赵利文的优快云博客

在创建索引之前，打开elasticsearch-head-master的符合查询选项卡。提交类型选择：_template/template_http_request_record提交方式：put提交内容：{ "index_patterns": [ "*" ], "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1, "index" : { "analysis

本次目标后端：使用Elasticsearch实现商品搜索。前端：使用Vue对查询的商品列表进行展示。使用Elasticsearch实现商品搜索配置TransportClient客户端通过TransportClient发起对ES（Elasticsearch的简称）的索引创建、关键词查询等功能。1. 在工程的POM.xm文件中添加相关依赖Jar包。在父级工程中，添加TransportClient的版本管理：<!--Elasticsearch--><dependency>

1. 在linux系统中，首先将将IK分词器下载下来wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.1/elasticsearch-analysis-ik-7.7.1.zip将文件加压到Elasticsear安装目录的plugin/analysis-ik下unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.1.zip -d /usr/share/elasticsearch

可以通过elasticsearch-head-master设置。elasticsearch-head-master的安装，可以参见文章：全文检索技术_elasticsearch-head-master插件的下载安装通过浏览器进入，选择复合查询选项卡：查询地址：输入你对应服务elasticsearch的地址。索引模板选择：_template/template_http_request_record提交方式：putjson提交内容：以下的内容提交成功后，将为之后的索引创建默认生成5个分片和一个

elasticsearch-head-master插件，可以非常方便地查看Elasticsearch的集群信息、节点状态等信息，并提供了通过网页进行索引的创建、关闭、删除等功能。elasticsearch-head-master下载地址：点击进入下载页面1.通过unzip elasticsearch-head-master.zip命令将文件解压。解压成功后，进入elasticsearch-head-master目录。因为该插件是用node.js相关技术开发的，所以需要配置一下node.js相关环境。

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/安装流程可以通过两种方式安装。1.CentOS通过yum安装：配置yum源：[elasticsearch]name=Elasticsearch repository for 7.x packagesbaseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yumgpgcheck=1gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-e

    通过前几篇《全文检索技术专栏》关于倒排索引算法的原理、Lucene分词、索引的创建等内容的介绍，Lucene中最重要也是最能体现Lucene作用的非搜索功能莫属。Lucene对创建的索引可实现多种搜索功能（词项查询、多域查询、布尔查询、范围查询、模糊查询、通配查询），在进行搜索时，将查询条件封装成query对象，最终得到多个document数据。词项查询词项查询是最基本的查询方式，查询参数就是一个域中的词语。判断倒排索引表中是否有相关词项，最终将docum

可以通过Lucene实现全文中重要的组成部分——索引文件的创建。创建索引基本流程选择一个文件夹，作为索引输出的目录。创建索引输出流对象读取数据源，封装document对象，根据域属性定义文档对象的属性。通过输出流对象，将讲过倒排索引计算的结果输出到指定目录下的目录中，完成索引的创建。代码演示注释写的比较详细，就不过多解释了：import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;import org.apache.

分词器概括    分词器是创建倒排索引的基础。分词是对语言中有含义的信息单元切分出来。但是世界上有那么多语言，不可能有一种分词器可以理解所有语言，对所有语言进行准确分词。所以，Lucene为了让其它个人或组织开发的不同分词器提供了一套接口规范——Analyzer。只要实现了这个接口的分词器，就可以加入到Lucene的分词家族中。分词器测试我们通过一个小的案例，来看一下不同的分词器的分词效果。创建Maven工程，引入相关依赖：<?xml version=

索引的概念    索引在生活中存在方方面面的应用。比如你去超市，超市把商品分了不同的区间，日用平、生鲜、粮油、饮料等等，比如你去买可乐，直接去立着饮料牌子的区间去找就可以，不用去挨着寻找，那这里的“牌子”就是索引。再以字典为例，要找“赵”这个字的详细解释，你不需要捧着厚厚的字典从头到尾找，只要翻到z字母所在区间去找就可以了。    由上所述，索引的目的就是帮助你快速查找目标。如果以信息的角度讲，索引就是一批具有顺序的数据结构

    在真正介绍Lucene之前，需要简单了解一下全文检索技术。Lucene和全文检索技术的关系——前者是后者的工具，也就是说Lucene是实现全文检索的工具之一。除了Lucene之外，还会很多其它实现全文检索的技术。搜索背景    目前很多大型的网站，都离不开搜索。比如京东、天猫、淘宝等各大电商网站，美团、58同城等生活服务类平台，百度、google等搜索引擎更不用说。