ElasticsearchCRUD使用(十)【Elasticsearch类型与ElasticsearchCRUD的映射】

使用Elasticsearch的copy_to功能提升大数据搜索效率 在上面的示例中,我们定义了一个名为"combined_field"的新字段,并将"title"和"description"字段的内容复制到这个字段中。由于"title"和"description"字段的内容都被复制到了"combined_field"字段中,因此我们可以在"combined_field"字段上执行搜索操作,并获得相关的结果。假设我们有一个包含大量文档的索引,每个文档都有一个名为"title"的字段和一个名为"description"的字段。首先,我们需要创建一个新的索引,并定义相应的映射。 阅读详情

本文介绍如何使用ElasticsearchCRUD来定义Elasticsearch中类型的映射。 可以使用ElasticsearchCRUD的属性来定义Elasticsearch中的Core Types定义。

映射属性

可以使用ElasticsearchCRUD中的属性定义映射定义。 支持大部分Elasticsearch核心类型定义。 下面是一个使用Elasticsearch映射定义的类的例子。

public class AmazingThisMapping
{
    public int Id { get; set; }

    [ElasticsearchInteger(Coerce=true)]
    public int NumberOf { get; set; }

    [ElasticsearchString(CopyTo = "data")]
    public string Name { get; set; }

    public string Description { get; set; }

    public string Data { get; set; }

    [ElasticsearchInteger]
    public short SmallAmount { get; set; }

    [ElasticsearchString(Boost = 1.4, Fields = typeof(FieldDataDefNotAnalyzed), Index = StringIndex.analyzed)]
    public string DescriptionBothAnayzedAndNotAnalyzed { get; set; }

    [ElasticsearchDouble(Boost = 2.0,Store=true)]
    public double Cost { get; set; }

    [ElasticsearchDate]
    public DateTime Timestamp { get; set; }

    [ElasticsearchDate]
    public DateTimeOffset TimestampWithOffset { get; set; }
}

一旦已经定义了具有映射的类,可以使用context.CreateIndex方法在Elasticsearch中创建它。

using (var context = new ElasticsearchContext(ConnectionString, new ElasticsearchSerializerConfiguration(ElasticsearchMappingResolver)))
{
 context.TraceProvider = new ConsoleTraceProvider();
 context.CreateIndex<AmazingThisMapping>();
}

not_analyzed,analyzed字符串字段的示例

有时需要同时保存analyzed和non-analyzed的搜索请求的字符串。这是通过Elasticsearch中的字段属性实现的。 这可以在ElasticsearchCRUD中使用ElasticsearchString属性中的Fields属性定义。 此属性特性需要Type。 然后,该类型定义所有必需属性为字段定义。

public class Whatever
{
  [ElasticsearchString(Boost = 1.4, Fields = typeof(FieldDataDefNotAnalyzed), Index = StringIndex.analyzed)]
  string DescriptionBothAnayzedAndNotAnalyzed { get; set; }
}

This class is used to define the field mappings in the fields property. This example has just one example, but you can define as many as required.
public class FieldDataDefNotAnalyzed
{
  [ElasticsearchString(Index = StringIndex.not_analyzed)]
  public string Raw { get; set; }
}

这将创建以下映射:

"descriptionbothanayzedandnotanalyzed": {
   "type": "string",
   "boost": 1.4,
   "fields": {
   "raw": {
      "type": "string",
      "index": "not_analyzed"
   }
  }
}

copy_to定义

可以使用CopyTo属性或CopyToList属性定义copy_to字段映射。

public class Whatever
{
  [ElasticsearchString(CopyTo = "data")]
  public string Name { get; set; }
  public string Description { get; set; }
  public string Data { get; set; }
}

然后可以在搜索查询中使用。 以下查询搜索数据字段以匹配World字符串。

{
 "query": {
   "bool": {
      "must": [
      {
         "match" : {
            "data" : "World"
         }
      }
     ]
   }
 }
}

要查看可能的类型和映射定义的完整列表以及每个属性属性的含义,请参阅Elasticsearch中的Core Types文档。 这些在ElasticsearchCRUD.ContextAddDeleteUpdate.CoreTypeAttributes命名空间中的ElasticsearchCRUD中定义。 然后,这些映射定义可用于ElasticsearchCRUD中的任何类型的文档结构。

【Elasticsearch】使用Elasticsearch中的copy_to来提高搜索效率 1.概述 转载:使用Elasticsearch中的copy_to来提高搜索效率 在今天的这个教程中,我们来着重讲解一下如何使用Elasticsearch中的copy来提高搜索的效率。比如在我们的搜索中,经常我们会遇到如下的文档: { "user" : "双榆树-张三", "message" : "今儿天气不错啊,出去转转去", "uid" : 2, "age" : 20, "city" : "北京", "pro 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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