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ElasticSearch(7.2.2)-为什么不⽤mysql做全⽂搜索

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102785018 简介：为什么要⽤全⽂搜索引擎，⽽不⽤mysql做全⽂搜索呢...前⾔ 有⼈可能会问，为什么⼀定要⽤搜索引擎呢？...那为什么还要全⽂搜索引擎呢？我们从⼏个⻆度来说 数据类型 全⽂索引搜索很好的⽀持⾮结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索⼤量存在的任何单词⾮结构化⽂本。...例如 Google，百度类的⽹站搜索，它们都是根据⽹⻚中的关键字⽣成索引，我们在搜索的时候输⼊关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有⽹⻚返回；还有常⻅的项⽬中应⽤⽇志的搜索等等。...适合全⽂索引引擎的场景 搜索的数据对象是⼤量的⾮结构化的⽂本数据。 ⽂本数据量达到数⼗万或数百万级别，甚⾄更多。 ⽀持⼤量基于交互式⽂本的查询。 需求⾮常灵活的全⽂搜索查询。

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第16篇-关于Elasticsearch的6件不太明显的事情

我的Elasticsearch系列文章，逐渐更新中，欢迎关注 0A.关于Elasticsearch及实例应用 00.Solr与ElasticSearch对比 01.ElasticSearch能做什么？...Elasticsearch中的字段存储在反向索引结构中，这使拾取匹配文档的速度非常快。 可以为每个字段定义特定的过滤器。定义分为称为分析器的结构。可以使用多个分析仪分析一个字段以实现不同的目标。...然后在搜索阶段，您可以定义要扫描的字段类型，然后得到结果。 通过应用这种行为，ElasticSearch可以比常规数据库更快地提供结果。...5.分片规划 现在是新手最常问到的Elasticsearch问题。我应该有多少个碎片和索引？为什么会出现这个问题？只能在创建索引的开始就设置分片的数量。 因此，答案实际上取决于您拥有的数据集。...他们需要低磁盘，中RAM和高CPU。 仅协调节点用作客户端请求的负载平衡器。他们知道特定文档可以驻留在哪里，并且仅向这些节点提供搜索请求。然后他们对接收到的结果执行分散和分类操作。

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

图解 Elasticsearch 原理

摘要 先自上而下，后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理，试图回答以下问题： 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 *foo-bar* ？...为什么增加更多的文件会压缩索引（Index）？ 为什么ElasticSearch占用很多内存？...img 在Shard中搜索 ElasticSearch从Shard中搜索的过程与Lucene Segment中搜索的过程类似。 ?...需要注意的是： 1次搜索查找2个shard ＝ 2次分别搜索shard ? img 对于日志文件的处理 当我们想搜索特定日期产生的日志时，通过根据时间戳对日志文件进行分块与索引，会极大提高搜索效率。...img 在真实搜索之前 ElasticSearch 会将Query转换成Lucene Query ? img 然后在所有的segment中执行计算 ? img 对于Filter条件本身也会有缓存 ?

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使用 E5 嵌入模型进行多语言向量搜索

向量搜索是促进大型语言模型 (LLM) 的重要上下文来源，它为生成式 AI 时代越来越多的现代搜索体验提供动力。为什么要使用多语言嵌入？...所以非英语世界很快就注意到了这个问题，针对中文、中文、法语、日语等语言的特定语言的语言模型慢慢开始出现。然而，这些模型只能在该语言中使用。...在下面的示例查询中，我们展示了多语言嵌入如何克服传统词汇检索在多语言搜索中面临的一些挑战。通常我们谈论向量搜索克服了词法搜索的语义不匹配和词汇不匹配的限制。...由于词汇不匹配，我们面临着标记不同，但潜在的概念或含义与文档中表示的含义相似。我们可能会搜索“ATM”，它没有出现在任何文档中，但与“保存钱币的银行”密切相关。...id=doc2, language=zh,passage="今天我到河岸上走走。" 在此示例中，我们正在搜索文本中表示的运动类型。我们对运动或行走感兴趣，而不是坐在一处或一动不动。

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图解 ElasticSearch 原理，写得太好了!

今天，我们先自上而下，后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理，并试图回答以下问题： 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ？...为什么增加更多的文件会压缩索引（Index）？ 为什么 ElasticSearch 占用很多内存？...在 Shard 中搜索 ElasticSearch 从 Shard 中搜索的过程与 Lucene Segment 中搜索的过程类似。 ?...对于日志文件的处理：当我们想搜索特定日期产生的日志时，通过根据时间戳对日志文件进行分块与索引，会极大提高搜索效率。 当我们想要删除旧的数据时也非常方便，只需删除老的索引即可。 ?...⑥在真实搜索之前 ElasticSearch 会将 Query 转换成 Lucene Query，如下图： ? 然后在所有的 Segment 中执行计算，如下图： ?

