从官网介绍可以看出几个关键的字眼，Elasticsearch是分布式的搜索、存储和数据分析引擎。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。 它很强很好用。...elasticsearch-head提供可视化的操作页面，对ElasticSearch搜索引擎进行各种设置和数据检索功能。...查询所有结果 查询出所有的7条记录，并且relation类型为eq（equal），max_score为1.0（相关度分数） 带参数的查询 GET /索引/_search?...multi_match查询结果 _source 元数据：可以指定显示的字段 设置查询结果只显示acreage字段： GET /city/_search { "query": { "multi_match...全文检索结果 查出来7条记录，每条记录都有相关度分数，并且按照相关度分数由高到低排好序了！
文档分数越高，则文档越相关。 分数与查询匹配成正比。查询中的每个子句都将有助于文档的得分。 3、Elasticsearch 如何计算评分？...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。...分数越高，文档就越符合您的搜索条件。 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。...negative_boost 取值：0-1.0，举例：0.3。...回答： 参数1："modifier": "log1p"，使得评分结果平滑。 参数2：max_boost 通过设置max_boost参数，可以将新分数限制为不超过特定限制。
“elasticsearch”关键词的文档，然后对获取的前20项结果重新计算得分，它使用了高slop值的phrase查询。...注意，普通的boost字段按照标准化来增加分数，而weight是真正将得分乘以确定的数值。下面的代码在初始查询得到的结果中，将description字段中包含“hadoop”的文档得分提升1.5倍。...第二种得分合并的设置控制了原始查询的得分和函数得分是如何合并的。如果没有指定，新的得分是原始得分和函数得分相乘。用户可以将其设置为sum、avg、max、min或replace。...设置为replace，意味着原有的查询得分将会被函数得分所替换。...origin：中心点，在这里用户希望分数是最高的。 offset：分数开始衰减的位置，和原点之间的距离。 scale和decay：这两个选项是密切合作的。
02.Elastic Stack功能介绍 03.如何安装与设置Elasticsearch API 04.如果通过elasticsearch的head插件建立索引_CRUD操作 05.Elasticsearch...也就是说，我需要所有来自中国但收入超过50万的员工。 这需要上述两个叶查询的组合。现在，Elasticsearch提供了使用bool查询组合这些查询的工具。...计算该相关性分数，并将其与每个结果一起返回到元数据的_score参数中。 默认情况下，这是一个正浮点数。 对于不同类型的查询，_score计算技术可能有所不同。...与查询上下文不同，筛选器上下文不使用时间来计算分数，因此筛选器上下文返回更快的结果。...下图显示了涉及按性别过滤的过滤器上下文示例，如下图所示： 03.png 【图3】 在上面的示例中，您可以看到在过滤器上下文中应用时，结果文档的分数返回0。 重新访问布尔查询。
尽管查询正则值的目的是为了使查询结果之间能够相互比较，但是它并不十分有效，因为相关度分数_score 的目的是为了将当前查询的结果进行排序，比较不同查询结果的相关度分数没有太大意义。...The number value is of type float. weight 的用法最为简单，只需要设置一个数字作为权重，文档的分数就会乘以该权重。...在此范围内（-offset <= origin <= +offset）的所有值的分数都是 1.0。...，并且只需要将计算的分数作为返回值传回Elasticsearch即可。...1.1 : 1.0" } } } } 或是将脚本放在elasticsearch/config/scripts下，然后在查询语句中引用它： category-score.groovy
需要注意的是，尽管这些设置会影响搜索结果中_source字段的内容，但并不会改变实际存储在Elasticsearch中的数据。...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。...例如，“best_fields” 类型会从指定的字段中挑选分数最高的匹配结果计算最终得分，而“most_fields” 类型则会在每个字段中都寻找匹配项并将其分数累加起来。...它将改变查询结果的相关性分数（_score），以影响最终结果的排名。 例如，在上述 terms 查询中，boost 参数被设置为 1.0。...这意味着如果字段 "user" 的值包含 "John" 或 "Jane"，那么其相关性分数（_score）就会乘以 1.0。因此，这个设置实际上并没有改变任何东西，因为乘以 1 不会改变原始分数。
