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ElasticSearch 空搜索索引类型搜索

搜索 测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 搜索 最基本的搜索API是空搜索(empty search),它没有指定任何的查询条件...} } // ... ] } } 1.2 hits 返回结果中最重要的部分是 hits,它包含 total 字段来表示匹配到的文档总数...在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id 以及 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中获取整个文档。...这不像其他的搜索引擎,仅仅返回文档的ID,需要你自己单独去获取文档。 每个结果还有一个 _score 字段,这是一个相关性得分,它衡量了文档与查询文本的匹配程度。...索引和类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制,就会搜索集群中的所有文档。

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加速图向量搜索

加速图向量搜索Lucene中图向量搜索的先前状态如我们之前所述, 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...当最初引入时,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。...通过在段搜索之间共享信息来加速图向量搜索当我们使用基于图的系统(比如HNSW)来寻找一个点的最接近的邻居时,其实是在用两种策略:一种是广泛探索,另一种是针对性利用。...对召回率的影响搜索加速以稍微降低的召回率为代价。这是因为我们可能会停止探索一个基于其他图的全局匹配可能仍有更好匹配的图。...ii) 我们的新方法在相同召回率下实现了更好的性能(Pareto优势):它在性能上优于我们之前的搜索策略(图7所示)。

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DRF中ManytoMany字段的更新和添加

背景:drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索,终于实现了我的需求,现将自己的心得记录一下说下我的需求:定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键,下单人也是外键,菜品orderMenu是一个对多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是对多会比较好理解...orderMenu = request.data.get('orderMenu') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新对多字段那就单独把对多字段提出来更新...# 在传入对对多字段的时候同步传入需要更新的中间表id obj = OrderCenterThough(pk=i.get('id')) #...Response(serializer.data) # 创建新的订单 def create(self, request, *args, **kwargs): #先取出传入的对多字段

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小程序搜索功能,云开发搜索,小程序云开发模糊搜索,同时搜索多个字段

我们知道数据库查询的时候有个where语句,但是where语句是查询某个字段全部包含你输入的内容时才可以,所以单纯用where语句来做搜索的话,结果太单一。...所以我们今天就来学习下模糊搜索功能的实现。我们以上面三个需求为例,来一个个讲解。 二,实现原理 我们做模糊搜索的时候,其实就是查询某个字段里是否包含我们的搜索词。...三,模糊搜索的代码实现 3-1,模糊搜索单个字段 需求:搜索标题(title)包含‘小石头’的数据 代码如下 ? 查询结果如下: ?...可以看到我们成功的查询到了标题里包含‘小石头的数据’ 3-2,模糊搜索多个字段(满足一个即可) 需求:搜索标题(title)或者描述(desc)包含‘小石头’的数据 由于我们要查询多个字段,所以我们这里用到了...3-3,模糊搜索多个字段(要同时满足) 需求:搜索标题(title)描述(desc)都包含‘小石头’的数据 由于我们要查询多个字段,所以我们这里用到了command高级操作符里的and ?

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sql模糊查询,字段多值模糊查询(字段分割搜索,字符串转行)

如果字段值不连续,使用like就有点乏力了。 在工作中遇到这种业务,特整理如下文章,如果有更高效的解决方案,也望推荐互相学习。 1.表中数据如下:select * from MyTest ?...2.如果搜索表中 ”苹果" 数据,很简单就能搞定:select * from MyTest where name like '%苹果%' ?...4.现在业务大升级,需要查找 “苹果,猕猴” 这种不连续的数据,并且只要符合其中一个字段值,结果集就要包含其中。 对于这种查找,最直接想法:分割字符串,循环遍历去查询。...此业务首先源于数据库 设计如此,生成环境中”大量器件编号”通过逗号分隔存放在一个字段,前端参数顺序可变,所以产出此文章,也帮助遇到类似业务的朋友。

