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
2601_957787583 小时前
全场景矩阵系统多端统一体验与跨端实时同步技术实践
大数据·人工智能·矩阵·多端统一·跨端同步
面向Google编程5 小时前
从零学习Kafka:消费者组重平衡
大数据·kafka·负载均衡
TDengine (老段)6 小时前
TDengine RAFT共识协议 — 选举、日志复制、快照与仲裁
android·大数据·数据库·物联网·架构·时序数据库·tdengine
Tingjct9 小时前
git/gdb指令
大数据·git·elasticsearch
dingzd9510 小时前
Reddit验证资料测试之后跨境品牌如何提升社区运营可信度
大数据·人工智能·矩阵·新媒体运营·内容营销·跨境
多年小白11 小时前
紫光国微(002049) 分析
大数据·科技·深度学习·ai
小杨互联网11 小时前
你的旧 Kindle 还能用,但平台说它该退休了
大数据·经验分享·科技·ai
泰迪智能科技12 小时前
高校人工智能与大数据产品体系及解决方案介绍
大数据·人工智能
沪漂阿龙12 小时前
面试题详解:Agent 记忆管理全解析——历史对话获取、摘要记忆、事实记忆、知识图谱记忆一次讲透
大数据·人工智能·知识图谱