背景 有一个商品的名称配置错误了，需要进行修改，但是涉及到的表太多了，因为商品的sku_name被冗余到了很多表中，一个一个的找非常的费事费力，特地记下便捷查询操作以备后用。...数据库SQL快捷查询 1.查询包含某个字段的所有表名 SELECT DISTINCT table_name FROM information_schema.columns WHERE table_schema...= 'db_lingyejun' and column_name='sku_id'; 2.查询同时含有两个字段的所有表名 SELECT DISTINCT a.table_name FROM information_schema.columns...a.column_name='sku_id' and b.table_schema = 'db_lingyejun' and b.column_name='sku_name'; 3.拼接SQL动态生成针对此字段的所有更新语句
在全文搜索中，"倒排索引"是非常重要的数据结构，因为它可以让我们快速找到包含特定词项的所有文档。...在倒排索引中，每个唯一的词项都有一个相关的倒排列表，这个列表中包含了所有包含该词项的文档的 ID。这样，当我们搜索一个词项时，搜索引擎只需要查找倒排索引，就可以快速找到所有包含这个词项的文档。...文档2 - both：文档3 所以，当我们搜索"love"时，搜索引擎会在倒排索引中找到"love"，然后返回所有包含"love"的文档，即文档1，文档2 和文档3。...2.3、生成查询计划 在 Elasticsearch 中，生成查询计划的过程包括确定查询类型（如 match、term、range 等），确定要查询的字段和值，然后根据这些信息生成查询计划，描述了如何在倒排索引上执行查询...它的工作原理如下： Term Frequency (TF)：衡量一个词在文档中出现的频率。计算方法通常是将文档中某个词出现的次数除以文档中所有词的总数。
图2 _source字段举例 另一份是倒排索引，倒排索引中的数据结构是倒排记录表，记录了词项和文档之间的对应关系，比如关键词”中国人”包含在文档ID为1的文档中，倒排记录表中存储的就是这种对应关系，当然也包括词频等更多信息...那么文档索引到Elasticsearch的时候，默认情况下是对所有字段创建倒排索引的(动态mapping解析出来为数字类型、布尔类型的字段除外)，某个字段是否生成倒排索引是由字段的index属性控制的，...反过来，有些业务要求某些字段不能被搜索，那么index属性设置为no即可。 再说_all字段，顾名思义，_all字段里面包含了一个文档里面的所有信息，是一个超级字段。...以图中的文档为例，如果开启_all字段，那么title+content会组成一个超级字段，这个字段包含了其他字段的所有内容，当然也可以设置只存储某几个字段到_all属性里面或者排除某些字段。...如果某个字段内容非常多，业务里面只需要能对该字段进行搜索，最后返回文档id，查看文档内容会再次到mysql或者hbase中取数据，把大字段的内容存在Elasticsearch中只会增大索引，这一点文档数量越大结果越明显
内部过滤器的操作 在内部，Elasticsearch 会在运行非评分查询的时执行多个操作： 查找匹配文档：term 查询在倒排索引中查找 XHDK-A-1293-#fJ3 然后获取包含该 term 的所有文档...ID，如倒排索引所示，这里文档 1 和文档 2 均包含该标记，所以两个文档会同时作为结果返回。...由于倒排索引表自身的特性，整个字段是否相等会难以计算，如果确定某个特定文档是否 只（only） 包含我们想要查找的词呢？...首先我们需要在倒排索引中找到相关的记录并获取文档 ID，然后再扫描 倒排索引中的每行记录 ，查看它们是否包含其他的 terms 。 可以想象，这样不仅低效，而且代价高昂。...词频是计算某个词在当前被查询文档里某个字段中出现的频率，出现的频率越高，文档越相关。 逆向文档频率 将 某个词在索引内所有文档出现的百分数 考虑在内，出现的频率越高，它的权重就越低。