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GitHub代码搜索服务发展历史

您还可以搜索任何特定语言，如果您要通过在下拉列表中选择该语言来查找特定内容： 您还可以通过单击侧栏中列出的语言或存储库之一来细化搜索结果，以仅深入查看这些结果： 发布后不久，当时处于测试阶段的 Google...我的代码不是小说 Elasticsearch 在大多数搜索工作负载中表现出色，但几乎立即与代码搜索相关的一些问题和摩擦开始出现。...也许最广泛观察的是代码搜索文档中的这条评论： 您不能在搜索查询中使用以下通配符：. , : ; / \ ` ‘ ” = * ! ? # $ & + ^ | ~ ( ) { } [ ] @。...特殊字符根本没有出现在索引中；相反，重点是从标识符和关键字中恢复的单词。 设计文本分析器很棘手，一方面涉及索引大小和性能之间的艰难权衡，另一方面涉及可以回答的查询类型。...假设我想了解如何在 Rust 中获取线程的名称，并且我依稀记得该函数被称为 thread_getname 之类的东西。

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Elasticsearch Top 51 重中之重面试题及答案

Elasticsearch 集群的功能在于在集群中的所有节点之间分配任务，进行搜索和建立索引。 7、解释一下 Elasticsearch Node？ 节点是 Elasticsearch 的实例。...在6.0.0 或 更高版本中创建的索引只能包含一个 Mapping 类型。 Type 将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用，并在8.0.0中完全删除。 很多人好奇为什么删除？...举例：类似B站搜索特定关键词如“马保国 视频”往往是模糊匹配，相关的都返回就可以。 23、请解释一下 Elasticsearch 中聚合？...聚合有助于从搜索中使用的查询中收集数据，聚合为各种统计指标，便于统计信息或做其他分析。聚合可帮助回答以下问题： 我的网站平均加载时间是多少？ 根据交易量，谁是我最有价值的客户？...包含对象的复杂数据类型，nested 、Object。 GEO 地理位置相关类型。 特定类型如：数组（数组中的值应具有相同的数据类型） 46、详细说明ELK Stack及其内容？

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ElasticSearch之index type mapping

对于这两种数据分类，搜索也相应分为两种： 结构化数据搜索：因为它们具有特定的结构，所以我们一般都是可以通过关系型数据库（MySQL，Oracle 等）的二维表（Table）的方式存储和搜索，也可以建立索引...非结构化数据搜索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。...在ElasticSearch中，文档归属于一种类型（type），而这些类型存在于索引（index）中，类比传统关系数据库： ElasticSearch集群可以包含多个索引（indices）（数据库），...field的value值在底层的lucene中建立索引的时候，全部是opaque bytes类型，不区分类型的。...2、为什么现在要移除type 2.1 在关系类型数据库中table是独立的（独立存储），但es中同一个index中不同type是存储在同一个索引中的（lucene的索引文件），因此不同type中相同名字的字段的定义

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【云+社区年度征文】5分钟让你知道什么是搜索引擎

目录 1.搜索引擎 -1.1-什么是搜索引擎 -1.2-搜索引擎为什么这么快 ------1.2.1-正排索引 ------1.2.2-倒排索引 -1.3-主流的搜索引擎技术有哪些 2.ElasticSearch...既然我们想要知道搜索引擎为什么这么快的话,我们就必须要将他与数据库 横向对比,这样才能够体现出他为什么强大. 1.2.1-正排索引 我们先来讲解一下数据库底层的搜索算法-正排索引: 再讲解正排索引之前,...我们需要先明白数据库关于搜索的一些流程,在数据库中相信大家都十分清楚主键这个概念吧,接下来我们需要明确下面主键的这几个概念以及搜索内容的概念,需要先明白这几个概念,后续才能更好的理解: 主键一般定义成数值类型即...用户使用搜索功能的时候一般都是 通过字符串来进行搜索 ,这就使得搜索一般不会直接匹配主键----正如我们第一点强调的,主键一般都时定义成int类型 用户也一般不会直接通过主键来进行搜索----正如我们第二点说的...只是Solr先被开发出来而已,ElasticSearch后开发出来而已.两者的基本功能其实相差不大,只是一些特定的方位内存在差异 Solr: 优点: 支持多种数据格式:json,xml,html等等等

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第01篇-ElasticSearch能做什么？从入门到精通-01ElasticSearch简介

