在Elasticsearch中,实现不分词查询(即精确匹配查询)与模糊匹配查询是常见的需求。对于不分词查询,通常我们会使用keyword类型字段,因为keyword类型字段在索引时不会进行分词。而模糊匹配则可以通过wildcard查询、fuzzy查询等方式实现。下面我将详细解释如何在Elasticsearch中结合使用这两种查询方式。 1. 理解Elasticsearch的不分词...
match_phrase:短语模糊查询match用于分词模糊查询,比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候,如果没有指定分词器,使用默认分词的话,会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询,但不符合我们的业务需求,那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多” 但是,这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大...
然后访问IP+端口 使用新的用户密码就可以正常访问了 然后再确认下 挂载目录下方的data和logs 是不是也有数据了 这样挂载就完成了 中文分词安装也比较简单 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 1. 找到8.3.3版本,下载zip 然后在 /usr/local/elasticsearch-8.3.3/plugins/ 1. 下新建ik文件...
在ES中,不分词模糊查询是指使用正则表达式进行模糊匹配的查询方式。通常情况下,ES会对文本进行分词处理,将文本拆分成一个个的词语,然后构建倒排索引以支持关键字搜索。然而,有时候我们需要对整个文本进行模糊匹配,而不是按照词语进行匹配。这时,不分词模糊查询就派上了用场。 为了演示不分词模糊查询的使用,我们先创建...
Elasticsearch提供了不分词模糊查询的功能,可以更加方便、高效地实现模糊匹配。 此外,正则表达式在数据处理和文本匹配中也扮演着重要的角色。正则表达式是一种用于描述、匹配和操作字符串的强大工具,通过一系列的特定字符和语法规则,可以实现对文本的灵活匹配和提取。 因此,本文旨在向读者介绍如何在Elasticsearch中利用不分词...
模糊查询,我们输入字符的大概,ES就可以根据输入的内容去大概匹配一下结果, 同时也支持输入关键字的错别字,所以fuzzy查询本身相对不太精确和稳定,即错别字太多也可能导致查询无结果,需要则中使用。 不同于 MySQL 的 Like 查询,比 Like 查询要强大。 fuzzy 查询会用到两个很重要的参数,fuzziness,prefix_length ...
edge_ngram 自定义analyzer, 针对英文编码字符串,大写转小写filter,前10位切割,不分词 put /my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "code_index_analyzer": { "tokenizer": "code_index_tokenizer", "filter": [ "lowercase" ] }, "code_search_analyzer": { "tokenizer": "keyword...
默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词、倒排索引。 默认结合标准分析器进行词命中、词频相关度打分。 keyword类型: a. 不进行分词,直接索引,支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。 b. keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度,超过给...
在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),下面就是我需要解析的问题(在...
在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出...