田培融的博客

ES提供给了一些自带的分词器，如标准分词器，空格分词器，对中文支持不好。 因此也就有了一些第三方的分词器。 如ik分词器，这里用着还不错， 不过有的时候还是不能满足我们工作中的需要，因此就需要在现成的分词器上加一些定制化的改造。 有点像设计模式中的装饰模式。这里选用的分词器是IK分词器。扩展新词进入 ik分词器的配置文件目录，创建new_dict.dic文件，并在里面添加自己想的词。然后在修改IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件。指定扩展词文件的路径。里面的还可以配置停用词，还远程扩展词

在ES中如果更新了词库，就需要对已经存在的索引重新构建。POST /shop/_update_by_query{ "query": { "bool": { "must": [ {"term": { "name": { "value": "南" } }}, { "term": { "name": {

带上距离字段查询“script_fields” 意思是说通过脚本可以得到一个定制化的字段 “lang”: “expression” 为固定写法，表示这是一个表达式。GET shop/_search{ "query": { "match": { "name": "凯悦" } }, "_source": "*", "script_fields": { "distance": { "script": { "source

索引定义思路定义字段， 就是说有哪些字段需要保存到es中。定义字段类型，哪些字段做分词，哪些字段做排序还有一些像地理信息等复杂类型的定义。定义字段的分词器创建索引PUT /shop{ "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "id":{ "type": "integer"}, "nam

安装进入到elasticsearch的安装目录下， 找到bin目录。 执行里面的elasticsearch-plugin 命令，这个命令是管理es中的插件的。 ik分词器就是一个插件。执行下面这个命令就可以安装成了， 注意IK分词器的版本要和es的版本一致才行。 具体哪个版本可以去github中去找。bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/downloa

算法介绍relevance score（相关度得分）算法：简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度Elasticsearch 使用的是 term frequency/inverse document frequency 算法，简称为 TF/IDF 算法TF/IDF 有以下三个组成Term frequency（词的频率）搜索文本中的各个词条在 field 文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关比如：搜索请求：hello world，肯定是 doc1 中得分

以下语法是在ES7中测试的，低版本可能会有不兼容的问题创建索引PUT /article{ "mappings": { "properties": { "title":{ "type": "text", "analyzer": "english" } } }}添加数据POST article/_doc/1{ "title":" a dog"}_doc： 是固定写法查询所有GET /article/_s

在给ES7手动创建索引的时候，会出现 这个异常。代码如下PUT twitter{ "mappings": { "_doc": { "properties": { "type": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" }, "user_name": { "type": "keyword" }, "email": { "type": "keyword" },