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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Looking at Time一章。 时间数据处理(Looking at Time) 如果在ES中，搜索是最常见的行为，那么创建日期柱状图(Date Histogram)肯定是第二常见的。为什么要使用日期柱状图呢？ 想象在你的数据中有一个时间戳。数据是什 阅读全文
2017年5月18日
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 function_score查询 function_score查询是处理分值计算过程的终极工具。它让你能够对所有匹配了主查询的每份文档调用一个函数来调整甚至是完全替换原来的_score。 实际上，你可以通 阅读全文
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 忽略TF/IDF 有时我们不需要TF/IDF。我们想知道的只是一个特定的单词是否出现在了字段中。比如我们正在搜索度假酒店，希望它拥有的卖点越多越好： WiFi 花园(Garden) 泳池(Pool) 而关 阅读全文
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数据建模(Modeling Your Data) ES是一头不同寻常的野兽，尤其是当你来自SQL的世界时。它拥有很多优势：性能，可扩展性，准实时的搜索，以及对大数据的分析能力。并且，它很容易上手！只需要下载就能够开始使用它了。 但是它也不是魔法。为了更好的利用ES，你需要了解它从而让它能够满足你的需 阅读全文
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1. 取得某个索引中某个字段中的所有出现过的值 这种操作类似于使用SQL的SELECT UNIQUE语句。当需要获取某个字段上的所有可用值时，可以使用terms聚合查询完成： 因为目标是得到name字段上的所有出现过的值，因此search_type被设置为了count，这样在返回的响应中不会出现冗长 阅读全文
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Partial Matching一章。 索引期间的优化(Index-time Optimizations) 目前我们讨论的所有方案都是在查询期间的。它们不需要任何特殊的映射或者索引模式(Indexing Patterns)；它们只是简单地工作在已经存在于 阅读全文
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比如日期，数值和字符枚举值)的数据库，它们只需要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询即可。 尽管布尔类型的YES 阅读全文
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 Lucene中的Practical Scoring Function 对于多词条查询(Multiterm Queries)，Lucene使用的是布尔模型(Boolean Model)，TF/IDF以及向量 阅读全文
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 通过查询结构调整相关度 ES提供的查询DSL是相当灵活的。你可以通过将单独的查询子句在查询层次中上下移动来让它更重要/更不重要。比如，下面的查询： quick OR brown OR red OR fox 阅读全文