这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式： 一种是给定一个词语，查找出所有包含这个词语的文档 另外一种是给定一个词语，不仅查找出所包含词语的文档，还能查找出这个词语在这篇文章中的位置...以这四个字段为例，可以解释如何使用它们来构建正排索引。假设有一个文档集合，其中包含多篇文档，机器对这些文档进行分析，提取出其中的单词，并将每个单词分配一个唯一的数字 ID，即 WordId。...举个例子，如果用户输入了一个查询词"apple"，系统会在正排索引中找到所有含有单词"apple"的文档。...例如，在使用_source API 获取文档时，如果源索引中某个字段的 store 属性为 false，则返回的结果中将不包含该字段的原始值。...禁用_all 字段：_all 字段的包含所有字段分词后的 Term，作用是可以在搜索时不指定特定字段，从所有字段中检索，ES 6.0 之前需要手动关闭 关闭 Norms 字段：计算评分用的，如果你确定当前字段将来不需要计算评分
如果你禁用了_source字段，那么会有以下几个影响： 无法获取原始数据：当你查询某个文档时，你将无法获取到原始的_source字段内容，因为它没有被存储在Elasticsearch中。...match：匹配包含某个term的子句 match 查询是 Elasticsearch 中的一种全文查询方式，它包括标准分析和词项搜索。尽管它可以应用于精确字段，但其主要用途是进行全文搜索。...} } } 在这个示例中，Elasticsearch 会在 "message" 字段中搜索包含 "this"、"is"、"a" 和 "test" 的文档。...match_all：匹配所有结果的子句 match_all是Elasticsearch中的一个查询类型，用于获取索引中的所有文档。...term：匹配和搜索词项完全相等的结果 term 查询主要用于查询某个字段完全匹配给定值的文档。这对精确匹配非常有效，例如数字、布尔值或者字符串。
这是因为倒排索引是为快速查找包含特定词项的文档而设计的，而不是为收集特定文档集中的所有词项而优化的。...当我们对某个字段进行排序或聚合时，Elasticsearch需要访问每个匹配到的文档，以获取该字段的值。...问题在于，为了使用倒排索引收集Doc_1和Doc_2中的所有词项，我们必须遍历索引中的每个词项，检查它是否属于这两个文档。...三、Doc Values 的工作原理 在 Elasticsearch 中，当索引一个文档时，除了将字段值存储在倒排索引中以支持全文搜索外，还会为需要排序或聚合的字段生成 Doc Values。...Elasticsearch 还利用 Doc Values 来执行某些类型的过滤操作，如地理位置过滤，因为这些操作需要快速访问文档的字段值。
索引名称应当小写，可以包含字母、数字、下划线和连字符等字符。映射（Mapping）：映射定义了索引中文档及其包含的字段如何存储和索引。它相当于数据库表的字段定义和类型约束。...字段是文档中的基本信息单元，它们可以包含字符串、数字、布尔值、日期等数据类型。分析器：分析器用于处理文档中的文本数据，将其拆分为单独的单词并进行标准化处理，以便进行搜索和查询。...如图所示为一个3节点的集群，某个索引设置了2个主分片，每个主分片分配两个副本分片。图中深色方框中的P表示该分片为主分片，R表示该分片为副分片，P和R后面的数字表示其编号。...以下是 elasticsearch 字段的一些重要特点：字段有一个字段名：每个字段都有一个字段名，用于在文档中唯一标识该字段。字段名应当小写，可以包含字母、数字、下划线和连字符等字符。...字段可以包含多个值：每个字段可以包含多个值，这在一些场景下非常有用。例如，一个商品文档可能包含多个颜色选项和多个尺寸选项。字段可以是嵌套的：elasticsearch 中的字段可以是嵌套的。
在Elasticsearch中，字段类型是映射定义的核心部分，它决定了字段如何被索引和如何在查询中被使用。...我们将添加两个文档，一个包含user_age字段的值，另一个不包含该字段或将其设置为null： // 添加一个包含user_age字段值的文档 POST /my_index/_doc/1 { "user_age...下面是一个简单的查询示例： GET /my_index/_search { "query": { "match_all": {} // 匹配所有文档 } } 在查询结果中，你将看到类似于以下的输出...请注意，不是所有的索引选项都适用于所有字段类型。在选择和配置索引选项时，请务必参考Elasticsearch的官方文档以了解每个选项的适用性和限制。...元字段 虽然Elasticsearch提供了一些特殊的元字段（如_source和_field_names），但在7.x版本中已弃用了_all字段。