我的Elasticsearch系列文章，逐渐更新中，欢迎关注 0A.关于Elasticsearch及实例应用 00.Solr与ElasticSearch对比 01.ElasticSearch能做什么？...07.Elasticsearch中的映射方式—简洁版教程 08.Elasticsearch中的分析和分析器应用 这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。...Elasticsearch的功能内置了许多类型的分析功能，例如不同类型的聚合和许多统计计算，它们可以应用于日志，然后使用Kibana进行交互式可视化，以获取有关日志数据的有用见解。...有强大的社区连接器插件可提取数据，并具有来自各种来源的所需自定义并将其添加到Elasticsearch中。反过来，这不仅可以为特定目的提供强大的数据收集，还可以使其变得可搜索。...例如：可以将来自特定主题标签的数据流式传输到Elasticsearch，然后，如果我们能够对该数据进行快速的搜索，请想象简化用户所需内容的简便性。

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用ElasticSearch时，必须先搞明白这几个基础

此名称对于管理目的非常重要，您可以在其中识别网络中哪些服务器与 Elasticsearch 集群中的哪些节点相对应。 可以将节点配置为按集群名称加入特定集群。...在 6.0.0 中弃用，以后将不再可能在索引中创建多个类型，并且将在更高版本中删除类型的整个概念。 文档（Document）# 文档是可以建立索引的基本信息单元。...在索引/类型中，您可以根据需要存储任意数量的文档。请注意，尽管文档实际上驻留在索引中，但实际上必须将文档编入索引/分配给索引中的类型。...设置分片的目的及原因主要是： 它允许您水平拆分/缩放内容量 它允许您跨分片（可能在多个节点上）分布和并行化操作，从而提高性能/吞吐量 分片的分布方式以及如何将其文档聚合回搜索请求的机制完全由 Elasticsearch...相关性(relevance)概念在Elasticsearch中非常重要，而这也是它与传统关系型数据库中记录只有匹配和不匹配概念最大的不同。

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elasticsearch-快速入门

⇒ 文档(Docments) ⇒ 字段(Fields) elasticsearch-版本控制（乐观锁机制） 为什么要进行版本控制CAS无锁 为了保证数据再多线程操作下的准确性 悲观锁和乐观锁...尽管正排表的工作原理非常的简单，但是由于其检索效率太低，除非在特定情况下，否则实用性价值不大。...：binary 地理位置：geo_point、geo_shape 映射分类 动态映射 我们知道，在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库实例下创建数据表，然后才能在该数据表中插入数据。...而ElasticSearch中不需要事先定义映射（Mapping），文档写入ElasticSearch时，会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。...静态映射 在ElasticSearch中也可以事先定义好映射，包含文档的各个字段及其类型等，这种方式称之为静态映射。 ?

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Elasticsearch集群搭建

集群搭建起来，为什么head只显示master？...（为什么我启动三个es后 head中只显示了一个master节点）。...节点是可以存储数据，参与集群索引数据，以及搜索数据的独立服务。 　　2）、索引，是含有相同属性的文档集合。 　　3）、类型，索引可以定义一个或者多个类型，文档必须属于一个类型。 　　...索引在elasticsearch中是通过一个名称来识别的，必须是英文字母小写的，且不含中划线的，我们通过这个索引来对文档进行增删查改的操作。 　　...注意：elasticsearch在创建索引的时候，默认创建5个分片，一份备份，这个数据可以进行修改。分片的数量只能在创建索引的时候进行指定，不能在后期进行修改，备份可以进行动态修改的。

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Elasticsearch入门

此名称对于管理目的非常重要，您可以在其中识别网络中哪些服务器与 Elasticsearch 集群中的哪些节点相对应。 可以将节点配置为按集群名称加入特定集群。...在 6.0.0 中弃用，以后将不再可能在索引中创建多个类型，并且将在更高版本中删除类型的整个概念。 5|5文档（Document） 文档是可以建立索引的基本信息单元。...在索引/类型中，您可以根据需要存储任意数量的文档。请注意，尽管文档实际上驻留在索引中，但实际上必须将文档编入索引/分配给索引中的类型。...其实我们可以不创建上面的索引 mapping 直接推送数据，但是这样 ES 会根据数据信息自动为我们设定字段类型，这会造成索引信息不准确的风险。...相关性(relevance)概念在Elasticsearch中非常重要，而这也是它与传统关系型数据库中记录只有匹配和不匹配概念最大的不同。

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【ES三周年】elasticsearch 核心概念

elasticsearch 的近实时搜索功能在很多应用场景下是非常有价值的。尽管 elasticsearch 不能提供严格意义上的实时搜索，但在大多数情况下，一秒钟的延迟已经足够满足用户的需求。...如果不希望使用默认值，可以定义所需的任何节点名称。此名称对于集群管理很重要，因为在实际应用中需要确定网络中的哪些服务器对应于elasticsearch集群中的哪些节点。...如果需要对文档进行逻辑分类，可以使用自定义字段来替代原先的类型。虽然类型已被移除，了解类型的概念仍然有助于理解 elasticsearch 的发展历程，以及为什么在新版本中不再推荐使用类型。...全文搜索和分析：elasticsearch 可以对文档进行全文搜索和分析。这意味着你可以使用 elasticsearch 查询文档中的特定字段，对文档进行复杂的搜索和聚合操作。...如果不指定文档 ID，elasticsearch 会自动生成一个。更新文档：可以使用文档 ID 来更新 elasticsearch 中的文档。

