糊查询时,当查询关键字中包括有_.\.%时,查询关键字失效. 二.问题分析

先封装对象class DBDA { public $host = "localhost"; //数据库地址 public $uid = "root"; //数据库用户名 public $pwd = "123"; //数据库密码 //执行SQL语句,返回相应的结果的方法 //参数:$sql代表要执行的SQL语句,$type是SQL语句类型0代表查询1代表其他,$db代表要操作的数据库 public function Query($sql,$type

++和--都不是原子操作:都包含三条机器指令 http://sroply.blog.163.com/blog/static/17092651920106117251539/

ES中时间查询报错:Caused by: ElasticsearchParseException[failed to parse date field [Sun Dec 31 16:00:00 UTC 2017] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis]]; spring boot集成ES进行时间范围查询,报错如下: * Failed to execute phase [query], all shards faile

一.TF-IDF 词项频率: df:term frequency. term在文档中出现的频率.tf越大,词项越重要. 文档频率: tf:document frequecy.有多少文档包括此term,df越大词项越不重要. 词项权重计算公式: tf-idf=tf(t,d)*log(N/df(t)) W(t,d):the weight of the term in document d tf(t,d):the frequency of term t in document d N:the numb

•  方法一:查询所有包含某文本的存储过程.视图.函数 SELECT * from sysobjects o, syscomments s where o.id = s.id AND text LIKE '%text%' •   方法二: select routine_name,routine_definition,routine_type from information_schema.routines where routine_definition like'%exec%' ORDER B

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的. 不过,最近我跟别人解释什么是窗口函数,我在网上搜索"是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤"这个问题,得出的结论是"窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能". 于是我又想到了另一个问题:SQL 查询的执行顺序是怎样的? 好像这个问题应该很好回答,毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了,有一些还很复杂.但事实是,我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的. SQL 查询的执行顺序 于是我研究了一下,发

python2使用MySQLdb模块进行连接mysql数据库进行操作:python3则使用pymysql模块进行连接mysql数据库进行操作:两者在语法上有稍微的差别,其中就包括查询结果包含字段名,具体例子如下: python2: import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='adu')cur = conn.cursor(cursorclass=MySQLdb.cursor