最近的项目在原有的搜索需求增加功能 ElasticSearch 7.6 （请注意，大版本不同可能参数不同） 原有搜索：简单的标题+正文 全文索引 新加功能：在原有的基础上，更加完善排序结果。...对于数值、日期和地理位置类型，可以设置一个理想的值，如果实际的值越偏离这个理想值（无论是增大还是减小），就越不符合期望，分数就越低。...它支持如下参数： origin：原点，该字段最理想的值，这个值可以得到满分（1.0） offset：偏移量，与原点相差在偏移量之内的值也可以得到满分 scale：衰减规模，当值超出了原点到偏移量这段范围...，它所得的分数就开始进行衰减了，衰减规模决定了这个分数衰减速度的快慢 decay：衰减值，该字段可以被接受的值（默认为 0.5），相当于一个分界点，具体的效果与衰减的模式有关 衰减函数 linear 直线衰减..., // 函数得分如何作用于原始得分（这里是相乘） "boost_mode":"multiply", // 函数的总得分（现在是所有得分累加
主要优势 Elasticsearch的主要优势在于它的灵活性和可扩展性，以及它的聚合和分析能力。 灵活性Elasticsearch为所有类型的数据提供搜索和分析。...当查询包含多个术语时，用户通常期望搜索引擎优先考虑包含所有术语的结果，而不仅仅是其中的一些。换句话说，当搜索多个术语时，用户通常期望“AND”操作而不是“OR”。...如果我们希望所有的查询词都出现，我们必须在查询中添加“AND”运算符，但是我们得到的结果要少得多。...此外，查询“Kardasian”（不带“h”）不会返回任何结果。这是因为Elasticsearch不允许任何打字错误，除非我们设置一个名为fueling的额外参数。...所以，仅仅因为你可以用Elasticsearch做任何事情，并不意味着你应该这样做。在许多情况下，Elasticsearch可能只是矫枉过正。 Meilisearch是用来做什么的？
默认情况下没有超时机制，也就是客户端等待Elasticsearch搜索结束（无论执行多久），提供超时机制的话，Elasticsearch则在指定时长内处理搜索，在指定时长结束的时候，将搜索的结果直接返回...最大的相关度分数，相关度越大分数越高，_score越大，排位越靠前。...的搜索中，默认是使用相关度分数实现排序的。...Elasticsearch需要对text类型字段数据做分词处理。如果使用text类型字段做排序，Elasticsearch给出的排序结果未必友好，毕竟分词后，先使用哪一个单词做排序都是不合理的。...长度不是字符数量，是Elasticsearch内部的数据长度计算方式。默认不对字段做分段。 number_of_fragments：代表搜索返回的高亮片段数量，默认情况下会将拆分后的所有片段都返回。
"products", "_id" : "2", "_score" : 1.0, #查询置于 filter 语句内不进行评分或相关度的计算，所以所有的结果都会返回一个默认评分...但字符串却并非如此，要想对其使用范围过滤，Elasticsearch 实际上是在为范围内的每个词项都执行term 过滤器，这会比日期或数字的范围过滤慢许多。...在为字符串（string）、数字（numeric）、布尔值（Boolean）或日期（date）字段指定映射时，同样可以为之设置 null_value 空值，用以处理显式 null 值的情况。...我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量： GET /my_index/my_type/_search { "query": {...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。 但是由于性能原因， Elasticsearch 不会计算索引内所有文档的 IDF 。
1.1 简介 1.1.1 概述 Spring Data Elasticsearch 是 Spring Data 项目的一部分，该项目旨在为新数据存储提供熟悉且一致的基于 Spring 的编程模型，同时保留特定于存储的功能...Spring Data Elasticsearch 项目提供了与 Elasticsearch 搜索引擎的集成。...* ① 设置查询 NativeSearchQueryBuilder * ② 设置查询条件 withQuery(BoolQueryBuilder boolQueryBuilder...Book> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQuery, Book.class); // 遍历查询结果...调用 findAll 方法查询所有文档。
尽管查询正则值的目的是为了使查询结果之间能够相互比较，但是它并不十分有效，因为相关度分数_score 的目的是为了将当前查询的结果进行排序，比较不同查询结果的相关度分数没有太大意义。...ElasticSearch预定义了一些函数： weight 为每个文档应用一个简单的而不被正则化的权重提升值：当 weight 为 2 时，最终结果为 2 * _score field_value_factor...在此范围内（-offset <= origin <= +offset）的所有值的分数都是 1.0。 这三个函数的唯一区别就是它们衰减曲线的形状，用图来说明会更为直观 衰减函数曲线 ?...，并且只需要将计算的分数作为返回值传回Elasticsearch即可。...1.5 : 1.0" } } }} scirpt_score 函数提供了巨大的灵活性，我们可以通过脚本访问文档里的所有字段、当前评分甚至词频、逆向文档频率和字段长度正则值这样的信息。
