摘要：一、高亮 ### Elasticsearch中实现高亮的语法比较简单： ~~~ # 在使用match查询的同时，加上一个highlight属性： ~~~ pre_tags：前置标签 ~~~ post_tags：后置标签 ~~~ fields：需要高亮的字段 ~~~ name：这里声明title字段需
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摘要：一、排序 ### 相关性评分排序 ~~~ 默认情况下，返回的结果是按照 相关性 进行排序的——最相关的文档排在最前。 ~~~ 首先看看 sort 参数以及如何使用它。 ~~~ 为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。 ~~~ 在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进
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摘要：一、分页 ### Elasticsearch中实现分页的语法非常简单： POST /book/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ {"price": {"order": "desc"}} ], "size": 2, "from": 0
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摘要：一、Filter DSL ### Filter DSL ~~~ Elasticsearch中的所有的查询都会触发相关度得分的计算。 ~~~ 对于那些不需要相关度得分的场景下，Elasticsearch以过滤器的形式提供了另一种查询功能， ~~~ 过滤器在概念上类似于查询，但是它们有非常快的执行速度，
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摘要：一、词条搜索(term query) ### term 查询用于查询指定字段包含某个词项的文档 POST /book/_search { "query": { "term" : { "name" : "solr" } } } 二、词条集合搜索(terms query) ### terms 查询用于查
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摘要：一、复合搜索(compound query) ### 布尔搜索(bool query) ~~~ # bool 查询用bool操作来组合多个查询子句为一个查询。 可用的关键字： ~~~ must：必须满足 ~~~ filter：必须满足，对集合包含/排除的简单检查，计算速度非常快，不参与、不影响评分
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摘要：一、词条级搜索(term-level queries) ### 词条级搜索 ~~~ 可以使用term-level queries根据结构化数据中的精确值查找文档。 ~~~ 结构化数据的值包括日期范围、IP地址、价格或产品ID。 ~~~ 与全文查询不同，term-level queries不分析搜索词
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摘要：一、短语搜索(match phrase query) ### 短语搜索 ~~~ match_phrase是分词的，text也是分词的。 ~~~ match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的 ### 搜索示例 GET /yanqi-proper
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摘要：一、query_string 查询 ### query_string查询 ~~~ 该查询与match类似，但是match需要指定字段名， ~~~ query_string是在所有字段中搜索，范围更广泛。 ~~~ Query String Query提供了无需指定某字段而对文档全文进行匹配查询的 ~~
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摘要：一、全文搜索(full-text query) ### 全文搜索(full-text query) ~~~ 全文搜索能够搜索已分析的文本字段，如电子邮件正文，商品描述等。 ~~~ 使用索引期间应用于字段的同一分词器处理查询字符串。全文搜索的分类很多 几个典型的如下: 二、匹配搜索 ### 匹配搜索(
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摘要：一、Query DSL ### QueryDSL ~~~ https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/query-dsl.html ~~~ Elasticsearch提供了基于JSON的完整查询DSL（Domain Spec
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摘要：一、文档增删改查及局部更新 ### 文档增删改查及局部更新 ~~~ 文档，即索引库中的数据，会根据规则创建索引，将来用于搜索。 ~~~ 可以类比做数据库中的一行数据。 ### 新增文档 ~~~ 新增文档时，涉及到id的创建方式，手动指定或者自动生成。 ~~~ 新增文档（手动指定id） 二、创建文档：
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摘要：一、更新文档（全部更新） ### 把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了，不过修改必须指定id ~~~ id对应文档存在，则修改 ~~~ id对应文档不存在，则新增 ~~~ 比如，我们把使用id为4，不存在，则应该是新增 ### 更新示例 ### 再次执行刚才的请求，不过把数据改一下：可以看到结
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摘要：一、映射操作 ### 映射操作 ~~~ 索引创建之后，等于有了关系型数据库中的database。 ~~~ Elasticsearch7.x取消了索引type类型的设置，不允许指定类型，默认为_doc，但字段仍然是有的， ~~~ 我们需要设置字段的约束信息，叫做字段映射（mapping）字段的约束包括
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摘要：一、词典使用 ### 词典使用 ~~~ # 扩展词： ~~~ 就是不想让哪些词被分开，让他们分成一个词。比如上面的江大桥 ~~~ # 停用词： ~~~ 有些词在文本中出现的频率非常高。但对本文的语义产生不了多大的影响。 ~~~ 例如英文的a、an、the、of等。或中文的”的、了、呢等”。这样的词称
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摘要：一、安装IK分词器 ### 安装IK分词器 ~~~ # hadoop01~03：使用root用户部署IK分词器，然后重启ES服务 ~~~ # 在elasticsearch安装目录的plugins目录下新建 analysis-ik 目录 [root@hadoop02 ~]# mkdir /opt/ya
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摘要：一、部署kibana服务 ### 下载kibana版本包 ~~~ # 下载kibana服务版本包：使用root用户部署 [root@hadoop02 software]# wget -c https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.3
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摘要：一、索引操作（创建、查看、删除） ### 创建索引库语法 ~~~ Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求， ~~~ 你可以用任何工具发起http请求 ~~~ # 语法 PUT / 索引名称 { "settings": { "属性名": "属性值" } }
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摘要：一、Kibana概述 ### 什么是Kibana ~~~ Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具， ~~~ 可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。 ~~~ 而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的
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摘要：一、ElasticSearch-head：谷歌浏览其插件方式安装：# 测试环境推荐使用 ### ElasticSearch-head：谷歌浏览其插件方式安装：# 测试环境推荐使用 ~~~ Elasticsearch 5之后则需要将elasticsearch-head服务单独运行， ~~~ 并且支持C
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