刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向,每次想在Kibana里面查询某个字段的时候,查出来的结果经常不是自己想要的,然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解,在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多,如果不弄清楚查询语句的工作方式,应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理,老板再也不用担心我用错搜索语句啦!
很多读者在看官方文档学习时存在一个误区,以DSL中full text查询为例,其实内容是非常多的, 没有取舍/没重点去阅读, 要么需要花很多时间,要么头脑一片浆糊。所以这里重点谈谈我的理解。@pdai
在 Elasticsearch 中,模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档。
一般来说完全精确短语匹配 或许是过于严格了。 也许我们想要包含 “quick brown fox” 的词条也能够匹配 “quick fox,” , 尽管情形不完全相同。
ps:如果没看明白,那就来看下match_phrase query对应到mysql是怎样的吧!
原文地址为https://www.cnblogs.com/haixiang/p/12095578.html,转载请注明出处! es与SpringBoot的整合以及常用CRUD、搜索API已被作者封装,开箱即用效果很好,欢迎star谢谢!github
DSL是Domain Specific Language的缩写,指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决,因而比通用编程语言更有效率。
检查了客户的mapping 有两个timestamp字段,通过timestamp range查询报错number_format_exception、通过@timestamp range查询报错illegal_argument_exception。kibana默认是用@timestamp筛选数据的,那我们尝试把上面dsl range查询更换为@timestamp会怎么样。报错如下
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1. 从上面几种分词器的对比中可以看出,拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词; 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词; 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引。
虽然使用 ES 可以非常方便快速地搭建出搜索平台,但搜出来的结果往往不符合预期。因为 ES 是一个通用的全文搜索引擎,它无法理解被搜索的内容,通用的配置也无法适合所有内容的搜索。所以 ES 在搜索中的应用需要针对具体的平台做很多的优化才可以达到良好的效果。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
导语 | Elasticsearch(下文简称ES) 是当前热门的开源全文搜索引擎,利用它我们可以方便快捷搭建出搜索平台,但通用的配置还需要根据平台内容的具体情况做进一步优化,才能产生令用户满意的搜索结果。下文将介绍对 ES 搜索排名的优化实践,希望与大家一同交流。
wildcard模糊匹配不也可以全字段模糊查询,进而得到结果呢? 但是,当文档结果集非常大,模糊匹配必然会有性能问题。
1、问题抛出 某个词组在Elasitcsearch中的某个document中存在,就一定通过某种匹配方式把它搜出来。 举例: title=公路局正在治理解放大道路面积水问题。 输入关键词:道路,能否
ElasticSearch 6.x 全文检索相关内容官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/full-text-queries.html
content.ik_smart_analyzer 字段的倒排列表【Posting List】
我们可以将一个简单的 match 查询作为一个 must 子句。 这个查询将决定哪些文档需要被包含到结果集中。 我们可以用 minimum_should_match 参数去除长尾。 然后我们可以以 should 子句的形式添加更多特定查询。 每一个匹配成功的都会增加匹配文档的相关度。
分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好。举个例子: 词:<<是的>>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,ى,ل,ى,王者,荣耀,sdsd,4342,啊
全文索引查询,这意外着首先会对待查字符串(查询条件)进行分词,然后再去匹配,返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。
方案一、可以是用wildcard通配符,但是要设置不分词,这种方案性能不好 方案二、可以使用ngram分词器 “min_gram”: 2,”max_gram”: 3 单词假设是 abcde0001 ab bc cd abc cde 001.。。。等等 被分词2个字母一组和3个字符一组。。、。
导语 | 随着用户邮件数量越来越多,邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化,存储机型面临淘汰的境况。因此,需要搭建一套新的全文检索服务,迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者:干胜,腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供,使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引,热数据存放于正排索引支持实时检索,冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供,使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引,热数据存放于正排索引支持实时检索,冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题:
