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
科技发布11 分钟前
传播易整合商圈媒体,商场停车场灯箱广告高效落地
大数据·人工智能·媒体
Zach_菠萝侠17 分钟前
【DeepSeek Harness 研究】进化方向3:插件生态治理 思考、设计与实现
elasticsearch·deepseek
MindUp35 分钟前
大模型在命理排盘场景下的多平台功能对比与工程化思考
大数据·人工智能
小刘快学习1 小时前
印刷包装企业的工艺问答与报价,为什么从直连模型改成了聚合网关
大数据·人工智能
大模型探索者1 小时前
2026零售与电子商务大模型训推平台选型指南:大促高并发与极致算力降本破局
大数据·人工智能·零售
WA内核拾荒者1 小时前
WhatsApp账号运营SOP的可视化编排与流水线监控
大数据·数据库·windows
楷哥爱开发1 小时前
目标国家 IP 会影响 TikTok、Instagram 的内容分发和受众地区吗?
大数据·运维·tcp/ip
南京云森杉木桩1 小时前
水利木桩源头直供,质量可靠价格更优
大数据·python
CIO_Alliance2 小时前
AI算法系列(2)| 决策树与随机森林XGBoost:企业AI化转型中的树模型选型逻辑
大数据·人工智能·算法·决策树·系统集成·企业cio联盟·企业级ai化转型
数据智研2 小时前
【数据分享】陕西区域统计年鉴(2012-2018)
大数据·人工智能·信息可视化·数据分析