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Laravel域名下字段验证的方法

它具备如下的一些特点: 我们访问的域名是不一致的,解决方案见我的一篇文章,Laravel 路由研究之domain 解决域名问题 其次各个站点对后台的要求都是一致的,也就是说,一个后台N各站去用。...所以我们需要进行如下的处理: 增加字段identity 进行判重 进行登录验证 数据处理 这个就不进行讨论了。根据用户所属身份不同,调用的数据也不同就行了。...max:255', 'unique:users'], 'password' = ['required', 'string', 'min:8', 'confirmed'], ]); } 默认登录验证字段...(看过文档的都知道),注意:登录验证字段必须是在表里面唯一的。...下面我们用Laravel表单验证来实现一下: 1、增加字段: 为方便演示,我直接在 make auth 生成的迁移文件上直接修改,大家不要在实际项目中直接修改,而是通过新建迁移文件,使用修改表结构的方式增加字段

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YII关联字段并带搜索排序功能

在上一个项目中因为需要将关联的表的字段显示出来并且带搜索排序功能,这个在之前并没有接触过,因此在手册中查找了相关的资料把这个需求写出来了,并在有道云做了一些笔记,今天刚好是周末有时间就将它整理成一篇博客吧...需求:A表中有一个字段pt_id关联B表;现在需要在基于A表GII生成的CURL的基础上,增加A表关联B表字段的name值,并且带有搜索排序功能。   ...'form-control' 10 ]), 11 ], 12 //============= 13 ]   此时已经完成一大半了,你访问这个控制器,已经可以看到页面效果了,但是在搜索的时候确实失效的...因为此时你提交的这个字段信息是属于不安全的,程序中没有记录。   ...2.7、给该字段设置为安全级别 1 //在A Search中的设置规则方法中添加 2 //name字段为safe 3 [['name'], safe] 大工告成!!

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从神经搜索模态应用

本文约5400字,建议阅读10分钟 从神经搜索模态应用,这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。...提到神经搜索就必然想到模态数据,因为神经网络相比于传统搜索方式,其最大的优势就在于可以很方便地对不同模态的数据进行融合。...本文将从以下几个方面进行介绍: 从神经搜索模态应用 模态数据 模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索模态应用 首先看一个典型的模态数据——新闻,除了文字之外还会有图片的信息...另一方面,开发一个模态应用时,前期难免需要花一段时间去探索数据。这时,我们会需要检索数据,可能会用向量去看相似的数据都是什么样的,也可能用字段去做一些过滤,比如只看新京报写的一些新闻。...首先 ,Document 对不同模态的数据有更好的支持,比如,存图片的字段content_picture,之前只是存的 URL,加载时需要自己写图片下载的模块。

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MySQL字段去重的案例实践

同事提了个需求,如下测试表,有code、cdate和ctotal三列,select * from tt;现在要得到code的唯一值,但同时带着cdate和ctotal两个字段。...distinct支持单列去重和列去重,如果是单列去重,简明易懂,即相同值只保留1个,如下所示,select distinct code from tt;列去重则是根据指定的去重列信息进行,即只有所有指定的列信息都相同...实际上当distinct应用到多个字段的时候,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧贴着它的一个字段,即distinct同时作用了三个字段,code、cdate和ctotal,并不只是code字段,...select distinct code, cdate, ctotal from tt;而且distinct只能放到所有字段的前面,如果像这种,distinct之前有其它字段,则会提示错误,select...,也就是select查询的字段必须是group by中出现的或者使用聚合函数的,即校验更加严格。

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图演示高效的神经架构搜索

搜索策略 回想一下前一节提到,控制器会使用一些搜索策略生成子模型架构。这句话里会有2个问题— (1) 控制器如何决定? (2) 用什么搜索策略 ? 控制器如何做决定?...搜索策略又是什么 ? ENAS作者提出2种搜索和生成架构的策略: 宏搜索搜索搜索方法就是让控制器设计整个网络架构。...结束 这样就完成了—— 用宏搜索生成的一个子模型! 接下来是微搜索. 注意: 微搜索不像宏搜索那么直观。...1.2 微搜索 本文前面提过,微搜索用于设计模块或构建模块,这些模块会被连接到子模型形成最终的架构。...总结 宏搜索 (用于整个网络) 最终子模型如下 ? 图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络 微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ?

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