初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的，如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce（映射-规约）引擎，图引擎等。 传统型数据库的缺点：
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
Milvus[1]:一种基于Faiss[5]，NMSLIB[6] 和 Annoy[7]的相似特征向量搜索引擎。
对于 ES，当我们了解了 mapping 和 analysis 的相关内容之后，使用者更关心的问题往往是如何构建查询语句从而搜索到自己想要的数据。因此，本文将会介绍 Query DSL 的相关内容。
在本教程中，将通过它们的核心概念（例如语法解析，MIME检测，内容分析法，索引，scoring方法，boosting方法）来解释Apache Lucene和Apache Tika框架，这些示例不仅适用于经验丰富的软件开发人员，还适用于内容分析法和编程的初学者。我们假设您具备Java™编程语言应用知识和大量可供分析的内容。
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti（Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者）和 Elia Porciani（Sease 研发软件工程师）共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
导读/ 3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
TF：Term Frequency，即词频。它表示一个词在内容(如某文章)中出现的次数。为了消除文档本身大小的影响，通常，它的定义是：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
这是一位公众号关注者经过一段时间的整理与努力发出了一篇论文，在我的追问与交流下，让这位学生写了一篇总结分享给大家，再次感谢吧，同时有觉得对你很受用的话，请点赞支持！
短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
在用户日常搜索过程中，一个经常出现的问题即大多数返回的网站结果拥有完全相同或者几乎一样的信息。而应用了相似性搜索的相似引擎即可为用户返回最恰当、最合适的结果，同时隐藏或者丢弃那些重复的数据。 但是，目前相似性搜索领域需要克服的难题即它的规模和运行速度。近日，Facebook的人工智能研究团队就称已在该问题上取得了重要进展。Facebook在新发布的论文《Billion-scale similarity search with GPUs》中表示，可在GPU 上实现十亿规模级的相似性搜索，并且已开源该方法。
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
AI 研习社消息：业内知名数据科学网站 KDnuggests，昨日评选出了四月份“你不可忽视的五个机器学习项目”。 你可能没听过它们，但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言，即便没有使用需求，借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 AI 研习社提醒：顺序与重要性无关。 Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家，在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到：可视化是数据科学最关键的东西之一，而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
本文梳理了Elasticsearch对于数值索引实现方案的升级和优化思考，从2015年至今数值索引的方案经历了多个版本的迭代，实现思路从最初的字符串模拟到KD-Tree，技术越来越复杂，能力越来越强大，应用场景也越来越丰富。从地理位置信息建模到多维坐标，数据检索到数据分析洞察都可以看到Elasticsearch的身影。
3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
测量单个细胞中的基因活性需要破坏这些细胞以读取其内容，这使得研究动态过程和了解细胞命运决定具有挑战性。La Manno et al. (Nature, 2018)[1]引入了 RNA 速率的概念，利用新转录的未剪接的前体 mRNA 和成熟的剪接 mRNA 可以在常见的单细胞 RNA-seq 流程中区分的事实，可以恢复定向动态信息，前者可通过内含子的存在检测。这种不仅测量基因活性，而且测量它们在单个细胞中的变化（RNA 速率）的概念，开辟了研究细胞分化的新方法。最初提出的框架将速率作为观察到的剪接和未剪接 mRNA 的比率与推断的稳态的偏差。如果违反了共同剪接速率的中心假设和对具有稳态 mRNA 水平的完整剪接动力学的观察，则会出现速率估计错误。
2017 年，在深度学习技术的加持下，CV、NLP、数据分析等领域全面开花，同时大量新开发工具和开源软件的涌现，降低了人工智能开发的门槛，加速了深度学习的普及。本文从深度学习、CV、NLP 的方面盘点 2017 年 AI 研习社报道过的 AI 领域新开源软件，为各位读者提供开发和设计的参考。 如果本文没有涵盖你心目中最爱的 AI 开发工具，欢迎你在评论区留言讨论。 深度学习 BigDL BigDL 是 Intel 开源的一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。通过使用 BigDL，用户可
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理，得到词项； (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到，上诉过程中非常重要的一步就是获得词项，那么词项是什么，又是怎么获得的呢？
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 引用 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
全文检索是程序开发中非常重要的一个应用，今天带大家来一起学习Java基于Lucene的全文检索机制。 全文检索的概念 1) 从大量的信息中快速、准确地查找出要的信息。 2) 搜索的内容是文本信息(不是多媒体)。 3) 搜索的方式：不是根据语句的意思进行处理。如果要搜索的文本为"西安"，那么含有这些词(西安程序员、西安)就能搜索出来。每一个词都是关键词。 4) 全面、快速、准确是衡量全文检索系统的关键指标。 5) 概括： a) 只处理文本。 b) 不处理语义。 a) 搜索时英文不区分大小写。 b) 结果列表
“ Lucene索引过程与相关的简介上一篇<Lucene简介与索引过程介绍>我们已经了解过,本篇我们来讲解Lucene查询过程。查询是用户把查询条件获取到目标文档的一个过程。通过用户输入的词Lucene负责匹配相关度最高的文档给予渲染输出。”
Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目。也是目前最为流行的基于 Java 开源全文检索工具包。
然而通过下图，我们不难发现，Lucene的各源码模块，都是对普通索引和搜索过程的一种实现。
Lucene是目前最流行的Java开源搜索引擎类库,最新版本为7.4.0。Lucene通常用于全文检索,Lucene具有简单高效跨平台等特点,因此有不少搜索引擎都是基于Lucene构建的,例如:Elasticsearch,Solr等等。
Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包，凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现，在国内已经很普及，甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ，相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿： 第一类是：以车东 的Lucene：基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍； 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍； 第三类是以中文分词为中心的介绍； 任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评，似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目，纵然Lucene有再大的缺陷，凭借着Lucene良好的口碑，也不会说上一句不是。 今天在阅读LingWay （一个做垂直的语义搜索引擎）的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章：Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处，鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史，我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因： 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的，在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式：1、继承实现一个 Directory；2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop；使用Solr你不得不用他的Index Server ，而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块； 5、区间范围搜索速度非常缓慢； Lucene的区间范围搜索，不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况，搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎，其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries； 4、排序算法的实现不是可插拔的，因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现，尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类，但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性； 3、Lucene的结构设计不好； Lucene的OO设计的非常糟，尽管有包package和类class，但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病？ A、Lucene中没有使用接口Interface，比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的； B、Lucene的迭代实现不自然： 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文； 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难； 参考第3点； 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算； 详情可以查看：Cedric Champeau 先生的博客：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒
在资料中的文章文件夹中，有很多的文本文件。这里面包含了一些非常有趣的软文。而我们想要做的事情是，通过搜索一个关键字就能够找到哪些文章包含了这些关键字。例如：搜索「hadoop」，就能找到hadoop相关的文章。
优化磁盘使用量与建立索引时的映射参数和索引元数据字段密切相关，在介绍具体的优化措施之前，我们先介绍这两方面的基础知识。
全文检索的引擎工具包，实现了全文检索的类库。 全文检索，将查询的目标对象提取出来构造一套索引，查询索引得到数据结果。
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