目录 1 term query - 索引词检索 1.1 term query - 不分词检索 1.2 terms query - in检索 2 prefix query - 前缀检索 3 wildcard query - 通配符检索 4 regexp query - 正则检索 5 fuzzy query - 纠错检索 6 boost评分权重 - 控制文档的优先级别 7 dis_max的用法 - best fields策略 7.1 dis_max的提出 7.2 使用示例 8 exist query

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

原文地址:https://blog.csdn.net/sxf_123456/article/details/78845437 elasticsearch 中term与match区别 term是精确查询 match是模糊查询 term查询 term是代表完全匹配,也就是精确查询,搜索前不会再对搜索词进行分词,所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个.比如说我们要找标题为北京奥运的所有文档 $curl -XGET http://localhost:9200/index/doc/_search?pr

前言 Elasticsearch 中的结构化搜索,即面向数值.日期.时间.布尔等类型数据的搜索,这些数据类型格式精确,通常使用基于词项的term精确匹配或者prefix前缀匹配.本文还将新版本的"text","keyword"进行说明,还有Term查询. 结构化搜索 结构化搜索(Structured search) 是指对结构化的数据进行搜索.比如日期.时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式,我们可以对这些格式进行逻辑操作.比较常见的操作包括比较数字或时间的范围.

ElasticSearch操作说明   活动 方法 url Body 集群的相关操作 查看健康 Get http://localhost:9200/_cluster/health 查看节点 Get http://localhost:9200/_cluster/state/nodes 关闭节点 Post http://localhost:9200/_cluster/nodes/节点名字/_shutdown 注意:每次启动后,节点名字都会改变 关闭集群 post http://localhost:9

三剑客:Elastic Stack 在学习ELK前,先对 Lucene作基本了解. 今天才知道关系型数据库的索引是 B-Tree,罪过... 减少磁盘寻道次数 ---> 提高查询性能 Lucene 原始数据基础查询 + 原始数据聚合查询 物化视图 实时聚合 核心:反向倒排索引 //关键词 document ---> term ---> posting list<docid> term dictionary ---> term index Term Index:以 FST

一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : / 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用/进行转义 (2) 查询词(Term) Lucene支持两种查询词,一种是单一查询词,如"hello",一种是词组(phrase),如"

最近,需要用到ES的一些常用的结构化搜索命令,因此,看了一些官方的文档,学习了一下.结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的. 它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 精确查询 当进行精确查询时,过滤器filter是十分重要的,因为它们效率非常高,过滤器不计算相关性(直接跳过了整个记分阶段)而且很容易进行缓存. 过滤数字 我们首先看 term filter,它最常用,可以用来处理数字,布

一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : / 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用/进行转义 (2) 查询词(Term) Lucene支持两种查询词,一种是单一查询词,如"hello",一种是词组(phrase),如"

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.倒排索引(Inverted Index)简介 在关系数据库系统里,索引是检索数据最有效率的方式.但对于搜索引擎,它并不能满足其特殊要求,比如海量数据下比如百度或者谷歌要搜索百亿级的网页,如果使用类似关系型数据库使用的B+树索引,可想而知其对cpu的计算能力要求得有多高.其次关系型数据库中一般存储的都是结构化的数据,数据格式都是一定的,操作上一般也都是

一.前言 之前有个需求,是使ElasticSearch支持使用SQL进行简单查询,较新版本的ES已经支持该特性(不过貌似还是实验性质的?) ,而且git上也有elasticsearch-sql 插件,之所以决定手写一个,主要有两点原因: 1. 目前用的ES版本较老 2. elasticsearch-sql虽好,但比较复杂,代码也不易维护 3. 练练手  二.技术选型 目前主流软件中通常使用ANTLR做词法语法分析,诸如著名的Hibernate,Spark,Hive等项目,之前因为工作原因也有所接

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

term.terms查询 term query会去倒排索引中寻找确切的term,它并不知道分词器的存在,这种查询适合keyword.numeric.date等明确值的 term:查询某个字段里含有某个关键词的文档 GET /customer/doc/_search/ { "query": { "term": { "title": "blog" } } } terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档 GET /custome

(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

Theory Behind Relevance Scoring Lucene (and thus Elasticsearch) uses the Boolean model to find matching documents, and a formula called the practical scoring function to calculate relevance. This formula borrows concepts from term frequency/inverse d

--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------- 1 es 5.2 以后  type:text 的字段 或默认建立 一个最长 256 个字符的不分词的 fie

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的.一般要在外面加个query为key的机构. match 最简

1.TooManyClause 我们在使用terms query.prefix query.fuzzy query.wildcard query.range query的时候,一不小心就会遇到TooManyClause异常.这个异常是提醒我们查询子句太多了(超过默认阈值1024),而上面这类查询最终都会解析成BooleanQuery.例如:prefix query前缀匹配t*,解析后会将字典中所有以t开头的term全部匹配出来,然后用OR连接构成一个BooleanQuery.这种情况下就很容易发