Doc values：对于大多数字段类型，Elasticsearch 使用 doc values 进行排序和聚合。...当执行聚合操作时，Elasticsearch 需要访问所有匹配文档的字段值。对于非文本字段，默认情况下Elasticsearch 使用 doc values 来实现。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。...Histogram 聚合 histogram 是一个类型的桶聚合，它可以按照指定的间隔将数字字段的值划分为一系列桶。每个桶代表了这个区间内的所有文档。...在这里，我们告诉 Elasticsearch 使用 avg 聚合，并且对 price 字段的值进行计算。Elasticsearch 将返回一个包含所有销售记录平均价格的结果。
它们适用于精确值（如 keyword 类型）和数字类型的字段，在大多数情况下是默认启用的。...当执行聚合操作时，Elasticsearch 需要访问所有匹配文档的字段值。对于非文本字段，默认情况下Elasticsearch 使用 doc values 来实现。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。...Histogram histogram 是桶聚合的一种类型，它可以按照指定的间隔将数字字段的值划分为一系列桶。每个桶代表了这个区间内的所有文档。...假设我们有一个 users 索引，每个 user 文档都有一个 purchases 字段，该字段是一个列出用户所有购买记录的数组，每个购买记录包含 product_id 和 price。
SentenceSplitter：如get_documents_from_file()的定义所示，每个文档都有一个文本字段，其中包含json文件中的对话。这个文本字段是一段很长的文本。...或者，你也可以使用Elasticsearch的摄取管道进行分块，如这篇博客所示。 OllamaEmbedding：嵌入模型将文本转换为数字（也称为向量）。...创建ElasticsearchStore时（由es_vector_store引用），我们提供了我们想要创建的Elasticsearch索引的名称（在我们的例子中是calls），我们希望存储嵌入的字段（在我们的例子中是...总之，根据我们的配置，ElasticsearchStore在Elasticsearch中创建了一个新的索引，其中conversation_vector和conversation作为字段（还有其它自动创建的字段...然而，当你想要使用在云中运行的LLM（例如OpenAI）时，发送包含PII信息的文本是不可取的。在后续的博客中，我们将看到如何在RAG流程中屏蔽PII信息后再发送到外部LLM。
有些物品（这里指电影）由于广受欢迎，几乎每个人都喜欢它们，意味着它们将伴随所有物品出现。它们对于推荐系统而言就不值得关注（非异常）。而过于稀疏的共同出现也不可靠，因此也不记录在标识符矩阵中。...全文搜索使用准确度（Precision）和召回率（Recall）评估搜索结果： 准确度 = 检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率 召回率 = 检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率 Elasticsearch...存储的文档由多个不同的字段组成。...对于我们的推荐引擎，我们存储电影的元数据（如id、标题、流派和电影推荐标识符）到一个JSON文档中： { “id”: "65006", "title": "Electric Horseman", "year...例如，由于电影A是电影B的一个标识符，电影A就会被存储在电影B文件的标识符字段中。这意味着，当我们搜索电影A为标识符的电影，电影B就会被推荐给我们。 ?
