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
IT新视界2 小时前
大数据开发工具-Transwarp Data Studio
大数据
donoot2 小时前
Linux系统下图书馆级电子书全自动标准化分类整理完整实施方案
大数据·linux·运维·电子书管理
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
如何比较两个 Elasticsearch 索引并找出缺失的文档
大数据·运维·数据库·elasticsearch·搜索引擎
xixixi777773 小时前
三大 AI 安全里程碑:Akamai 高危风险预警、智能体水印强制落地、PQC 量子安全全产业链统一
大数据·人工智能·安全·ai·大模型·智能体·政策
imbackneverdie5 小时前
AI4S不止于分子药物:以MedPeer为代表的科研基建打开产业新增量
大数据·人工智能·算法·aigc·科研·学术·ai 4s
ApacheSeaTunnel6 小时前
为什么 Data Ingestion 还没有被 Fivetran/Airbyte 完全解决?
大数据·开源·数据集成·seatunnel·技术分享·数据同步·airbyte·fivetran
启雀AI7 小时前
科技企业如何沉淀研发知识,减少重复开发和经验流失?
大数据·科技·软件需求·知识库·知识管理
大大大大晴天7 小时前
Hudi技术内幕:Schema Evolution原理与实践
大数据
kiros_wang7 小时前
ExploreYC 新手快速入门与实战指南
大数据·人工智能·物联网
阿里云大数据AI技术7 小时前
Elasticsearch 智能助手:Agent 让运维从经验驱动迈向智能协同
人工智能·elasticsearch·agent