默认使用 空格拆分成 多个 子项,并且 每个子项 都会去分词 查询.可以通过 default_operator 指定  子项之间的关系.默认是 或 . 然后 每个 子项前面可以使用 -+ 指定必须有 或者必须么有.并且 加了修饰符 +- 的 提出单独算. 测试数据: { "took": 4523, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful&quo

正则表达式中的exec和match方法的区别 字符串的正则方法有:match().replace().search().split() 正则对象的方法有:exec().test() 1.match match方法属于String正则表达方法. 语法: str.match(regexp) str:要进行匹配的字符串. regexp:一个正则表达式(或者由RegExp()构造成的正则表达式) match的用法主要区分就是,正则表达式是否有全局标示g. 1)如果有g全局标志,那么返回的数组保存的是,所

js正则表达式中test,exec,match方法的区别说明 test test 返回 Boolean,查找对应的字符串中是否存在模式.var str = "1a1b1c";var reg = new RegExp("1.", "");alert(reg.test(str)); // true exec exec 查找并返回当前的匹配结果,并以数组的形式返回.var str = "1a1b1c";var reg = new R

(一)text字段和keyword字段的区别 以下给出一个例子: 首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段: PUT my_index { "mappings": { "products": { "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } } 然后查询是否有索引: GET _cluster/state 可以看到已经创

总结: 正则规则的声明,两种方法: exec是RegExp类的匹配方法 match是字符串类的匹配方法 var reg = /aaa/g; var reg = new RegExp("aaa","g"); 创建的时候 可以用 这两种方法创建,唯一的区别在于 第二种 用NEW的方法可以在规则内使用变量,例如 var name="xaiohua"; var reg=new RegExp("aa"+xiaohua+"aa&

在工作中经常发现一些同学把这两个方法搞混,以致把自己弄的很郁闷.所以我和大家一起来探讨一下这两个方法的奥妙之处吧. 我们分以下几点来讲解: 相同点: 1.两个方法都是查找符合条件的匹配项,并以数组形式返回.2.当没有找到匹配项时,都返回null.3.当正则表达式包含子表达式且不包含全局标志g时,二者返回相同的数组. 示例: var str = 'cat10,bat20,kat30';var patten = /\w(at)\d+/;var arr = str.match(patten);arr[

比如:要求实现SQL中like “%xxxx%”的匹配效果. wildcard通配 这种效果在ES中最匹配的做法是用wildcard query通配,这种情况不会对query分词,而是直接遍历倒排索引逐个匹配计算,性能是无法想象的,大家慎用. match全文匹配 效果最差的做法是用match全文检索,这种情况只要query分词的任何一个term出现在倒排中,就会召回文档,所以很容易搜出一些八竿子打不着的文档. term匹配 如果你的搜索词本身不需要分词,只是一个term的话,那么直接走term

http://www.cnblogs.com/xiehuiqi220/archive/2008/11/05/1327487.html var someText= "web2.0 .net2.0" ; var pattern=/(\w+)(\d)\.(\d)/g; var outCome_exec=pattern.exec(someText); var outCome_matc=someText.match(pattern); console.info(outCome_exec) //

Hermes与开源的Solr.ElasticSearch的不同 谈到Hermes的索引技术,相信很多同学都会想到Solr.ElasticSearch.Solr.ElasticSearch在真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,最近有些同学经常问我,“开源世界有Solr.ElasticSearch为什么还要使用Hermes?” 在回答这个问题之前,大家可以思考一个问题,既然已经有了Oracle.Mysql等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive.Spark? Oracle和Mysql也有集群版,也可

1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词. 比如查询条件是: { "query":{ "term":{ "foo": "hello world" } } } 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello world”这整个词,那么不会返回任何值. 但是如果使用“hell

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是

test test 返回 Boolean,查找对应的字符串中是否存在模式.var str = "1a1b1c";var reg = new RegExp("1.", "");alert(reg.test(str)); // true exec exec 查找并返回当前的匹配结果,并以数组的形式返回.var str = "1a1b1c";var reg = new RegExp("1.", "&qu

