elasticsearch (dsl)

正排索引 和 倒排索引

正排索引:通过id ,查询content

倒排索引:通过content,查询到符合的 ids

eg:

通过《静夜思》,找到整片文章。

通过"明月",找到《静夜思》 《望月怀古》《关山月》等

get 查询

索引的基本信息:

GET your_index/_mapping //跟看mysql表字段差不多

GET your_index/_alias //查看索引的别名

GET /_cat/health?v //查看集群状态

GET _cat/indices // 查看所有index

GET _cat/shards/your_index //查看指定索引的分片数,每个分片有主(p)副(r)分片

查询索引内容:

match_all:

复制代码
GET /you_index/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
}

bool

bool查询是一个非常强大且常用的复合查询,它允许你组合多个查询条件。bool 查询的核心概念包括以下四种子句:

  1. must : 子句必须匹配文档。类似于 SQL 中的 AND 操作符。
  2. filter : 子句必须匹配文档,但不影响评分。也就是说,它只过滤文档,但不参与评分计算。
  3. should : 子句可以匹配文档。如果在一个 bool 查询中包含了多个 should 子句,则至少一个 should 子句必须匹配文档。类似于 SQL 中的 OR 操作符。
  4. must_not: 子句不能匹配文档。类似于 SQL 中的 NOT 操作符。

eg:

复制代码
GET you_index/_search
{
  "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "bool": {
                        "should": [
                            {
                                "term": {
                                    "name": {
                                        "value": "林俊凯",
                                        "boost": 1
                                    }
                                }
                            },
                            {
                                "term": {
                                    "zh_name": {
                                        "value": "林俊凯",
                                        "boost": 1
                                    }
                                }
                            }
                        ]
                    }
                },
                {
                    "bool": {
                        "should": [
                            {
                                "range": {
                                    "fans_num": {
                                        "gte": "800"
                                    }
                                }
                            },
                            {
                                "terms": {
                                    "tag": [
                                        1010,
                                        1013
                                    ]
                                }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "sort": {
        "_score": {
            "order": "desc"
        },
        "score": {
            "order": "desc"
        }
    }
}

range

复制代码
    "range": {
            "fans_num": {
              "gte": 800,
              "lte":126334
            }
     }

term

terms

prefix

multi_match

multi_phrase

analyzer

mla

standard

keyword

slop

3<80%

相关推荐
企业智能研究2 小时前
企业如何落地企微私域智能客服来降本增效:从技术选型到实施落地的完整指南
大数据·人工智能·企业微信·智能客服
delishcomcn2 小时前
边缘计算+AI模型:电化铝分切装备的智能化改造路径
大数据·人工智能·边缘计算
太原geo小侦探3 小时前
2026门店AI流量实测测评:同为实体门店,AI问答曝光差距在哪?
大数据·人工智能·生活·流量运营·内容运营
AI大法师3 小时前
一个机场如何被做成 IP 场景:宝可梦机场的设计方法总结
大数据·人工智能·设计模式·新媒体运营
朴马丁5 小时前
从制造到智造:PLM如何赋能企业研发创新
大数据·运维·人工智能·食品行业·流程行业plm·化工新材料行业·新能源材料行业
大大大大晴天️8 小时前
Hudi + StarRocks 查询加速:原理与实践
大数据·starrocks·hudi
夜郎king8 小时前
解决AI图文解析偏差:CodeBuddy多模型交叉校验+腾讯地图Skill经纬度定位实战
大数据·人工智能
智慧物业老杨8 小时前
物业费公共收益维修资金三类资金分账的合规管控
大数据·人工智能·物联网
不动明王19848 小时前
Presto 查询引擎内核详解:Worker 本地执行模型——从物理计划到可调度执行单元
大数据·presto·湖仓·查询引擎内核·pipeline执行
tkevinjd8 小时前
MiniCode 项目详解7:Memory 记忆系统
大数据·python·搜索引擎·llm·agent