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
TTBIGDATA28 分钟前
【Ambari Plus】14.Hue 安装
大数据·hadoop·ambari·hdp·hue·cdh·bigtop
AI创界者41 分钟前
零基础上手!ComfyUI + LTX-2.3 图生视频完整工作流搭建与调优指南(附避坑细节)
大数据·人工智能
有Li1 小时前
基于扩散模型的超声计算机断层成像实现肌肉骨骼组织高保真三维重建文献速递/基于多模态的医学影像分割与理解
大数据·深度学习·文献·医学生
weishuangyun1232 小时前
2026小程序开发全流程:从平台选择到功能定制的完整白皮书
大数据
记忆停留w2 小时前
从单体到微服务:Redis 协同 MySQL、Milvus、MinIO 搭建企业级RAG/AI Agent脚手架架构
大数据·人工智能·redis·微服务·ai·架构·milvus
亿信华辰软件4 小时前
数据资产入表,数据治理厂商能做什么
大数据·数据资产·数据资产入表
小顿的企业观察5 小时前
中企出海战略规划,正在从“走出去”转向“走进去”
大数据·运维·人工智能·产品运营·制造
AllData公司负责人5 小时前
数据库同步平台|AIIData数据中台实现OceanBase、达梦数据库、OpenGauss、人大金仓、Hive、TDengine 一键接入Doris
大数据·数据库·hive·mysql·oceanbase·tdengine
stonewl25996 小时前
2026年PDF标签打印的低成本误区
大数据·人工智能
IvorySQL6 小时前
从双解析器到循环工程:IvorySQL 五年技术演进路线的深度观察
大数据·数据库·人工智能·postgresql·开源