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Kibana：如何开始使用 Kibana

Elasticsearch 允许用户对其数据执行 Google 风格的搜索，或询问诸如 “我的网站的访问者来自哪个国家？”之类的问题，它的速度也非常快且分布广泛，可以使用户扩展到更大的数据集。...一旦数据进入 Elasticsearch，您就可以在 Kibana 中进行探索并与之交互。 您可以使用 Kibana 搜索栏搜索数据，使用各种图表类型可视化数据，并使用实时仪表板进行可视化处理。...在本文中，我将引导您完成所有需要了解的知识，以便开始在 Kibana 中浏览数据并创建有用的可视化效果。...您可以在 Elasticsearch 中为特定索引创建索引模式，也可以使用通配符*同时查询多个索引。 在 Kibana 中可以有多个索引模式（就像数据库中有很多表一样）。...9.jpg 现在我们已经创建了该可视化，您可以将其保存并添加到仪表板中。 仪表盘（Dashboards） 为什么要添加一些东西到仪表板？ 在 Kibana 中，仪表板是一个非常强大的概念。

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【ES三周年】高效搜索引擎ElasticSearch介绍

Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。 ■Elasticsearch 还是高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。...原因是一个字段的类型修改以后，那么该字段的所有数据都需要重新索引。Elasticsearch底层使用的是lucene库，字段类型修改以后索引和搜索要涉及分词方式等操作。...构成分布式搜索要注意的是分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。 分片数量设置计算公式： 分片个数是越多越好，还是越少越好了？根据整个索引的数据量来判断。...通过一系列的 Elasticsearch聚合提取和处理您的数据，您可以创建图表显示你需要知道的关于趋势，峰值和骤降。您可以从搜索保存的搜索中创建可视化或从一个新的搜索查询开始。...图片 图片 DSL语法 ■ 查询所有 图片 ■ 查询特定的字段，按照指定字段排序 图片 ■ 查询指定字段的日志 图片 ■ 分页查询所有的日志 图片 ---- 本人就职于公司大数据组，正好近期我在公司分享了关于

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ElasticSearch学习笔记1

、数据分析） es 的核心概念 Near Realtime（NRT）：近实时，为什么说是近实时，因为 es 中从数据插入到能被搜索到时间大概是秒级别 Cluster：集群，集群的默认名为 elasticsearch...，一个集群会有多个 node，每个 node 都属于一个集群 Node：集群中的每个节点都会有一个默认名字，默认名字的节点都会加入 elasticsearch 的集群 Document：文档是 es 中的最小数据单元..."book_desc": "通俗全市 es", "category_id": "1", "category_name": "数据库" } Index：索引，包含所有结构相似的文档 Type：类型...yellow，因为此时我们理论上应该有 2 个 shard，一个 primary，一个 replica，但是只有一个 node，replica 和 primary 不能在一个 node 上，所以只有一个...创建或者覆盖 GET：查询 POST：更新 DELETE：删除 常见查询说明 1、query string search：直接将产查询的语句放到query上，适合一些简单场景 2、query DSL：特定的查询领域特定语言

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Elasticsearch向量搜索深度解析：与OpenSearch插件实现的比较与评估

dense vector数据类型与其他数据类型一样，以相同的方式集成到 Lucene 的段文件中：新向量在索引时首先缓冲到内存中，当索引缓冲区满或需要使更改可见时，这些缓冲区会被序列化并成为段的一部分。...在最新的 Elasticsearch 版本中，Elasticsearch 通过在多个段中并发的进行向量搜索来提升性能，并通过采用类似 MaxBlockWAND 的算法来跳过不包含竞争力的段，以提升访问延时...Elasticsearch向量搜索的关键里程碑2019年：Elasticsearch 7.0版本引入了向量搜索的初步支持，通过dense_vector字段类型，允许用户存储密集向量并进行余弦相似度计算。...性能：Elasticsearch将向量搜索作为核心功能内置，可能在处理向量搜索查询时提供更优化的性能。相比之下，OpenSearch通过插件方式实现向量搜索可能在某些情况下面临性能瓶颈。...Opensearch：Opensearch尝试通过开放和灵活的插件机制吸引更多的开发者参与，但是对于特定的向量搜索插件，可能需要依赖特定社区的活跃度和维护情况。

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