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
易营宝4 小时前
多语言网站建设避坑指南:既要“数据同步”,又能“按市场个性化”,别踩这 5 个坑
大数据·人工智能
fanstuck4 小时前
从0到提交,如何用 ChatGPT 全流程参与建模比赛的
大数据·数学建模·语言模型·chatgpt·数据挖掘
春日见4 小时前
vscode代码无法跳转
大数据·人工智能·深度学习·elasticsearch·搜索引擎
萤丰信息5 小时前
AI 筑基・生态共荣:智慧园区的价值重构与未来新途
大数据·运维·人工智能·科技·智慧城市·智慧园区
冰糖猕猴桃8 小时前
【AI】把“大杂烩抽取”拆成多步推理:一个从单提示到多阶段管线的实践案例
大数据·人工智能·ai·提示词·多步推理
才盛智能科技9 小时前
K链通×才盛云:自助KTV品牌从0到1孵化超简单
大数据·人工智能·物联网·自助ktv系统·才盛云
广州赛远9 小时前
IRB2600-201.65特殊机器人防护服清洗工具详解与避坑指南
大数据·人工智能
川西胖墩墩9 小时前
垂直模型价值:专业领域超越通用模型的竞争
大数据·人工智能
Data_Journal10 小时前
如何使用 Python 解析 JSON 数据
大数据·开发语言·前端·数据库·人工智能·php
威胁猎人10 小时前
【黑产大数据】2025年全球KYC攻击风险研究报告
大数据·区块链