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
安托智造8 小时前
MBD:从二维图纸到三维模型的制造革命(下)
大数据·人工智能·制造·mbd
geovindu9 小时前
sql:SQL Pagination and Limiting Results using PorstgreSQL 18.0
大数据·数据仓库·sql·postgresql·数据库开发·数据库架构·1024程序员节
鲁邦通物联网10 小时前
PLC数据接入MES的边缘计算网关架构设计:别让MES直接理解控制变量
大数据·边缘计算·数据采集·工业数据采集·边缘计算网关·5g数采·plc数采
Never_every9910 小时前
位图转矢量工具哪个好?实测抠抠图AI位图转矢量工具
大数据·前端
4SAPI11 小时前
AI 数据分析工具大模型 API 选型指南
大数据·人工智能·架构·php·1024程序员节
北京青蓝智慧马老师11 小时前
比外部黑客更难防的,是那个有权限的自己人(3 个脱敏复盘)
大数据·数据库·人工智能
长欢喜一场12 小时前
豆包:字节跳动AI助手的全方位透视
人工智能·搜索引擎·1024程序员节
云上先途14 小时前
开发专属 AI 工具,数据安全和隐私风险怎么规避?
大数据·人工智能·深度学习
2601_9672127215 小时前
高防护轨道式插座安全结构与工程适配技术说明
大数据·经验分享·安全
ha_lydms15 小时前
AnalyticDB MySQL 技术架构
大数据·hadoop·mysql·adb·spark·dataworks·1024程序员节