@文心快码elasticsearch not_analyzed 文心快码 not_analyzed 在Elasticsearch 中已经被弃用。 在Elasticsearch 的早期版本中,not_analyzed 是一个用于字段映射的选项,表示该字段的值在索引时不会被分析器处理,即保持原始值不变。然而,随着 Elasticsearch 的发展,这种配置方式已经被弃用,取而代之的是更明确和灵活的字段...
其他简单类型(例如 long, double, date 等)也接受 index 参数,但有意义的值只有 no 和not_analyzed, 因为它们永远不会被分析。 analyzed 字符串域,用 analyzer 属性指定在搜索和索引时使用的分析器。默认, Elasticsearch 使用 standard 分析器, 但你可以指定一个内置的分析器替代它,例如 whitespace、simple、english...
string类型字段默认值是analyzed。如果我们想映射字段为确切值,我们需要设置它为not_analyzed: {"tag":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} 注意:其他简单类型(long、double、date等等)也接受index参数,但相应的值只能是no和not_analyzed,它们的值不能被分析。 analyer 对于analyzed类型的字符串字段,使用an...
如果是no,则无法通过检索查询到该字段; 如果设置为not_analyzed则会将整个字段存储为关键词,常用于汉字短语、邮箱等复杂的字符串; 如果设置为analyzed则将会通过默认的standard分析器进行分析,详细的分析规则参考这里 store定义了字段是否存储 在《ES IN ACTION》中有这样一段描述: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
我们以针对精确值not_analyzed字段的前缀匹配開始。介绍部分匹配的技术。 邮政编码和结构化数据 我们以英国的邮政编码来说明怎样在结构化数据上使用部分匹配。 英国邮政编码是一个定义清晰的结构。比方,W1V 3DG这个邮政编码能够被分解成下面几个部分: W1V:这个部分表明了邮政地域和地区(Postal Area and District): ...
type: keyword } } } } 或在elasticsearch.yml中加上 index: analysis: analyzer: default: type: keword 但这种方法略坑,因为它还是能按词搜,不过按句子搜也是可以了 dynamic_mapping 这种没用过,跟加not_analyzed是一样的,不过是把加这个参数设置成默认行为...
将参数index_options设置为docs可以禁用词频统计及词频位置,这个映射的字段不会计算词的出现次数,对于短语或近似查询也不可用。要求精确查询的not_analyzed字符串字段会默认使用该设置。 逆向文档频率 词在集合所有文档里出现的频率是多少?频次越高,权重越低。常用词如and或the对相关度贡献很少,因为它们在多数文档中都会...
term查询可用作精确值匹配,精确值的类型则可以是数字,时间,布尔类型,或者是那些 not_analyzed 的字符串。 对应的QueryBuilderclass 是TermQueryBuilder 具体方法是QueryBuilders.termQuery() Terms terms查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值,就表示该文档满足条件。
"field": { "type": "text", //文本类型 "index": "analyzed"//分词,不分词是:not_analyzed ,设置成false,字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权 "doc_values":false//对not_analyzed字段,默认都是开启,analyzed字段不能使用,对排序和聚合能提升较大性能,节...
或许我们要对一两个字段使用短语查询,但是我们完全可以在其他 analyzed 字符串字段上禁用位置信息。 index_options 参数 允许我们控制索引里为每个字段存储的信息。 可选值如下: docs 只存储文档及其包含词项的信息。这对 not_analyzed 字符串字段是默认的。 freqs 存储docs 信息,以及每个词在每个文档里出现的...