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Elasticsearch/ES教程(10):DSL简单查询

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:match_querymulti_match_query精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是

Elasticsearch/ES教程(14):搜索结果排序

默认情况下,ES的搜索结果是排序的,是按 相关性 倒序排列的———相关性最高的排在最前面。那么什么是相关性,相关性如何计算?每个文档都有相关性评分,用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高,相关性越高。查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。(评分的计算方式取决于查询类型 不同的查询语句用于不同的目的,这里不详细介绍。)Elasticsearch 的

Elasticsearch/ES教程(19):RestClient排序分页

from+size基本使用不做介绍。深度分页问题。页数越深,处理文档越多,占用内存越多,耗时越长。尽量避免深度分页,es通过 index.max_result_window参数限定最多到10000条数据。scroll遍历文档集的api,以快照的方式来避免深度分页的问题;scroll不能用来做实时搜索,因为数据不是实时的。(因为它取的是某个时刻数据的快照,最新的数据进不来)尽量不要使用复杂

Linux使用docker安装RabbitMq

RabbitMQ是一个实现了AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议的消息队列服务,用Erlang语言。是面向消息的中间件。你可以把它想像成一个邮局:你把信件放入邮箱,邮递员就会把信件投递到你的收件人处。在这个比喻中,RabbitMQ是一个邮箱、邮局、邮递员。RabbitMQ和邮局的主要区别是,它处理的不是纸,而是接收、存储和发送二进制的数据

Elasticsearch/ES教程(12):DSL复合查询之Function Score Query

原始算分 query score相关性算分 & 算分函数weight给定一个常量值,作为函数结果function scorefield_value_factor用文档中的某个字段值作为函数结果random_score随机生成一个值,作为函数结果 script_score自定义计算公式,公式结果作为函数结果加权模式定义query score 和 function score

Elasticsearch教程(5):索引库增删改查

Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键(字段或属性的名称)和它们对应的值(字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据)之间建立联系。Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构,这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个

Idea设置默认Maven

如果需要自定义maven.可以先去下载,点击查看 下载配置Maven的教程 1.打开设置File - Other Setttings - Settings For New Projects2.填写自定义mavenBuild, Execution, Deployment - Build Toos - Maven

Elasticsearch教程(8):RestClient操作索引Index

ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES。官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html其中的Java Rest Client又包括两种:Java Low Level Rest ClientJava High Level Res