ElasticSearch 实现分词全文检索 - 测试数据准备

String json = JSON.toJSONStringWithDateFormat(sms, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); FastJson 将日期格式化 BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(); Integer idx = 1; for (String json : jsonList) {

ElasticSearch 实现分词全文检索 - term、terms查询

term 查询 term的查询是代表完全匹配,搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词,对你的关键字去文档分词库中的去匹配内容 terms和term的查询机制是一样,都不会将指定的查询关键字进行分词,直接去分词库中匹配,找到相应文档内容。 terms是在针对一个字段包含多个值的时候使用。 term: where province = 江苏 terms: where province = 江苏 or p

ElasticSearch 实现分词全文检索 - match、match_all、multimatch查询

match查询属于高层查询,他会根据你查询的字段类型不一样,采用不同的查询方式。 - 查询的是日期或者是数值的话,他会将你基于的字符串查询内容转换为日期或者数值对待。 - 如果查询的内容是一个不能被分词的内容 (keyword) ,match查询不会对你指定的查询关键字进行分词。 - 如果查询的内容时一个可以被分词的内容 (text),match会将你指定的查询内容根据一定的方式去分词,去分词库中

ElasticSearch 实现分词全文检索 - id、ids、prefix、fuzzy、wildcard、range、regexp 查询

fuzzy查询:模糊查询,我们输入字符的大概,ES就可以 wildcard 查询:通配查询,和MySQL中的 like 差不多,可以在查询时,在字符串中指定通配符 * 和占位符? range 查询:范围查询,只针对数值类型,对某一个Field进行大于或小于的范围指定查询 regexp 查询: 正则查询,通过你编写的正则表达式去匹配内容

ElasticSearch 实现分词全文检索 - Scroll 深分页

ES 对 from + size 有限制,两者之和不能超过1W Scroll查询方式,不适合做实时的查询,每次都是从数据文档中的ID去获取,效果高了,但文档中的ID(第二步)不是实时更新的,一般后台管理的方式用 Scroll 比较方便

ElasticSearch 实现分词全文检索 - delete-by-query

delete-by-query 根据 term、match 等查询方式去删除大量的文档 > 如果需要删除的内容,是index下的大部分数据,不建议使用,因为去匹配文档时还是一个一个的拿到文档ID,去删除 推荐创建一个全新的index,将保留的文档内容,添加到全新的索引中

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 复合查询

boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score - positive:只有匹配上positive的查询的内容,才会被放到返回的结果中 - negative:如果匹配上和positive并且也匹配上了negative,就可以降低这样的文档 score. - negative_boost:指定系数,必须小于 1.0 关于查询时,分数是如何计算的: - 搜索的关键字在文档中出现的频次越高,

ElasticSearch 实现分词全文检索 - filter查询

query,根据查询条件,去计算文档的匹配度得到一个分数,并且根据分数进行排序,不会做缓存。【精准匹配度高】 filter,根据查询条件去查询文档,不去计算分数,而且filter会对经常被过滤的数据进行缓存。【查询效率会高】

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 高亮查询

目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES、Kibana、IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot E

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality

目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES、Kibana、IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot E

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 经纬度定位商家距离查询

目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES、Kibana、IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot E

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 搜素关键字自动补全(Completion Suggest)

ES使用Completion Suggest 做关键字自动补全时,实际应用中搜索性能更加高效,建议多开一个子字段,如下示例,假设要根据title字段做关键字自动补全,不要改原字段的类型,多开一个子字段title.suggest,类型设置为completion,然后之后的suggest针对title.suggest字段做操作

ElasticSearch 实现分词全文检索 - SpringBoot 完整实现 Demo 附源码【完结篇】

搜素关键字自动补全(suggest),分词全文搜索 系统初始化,ElasticSearch ES 创建索引(EsIndexTest.createIndexTest) 模拟后台管理员,在添加文章时,将要检查的字段内容,同步到ES中(EsIndexTest.addArticleTest) 模拟用户搜索,在搜索框中查关键词“人工”(EsIndexTest.earchTest)

如何实现 Java SpringBoot 自动验证入参数据的有效性

Java SpringBoot 通过javax.validation.constraints下的注解,实现入参数据自动验证 如果碰到 `@NotEmpty` 否则不生效,注意看下 `@RequestBody` 前面是否加上了`@Valid`

如何实现千万级优惠文章的优惠信息同步

金融社区优惠文章是基于京东商城优惠商品批量化自动生成的,每日通过不同的渠道获取到待生成的SKU列表,并根据条件生成优惠文章。 但是,生成优惠文章之后续衍生问题:该商品无优惠了,对应文章需要做取消推荐或下架处理,怎样能更快的知道该商品无优惠了呢?

如何实现云数据治理中的数据安全?

云计算被定义为计算资源的共享池,已经在不同的应用领域广泛部署和使用。在云计算中,数据治理在提高整体性能和确保数据安全方面发挥着至关重要的作用。本研究从管理和技术应用两方面探讨如何实现云数据治理中的数据

go 实现ringbuffer以及ringbuffer使用场景介绍

> ringbuffer因为它能复用缓冲空间,通常用于网络通信连接的读写,虽然市面上已经有了go写的诸多版本的ringbuffer组件,虽然诸多版本,实现ringbuffer的核心逻辑却是不变的。但发现其内部提供的方法并不能满足我当下的需求,所以还是自己造一个吧。 源码已经上传到github ```

golang 实现四层负载均衡

> 大家好,我是蓝胖子,做开发的同学应该经常听到过负载均衡的概念,今天我们就来实现一个乞丐版的四层负载均衡,并用它对mysql进行负载均衡测试,通过本篇你可以了解到零拷贝的应用,四层负载均衡的本质以及实践。 本文代码已经上传到github ```shell https://github.com/Ho

java实现朴素rpc

远程过程调用(RPC),比较朴素的说法就是,从某台机器调用另一台机器的一段代码,并获取返回结果。 实现了rpc的通信过程,完成度比较高。 针对大流量的服务端还有优化空间,比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。

java实现 微信公众号推送消息 ,cv 就可运行!!!

一,注册公众号 1,官网地址:申请测试公众号 地址: 微信公众平台 (qq.com) 文档地址:微信开放文档 (qq.com) 2,注册后可以查看自己的appId 和 appsecret 3,创建模板 请注意: 1、测试模板的模板ID仅用于测试,不能用来给正式帐号发送模板消息 2、为方便测试,测试模