NGram分词器是ES自带的具有前缀匹配搜索功能的一个文本分词器。它能根据文本的步长逐步对写入的文本内容进行约束切割;
ES 在搜索上对外开放了 Resultful API, 方便各个语言调用,那么他调用有两种方式,一种就是单纯将搜索的参数放到url上,还有就是可以放到Request Body里面,我们来依次看看。
1. 多种搜索方式 1.1 Query String Search:在请求URL中包括search的参数 # 语法 curl -X GET "ip:port/index_name/type_name/
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。
接上篇博客 白话Elasticsearch17-match_phrase query 短语匹配搜索
本章翻译自Elasticsearch官方指南的Partial Matching一章。
现在 ElasticSearch 大量应用在搜索领域,开发者可以通过其提供的多样的查询api达到希望的搜索效果,而且Elasticsearch版本也一直在不断迭代,以满足开发者的需要。但是,实际开发过程中,可能需要将搜索和自己的业务场景进行结合,来达到自定义的排序、搜索规则。Elasticsearch针对这种情况,提供了插件的功能,可以这么说,如果能够学会使用插件,那我们就有了自由扩充ELasticsearch功能的手段,对搜索的掌控力就能提升一个档次。
1 must嵌套should条件查询 curl -XGET 'xxx/xxx/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'{
当向ES插入数据时,如果采用默认设置,且设置了倒排索引,那么对应的字符串会被分词并建立倒排表.且到使用match进行匹配时,如上代码,匹配的是logs索引的Name字段,其值也会被分词,然后去倒排表检索,返回结果集.那么logs索引中Name字段包含apple和watch分词的document记录都会被检索出来,且如果有document记录的Name字段被分词后同时包含apple和watch的记录其评分会比包含一个的要高.具体的评分算法后续文章会介绍,频分关系到记录的排序.
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能,这个搜索目前是根据视频标题进行匹配,之前是对用户输入的关键词进行了分词查找,比如用户输入【机器人】,这样的话,只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到,比如含有【人】字的标题会展示出来,并可能排的很靠前,所以我就对当前的搜索进行了优化,现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase,如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询,这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在,文中顺序也得和请求字符串一致,且彼此相连。这样查询的话,标题中含有【机器人】的结果肯定在前。
下载地址1:https://pypi.python.org/pypi/chardet/
分词器的作用是把一段文本中的词按一定规则进行切分。对应的是Analyzer类,这是一个抽象类,切分词的具体规则是由子类实现的,所以对于不同的语言,要用不同的分词器。
2、现况:搜索商品A的SPUCodeText编码:OWBB050,slop设置为49-54无法查询出该商品;slop设置为55及其以上的值,才可以查询出商品A;
1.查询全部 1.1 java esBlogRepositoryl.findAll(); 1.2 es GET /blog/_search { "query": { "match_all": { "boost": 1 } } } 2.模糊查询 2.1 java //fuzziness 即为最多纠正两个字母然后去匹配,默认为 auto(2) FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilder
很多时候搜索用户对查询语句具有模糊感觉,他们只能提供大约的描述。比如一个语句的部分,或者字句顺序颠倒等。通过模糊查询可以帮助用户更准确的找出他们希望搜索的结果。
1、GET /lib/user/_search : 查询lib索引下的user类型的全部数据
REST 即表述性状态传递(英文:Representational State Transfer,简称 REST)是 Roy Fielding 博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。REST 是一种规范。即参数通过封装后进行传递,响应也是返回的一个封装对象。一个 REST 的接口就像如下的接口:
本文是《elasticsearch实战三部曲》的终篇,作为elasticsearch的核心功能,搜索的重要性不言而喻,今天的实战都会围绕搜索展开;
在前文中我们曾经聊过搜索文档的方法,Elasticsearch 一般适用于读多写少的场景,因此我们需要更多的关注读操作。
1、能用term就不用match_phrase The Lucene nightly benchmarks show that a simple term query is about 10 times as fast as a phrase query, and about 20 times as fast as a proximity query (a phrase query with slop). term查询比match_phrase性能要快10倍,比带slop的match_phrase快2
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-queries.html
总体来说,KQL的语法相对简单,但可以通过组合运算符、通配符、括号和常量等元素来构建复杂的查询。
背景:boo查询中过多的拼接bool导致报 too_many_clauses: maxClauseCount is set to 1024
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