分数（score） ES的搜索结果是按照相关分数的高低进行排序的，咦？！ 怎么没说搜索先说搜索结果的排序了？咱们这里先把这个概念提出来，因为在搜索的过程中，会计算这个分数。...这个分数代表了这条记录匹配搜索内容的相关程度。分数是一个浮点型的数字，对应的是搜索结果中的_score字段，分数越高代表匹配度越高，排序越靠前。...这个和咱们平时的查询是一样的，比如我们搜索一个关键词，分词以后匹配到相关的记录，这些相关的记录都是查询的结果，那这些结果谁排名靠前，谁排名靠后呢？这个就要看匹配的程度，也就是计算的分数。...我们看一下下面的关键字minimum_should_match，从字面上我们就可以看出它的含义，最小should匹配数，在这里设置的是1，也就是说，should里的条件只要满足1个，就算匹配成功。...Boosting Query 这个查询比较有意思，它有两个关键词positive和negative，positive是“正”，所有满足positive条件的数据都会被查询出来，negative是“负”，
需要注意的是，尽管这些设置会影响搜索结果中_source字段的内容，但并不会改变实际存储在Elasticsearch中的数据。...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。...例如，“best_fields” 类型会从指定的字段中挑选分数最高的匹配结果计算最终得分，而“most_fields” 类型则会在每个字段中都寻找匹配项并将其分数累加起来。...它将改变查询结果的相关性分数（_score），以影响最终结果的排名。 例如，在上述 terms 查询中，boost 参数被设置为 1.0。...这意味着如果字段 "user" 的值包含 "John" 或 "Jane"，那么其相关性分数（_score）就会乘以 1.0。因此，这个设置实际上并没有改变任何东西，因为乘以 1 不会改变原始分数。
本文以Elasticsearch 6.8.4版本为例，介绍Elasticsearch嵌套文档的使用。...[image] 同时，嵌套文档的字段类型需要设置为nested，设置成nested后的不能被直接查询，需要使用nested查询，这里不做具体介绍，详细查看1.2。...每一个匹配的嵌套文档都有自己的相关度得分，但是这众多的分数最终需要汇聚为可供根文档使用的一个分数。 默认情况下，根文档的分数是这些嵌套文档分数的平均值。...可以通过设置 score_mode 参数来控制这个得分策略，相关策略有 avg (平均值), max (最大值), sum (加和) 和 none (直接返回 1.0 常数值分数)。...： [image] 1.6 使用建议 正如本文所说，嵌套文档中，所有内容都在同一个文档内，这就导致嵌套文档进行增加、修改或者删除时，整个文档都要重新被索引。
# 设置端口访问 $ chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ 启动 docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300...must_not：必须不匹配must_not所列举的所有条件。...（7）Filter【结果过滤】 并不是所有的查询都需要产生分数，特别是哪些仅用于filtering过滤的文档。为了不计算分数，elasticsearch会自动检查场景并且优化查询的执行。...在elasticsearch中，执行搜索返回this（命中结果），并且同时返回聚合结果，把以响应中的所有hits（命中结果）分隔开的能力。...xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!
1、match query详解 1.1 match query使用示例与基本工作原理 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。...")); 其大体步骤如下： 首先对this out Elasticsearch分词，最终返回结果为 this、out、Elasticsearch，然后分别去库中进行匹配，默认只要一个匹配，就认为匹配，但会加入一个匹配程度...analyzer 设置分词器，默认使用字段映射中定义的分词器或elasticsearch默认的分词器。 lenient 是否忽略由于数据类型不匹配引起的异常，默认为false。...，但如果指定了tie_breaker，则其计算结果如下:最佳匹配字段的分数加上 tie_breaker * _score(其他匹配字段分数)。...1.0 ：所有匹配字段socre的和。 0.0 ~ 1.0 : 使用最佳匹配字段的score + (其他匹配字段score) * tie_breaker。
精度为1.0且召回率为0.0的分类器的简单平均值为0.5，但F1分数为0。F1分数给出了两种测量值的相同权重，并且是一般Fβ度量的具体示例，其中β可以调整为给予召回或精确度更多的权重。...如果我们有一个识别疾病的模型，我们的模型可能会为0到1之间的每个患者输出一个分数，我们可以在此范围内设置一个阈值来标记患者患有该疾病（正负标签）。通过改变阈值，我们可以尝试达到正确的精度与召回平衡。...最终，在0.0的阈值处，我们将所有数据点标识为正，并且发现自己处于ROC曲线的右上角（TPR = FPR = 1.0）。...我们将以0.1为增量评估阈值从0.0到1.0模型的性能，每一步计算ROC曲线上的精度，召回率，F1和在ROC曲线的位置。以下是每个阈值的分类结果： ?...在这里我们可以看到将所有结果聚集在一起的曲线！ 在1.0的阈值，我们没有将患者分类为患有该疾病，因此召回率和精确度是0.0。 随着阈值的降低，召回率会增加，因为我们发现更多患有该疾病的患者。
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