当你使用query_string的时候,默认就在这个_all字段上去做查询,而不需要挨个字段遍历,节省了时间。 properties中定义了特定字段的分析方式 type,字段的类型为string,只有string类型才涉及到分词,像是数字之类的是不需要分词的。 store,定义字段的存储方式,no代表不单独存储,查询的时候会从_source中解析。当你频繁的针对...
ES原生Easy-Es类型是否支持分词描述 termeqkeyword类型否完全匹配,查询条件必须都是text分词中的,且不能多余,多个分词时必须连续,顺序不能颠倒。 wildcardlike/likeLeft/likeRight不支持否根据 API 模糊匹配,like全模糊,likeLeft左模糊,likeRight右模糊。
LambdaEsQueryWrapper<AlarmRecordEntity> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>(); // title: 分词查询 // 如果是模糊查询 则使用like if(StrUtil.isNotEmpty(form.getTitle())){ wrapper.match(AlarmRecordEntity::getTitile, form.getTitle()); } // 设备编码 eq 搜索 if(StrUtil.isNotEmpty(form.getDevi...
支持ES高阶语法:支持高亮搜索,分词查询,权重查询,Geo地理位置查询,IP查询,聚合查询等高阶语法 良好的拓展性:底层仍使用RestHighLevelClient,可保持其拓展性,开发者在使用EE的同时,仍可使用RestHighLevelClient的功能 …… 与Spring Data的功能对比 由于ES本身的高复杂性和高门槛,以及相比MySQL更少的用户群体,这块...
ES是基于倒排索引实现的,倒排索引中一个表相当于一个索引,表中的每条记录都是一个文档(JSON数据),系统会先对字段数据进行分词,然后给词条建立索引,并映射到文档id。在查询的时候根据输入进行分词,然后根据词条走索引查询文档id,再根据文档id查询文档并放入结果集,最后将结果集返回。 一般来说,ES算是难度较高的一...
searchRequest.source(searchSourceBuilder); ``` 在上面的示例中,我们定义了一个名为 `my_custom_tokenizer` 的自定义分词器,并将其应用于搜索请求的查询条件中。您可以根据您的需求定义不同的分词逻辑,并在 Easy-ES 中使用相应的分词器名称来应用它们。©...
聚合函数 分组查询 aggs # 获取所有movies GET /movies/_search { "query": { "match_all": {} } } # 验证分词 GET _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": ["我爱中国"] } # 获取所有索引 GET _cat/indices # 删除索引
即便是只了解ES基础的初学者也可以轻松驾驭ES完成绝大多数需求的开发 功能强大: 支持MySQL的几乎全部功能,且对ES特有的分词,权重,高亮,嵌套,地理位置Geo,Ip地址查询等功能都支持 安全可靠: 墨菲安全扫描零风险,且代码单元测试综合覆盖率高达95%以上. 完善的中英文文档: 提供了中英文双语操作文档,文档全面可靠,帮助您...
当我们需要对字段进行分词查询时,需要该字段的类型为text类型,并且指定分词器(不指定就用ES默认分词器,效果通常不理想). 比如EE中常用的API match()等都需要字段类型为text类型. 当使用match查询时未查询到预期结果时,可以先检查索引类型,然后再检查分词器,因为如果一个词没被分词器分出来,那结果也是查询不出来的...