"mapping":{"fields":{"keyword":{"ignore_above":2048,"type":"keyword"}},"type":"match_only_text"}}},{"message":{"match":"message","mapping":{"type":"match_only_text"}}},{"strings":{"match_mapping_type":"string","
这种变化将使 keyword 字段类型、 match_only_text 字段类型以及在较小程度上的 text字段类型受益。 该更新使得转化为 message 字段索引大小(映射为match_only_text)减少了 14.4%,磁盘占用空间总体减少了 3.5%。 3.6 更快地索引geo_point,geo_shape和 range 字段 优化了多维点...
#然后就是text和keybord的区别:text可以进行分词查询,kebord不能进行分词查询 #其实上面两组的对比区别显而易见:mach和term是针对查询条件的,就是我们在搜索框中输入的查询条件,match的查询是可以将搜索的条件进行分词的但是term的搜索是不能将搜索的条件进行分词的 #text和keybord:text和keybord是针对要查询的数据...
存储空间优化:更新了倒排索引,对倒排文件使用新的编码集,对于keyword、match_only_text、text类型字段有效,有3.5%的空间优化提升,对于新建索引和segment自动生效。 优化geo_point,geo_shape类型的索引(写入)效率:15%的提升。 新特性:支持上传pyTorch模型,在ingest的时候使用。比如在写入电影评论的时候,如果我们想要知道...
优化查询方式:Elasticsearch 提供了多种查询方式,可以根据实际需求选择合适的查询方式,例如 bool 查询、match 查询、term 查询等; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 使用bool查询进行复合查询 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index"); BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilder...
【ElasticSearch】精确匹配text字段 用match加.keyword 或 term & terms匹配数组内的多个元素 1.错误示范 由于记忆混淆,记成了使用match_phrase对text字段精确匹配。 #测试match_phrase GET /test/external/
【ElasticSearch】精确匹配text字段 用match加.keyword 或 term 1.错误示范 由于记忆混淆,记成了使用match_phrase对text字段精确匹配。 #测试match_phrase GET /test/external/_search { "query":{ "bool": { "must": [ { "match_phrase": { "nodealias": "92新增" ...
1.何为match_parase_query:match_phrase 会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含,而且顺序必须相同,而且默认必须都是连续的。2.要实现 & 和 and 查询结果要等价,那么就需要自定义分词器来实现了,定制化的需求3.如何自定义一个分词器:elastic.co/guide/en/ela4.解法1核心...
GET /customer/_search{ "query": { "match_all": {} }, "sort": [ {"name": "asc" } ]} 二、索引管理 1. 创建索引 创建一个名为twitter的索引,设置索引的分片数为3,备份数为2。 注意:在ES中创建一个索引类似于在数据库中建立一个数据库(ES6.0之后类似于创建一个表) PUT twitter{ "settings...
"type": "text", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } } } PUT my_index/_doc/1 { "city": "New York" } PUT my_index/_doc/2 { "city": "York" } GET my_index/_search { "query": { "match": {