1.match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配,search()会扫描整个string查找匹配:2.也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none.3.例如: import re print(re.match('super', 'superstition').span()) # (0,5) print(re.match('super', 'insuperable')) # None 4.search()会扫描

Logstash 实现ES 与数据库同步: 使用定时器(使用sql 定时的去查询数据进行同步).实现方式比较简单. MQ 实现 ES 与数据库同步: 实时性,消息放到MQ中,消费者会自动的消费,复杂性更高. MQ方式保持数据一致性比较强,因为MQ能够自动重试.补偿.而logstash无法实现补偿.重试.

这四种方法都是用来检测字符串是否包含某一子串或是否匹配否个正则表达式 test方法,匹配返回true,不匹配返回false match,匹配返回匹配到的数组(包含多次/g),匹配一次返回包含匹配子串的数组,具体看下面例子,没有匹配到返回null replace,查找替换,两个参数,第一个参数查找的内容,可以是字符串或正则表达式,第二个参数(字符串,$1...$10,函数),用第二个参数替换第一个参数 exec,匹配返回匹配值,不匹配返回null var str='aa-bb-cc' var re

test.exec.match的简单区别 1.test test 返回 Boolean,查找对应的字符串中是否存在模式. var str = "1a1b1c"; var reg = new RegExp("1.", ""); alert(reg.test(str)); // true 2.exec exec 查找并返回当前的匹配结果,并以数组的形式返回. var str = "1a1b1c"; var reg = new Re

spring boot 2.X集成ES 进行CRUD操作  完整版 内容包括: ========================================================================================= 1.CRUD:单字段查询.复合查询.分页查询.评分查询√ 2.时间范围查询√ 3.GET方法传入时间类型解析不了的问题√ 4.term和match查询的区别√ 5.filter+query查询的区别√ 6.自定义ES的mapping,自定义

ES                     Hadoop                       spark的区别存(可扩展)         hdfs存(可扩展)             不存支持实时查询    hbase支持实时查询      sparkSQL交互式查询支持全文检索    不支持 不支持 帽子和服装 帽子和服服装 数据库:select * from t_a where title like '%大%'全文检索:将存入的数据进行分词,然后建立索引 要求:存储海量数据,支持

一.前期基础是知识储备笔者计划写三篇文章来详细分析OpenGL ES基础的同时也是入门关键的三个点: ①OpenGL ES是什么?与OpenGL的关系是什么?——概念部分 ②使用OpenGL ES绘制2D/3D图形的第一步:定义图形:——运用部分 ③使用OpenGL ES绘制出②步骤中定义好的图形:——运用部分,难点所在 通过这三篇文章的分析,就像给万丈高楼垫定了基石,万丈高楼平地起,后面利用OpenGLES做各种效果,各种变换都是建立在这三步的图形编程理解之上的. 话不多说正文开始 (1)什么

背景:它们都是基于Luence搜索服务器基础之上开发的一款优秀高性能的企业级搜索服务器.也都是基于分词技术构建的倒排索引的方式进行查询 开发语言:java 诞生时间: solr  :2004年 es :2010年 区别: 1.当实时建立索引的时候,solr会产生io阻塞,而es不会,es查询性能要高于solor. 2.在不断动态添加数据的时候,solr的检索效率会变的地下,而es则没有什么变化. 3.solr利用zookeeper进行分布式管理,而es自身带有分布式系统管理功能.solr一般都要

全文搜索现在已经是很常见的功能了,当然你也可以用mysql加Sphinx实现.但开源的Elasticsearch(简称ES)目前是全文搜索引擎的首选.目前像GitHub.维基百科都使用的是ES,它可以快速的存储,搜索和分析数据. 一.安装与启动 ES的运行需要依赖java环境,可以在命令行运行 java --version .如果出现 说明已经安装了,否则你就需要安装下java环境. 然后我们就可以开始装ES了.1.可以用docker容器安装.2.用压缩包安装. 我是用压缩包安装的. wget