，在 MySQL 中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。...constant_keyword：这种类型适用于在所有文档中都始终有相同值的字段。比如在一次特定的索引操作中，所有的文档都需要包含一个常量字段，例如 env 的值可能为 "production"。...token_count：这是一种数值型字段，用于存储文本字段中的词元数量。此字段常用于信息检索场景，比如评估某个字段的长度。...在通常情况下，当一个新文档被索引到Elasticsearch中，如果其中包含了未在mapping中定义的字段，Elasticsearch就会尝试根据这个新字段的数据类型自动生成相应的mapping。...映射参数 在Elasticsearch中，映射参数是用于定义如何处理文档和其包含的字段的规则。
match_all：匹配所有结果的子句 match_all 是 Elasticsearch 中的一个查询类型，它匹配所有文档，不需要任何参数。...这通常用于在没有特定搜索条件时获取所有的文档，或者与其他查询结合使用（如过滤器）。...match_phrase：短语查询 match_phrase 是 Elasticsearch 中的一种全文查询类型，它用于精确匹配包含指定短语的文档。...这对于日期、数字或其他可排序类型的字段非常有用。 下面的语句会查询出age字段大于等于10，小于等于20的文档。...range 查询被用来查找字段 "date" 的值在 "2020-01-01" 和 "2020-12-31"（包含）之间的所有文档。
映射定义了字段的名称、字段的类型（如文本、整数、日期等）、以及可能的一些额外信息（如是否该字段可以被搜索、是否存储原始值等） Ps：Elasticsearch 允许在文档中添加映射中未定义的字段。...在 Elasticsearch 中，文档（Document）具有以下特征： 自我包含：一篇文档同时包含字段（如 name）和它们的取值（如 John Doe）。...这意味着文档包含了所有描述数据的信息； 层次型结构：文档中的字段可以是简单的值，也可以是复杂的值，包含其他字段和取值。...字段的数据类型可以是简单的（如文本、数字、日期等），也可以是复杂的（如对象或者数组）。 例如，一个文档可能有一个名为 title 的字段用于存储标题，一个名为 date 的字段用于存储日期，等等。...文档（Document）：文档是 Elasticsearch 中可以被索引的基本数据单位，包含了多个字段和字段的值。这与关系数据库中的行数据（Row）类似，行数据也包含了多个列和列的值。
character filter：字符过滤器，对文本进行字符过滤处理，如处理文本中的 html 标签字符。处理完后再交给 tokenizer 进行分词。...token filter：词项过滤器，对 tokenizer 分出的词进行过滤处理。如转小写、停用词处理、同义词处理。一个 analyzer 可包含 0 个或多个词项过滤器，按配置顺序进行过滤。...，文章 -> 词 文章 id Age 字段包含的关键词 1 24 2 28 3 24 4 28 8. store 默认情况下，_source 会存储文档所有的字段，当一个字段的...元字段 字段名 说明 _index 文档所属的 index _id 文档的 id _type 文档所属的 type _uid _type#_id 的组合 _source 文档的原生 json 字符串 _...all 自动组合所有的字段值，已过时 _field_names 索引了每个字段的名称 _parent 指定文档之间父子关系，已过时 _routing 将一个文档根据路由存储到指定分片上 _meta 用于自定义元数据
最后将它们结合在一起计算单个词在特定文档中的 权重 。 前面公式中提到的 文档 实际上是指文档里的某个字段，每个字段都有它自己的倒排索引，因此字段的 TF/IDF 值就是文档的 TF/IDF 值。...我们不建议在建立索引时对字段提升权重，有以下原因： 将提升值与字段长度归一值合在单个字节中存储会丢失字段长度归一值的精度，这样会导致 Elasticsearch 不知如何区分包含三个词的字段和包含五个词的字段...为了达到效果， negative_boost 的值必须小于 1.0 。在这个示例中，所有包含负向词的文档评分 _score 都会减半。...过滤V查询 首先要注意的是filter过滤器代替了 query 查询， 在本例中，我们无须使用全文搜索，只想找到city 字段中包含Barcelona的所有文档，逻辑用过滤比用查询表达更清晰。...字段长度归一化 在 字段长归一化 中，我们提到过 Lucene 会认为较短字段比较长字段更重要：字段某个词的频度所带来的重要性会被这个字段长度抵消，但是实际的评分函数会将所有字段以同等方式对待。
举例：疫情环境下，新华网、人民网发布文章的可信性远大于某公众号大V发布的。 2、Elasticsearch相关性是如何控制的？ 结构化数据库如Mysql，只能查询结果与数据库中的row的是否匹配？...某个词在集合所有文档里出现的频率是多少？频次越高，权重 越低，得分越低 。某个词在集合中所有文档中越罕见，得分越高。...must_not子句中的条件被视为过滤器。它会影响文档是否包含在结果中，但不会影响文档的评分方式。在must_not里还可以显式指定任意过滤器，以基于结构化数据包括或排除文档。...boost取值：0 - 1 之间的值，如：0.2，代表降低评分； boost取值：> 1， 如：1.5，代表提升评分。 5.2.2 适用场景 自定义修改满足某个查询条件的评分。...核心原理：field_value_factor函数使用文档中的字段来影响得分。
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