胖虎儿的博客

ElasticSearch (ES)学习之路（六）Springboot2.3.1整合ES 7.6.1本文采用springboot2.3.1版本 es版本为7.6.1引入依赖maven <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsea

ElasticSearch (ES)学习之路（五）ES 复杂搜索（ 匹配 过滤 精准 排序 高亮）在上文中，我们查询小红 其kinbana 语法是这样写的GET /lei/one/_search?q=name:小丽前文中，也是做了分析，由于有多个包含‘小丽’的数据，所以我们在搜索’小丽’ 时将与之相匹配的数据全部搜索了出来，并且 ，搜索出的每条数据都包含了一个_score 分值字段其实质意义：_score=分值=匹配度 结果匹配度越高 分值则越高，则排名越是考前在实际查询语法时候，我

ElasticSearch (ES)学习之路（四）ES 中个别专有名词解释，以及在Kibanna中使用Resful风格操作ES（一）个别名词解释：Cluster （集群）一个集群包含一个或多个分配了相同的集群名称的节点。每个集群都有一个主节点是集群自动选择产生,并且可以决定如果当前主节点失败，哪些可以替换。其下载解压 后实质也是一个集群 ，只有一个节点而已 （一个人也是一支军队原则）Document（文档）文档是存储在elasticsearch中的一个JSON文件。这是相当与关系数据库中表的一行数

Elasticsearch (ES) 学习之路三 IK 分词器安装与使用IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器,如果项目所做业务为国内业务 那么使用IK分词器 即可满足大部分 分词场景IK 分词安装（Win）解压上文中下载的IK 分词器压缩包 解压到 es 安装目录下的 plugins 下 新建 ik 目录解压后 ，从起ES，查看是否读取插件kibanna 中 使用IK 分词器两种分词算法ik_smart最少切分算法 当前切分 算法为最少切分法 何为最少切分呢，即按照其

ElasticSearch (ES)学习之路（二）Win10安装ES，可视化界面，Kibanna我前一段时间学习的时候ES 还是7.6.x 现在看ES 官网已经到了7.8.X了,迭代维护的速度还是挺快的。个人安装软件ES Kinbanna 版本均为7.6.1软件我放在了百度云盘中 有linux ，win 两个版本百度云连接 提取码：61arWin10 版本下 ES Kibanna 安装非常简单 解压即可运行ES 安装ES 的使用 与JDK 有关系 ，所以在安装ES的时候，先确定所

ElasticSearch (ES)学习之路（一）最近在自主学习全文检索技术中…为什么咱们的数据库有了查询查询功能还要额外使用其余的搜索技术？为什么要用搜索引擎？我们的所有数据在数据库里面都有，而且 Oracle、Mysql等数据库里也能提供查询检索或者聚类分析功能，直接通过数据库查询不就可以了吗？确实，我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过建数据库索引，优化SQL等方式进行提升效率，甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。如果数据量更大，就可以分库分表来分担查询压力