match查询会先对搜索词进行分词,分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配,相对于term的精确搜索,match是分词匹配搜索 两者查询的结果构成 query查出来的结果包括数据表里面符合条件的文档信息以及相关度得分(_score) filter查出来的结果要么是数据表里面符合条件的文档信息,要么为null,并且不会计算相关度得分 查询过程 这里以...
查询的时候会对搜索到的文档进行打分(filter方式不会打分)。 1.boolean model 根据用户的query条件,先过滤出包含指定term的doc,这一步是不会打分的。 2.relevance score算法 [ˈreləvəns] 相关度 简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度 Elasticsearch使用的是 term fre...
{"took": 36,"timed_out":false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 13832623,"max_score": 1,"hits": [ {"_index": "csc-pacific-case-monitor","_type": "case-monitor","_id": "36501235","_score": 1,"_source": {"caseId...
k1tQ">关于对 function_score query 的详细讲解,TeHero后续会和大家分享的。 3)dis_max query dis_max query使用单个最佳匹配查询子句的分数。同时,也可以通过参数 tie_breaker 【默认值为0】控制其他查询子句的分数对 _score 的影响。 相关性得分计算公式:_score = max(BM25) + ∑ other(BM25)*tie_breaker ...
{ "took": 14, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "yx", "_type": "goods", "_id": "5", "_score": 1, "_source": { "title": "小米...
3、max_result_window es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式,在深度分页的情况下,这种使用方式效率是非常低的。 比如from = 5000, size=10, es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据,然后在结果集中取最后10条 数据返回,这种方式类似于mongo的 skip + size。
"max_score": 1, "hits": [ { "_index": "gb", "_type": "tweet", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "name": "wangwu" } } ] } } 修改字段成功并且删除了_id为2的数据 11,批量导入大量数据 1 curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/accoun...
在kibana可以通过API查询索引数据,命令如下:返回数据如下图所示:took:耗时几毫秒。time_out:是否超时。_shard:数据被拆到了5个分片上,搜索时使用了5个分片,5个分片都成功地返回了数据,失败了0个,跳过了0个。hits.total:查询结果的数量,3个document。max_score:
max_score:最高的匹配程度,本例是1.0。 hits:返回的记录组成的数组。 返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。 4.2 全文搜索 Elastic 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体 代码语言:txt ...
"max_score" : 2.7453551, "hits" : [ { "_index" : "product_info", "_type" : "_doc", "_id" : "O42F4nABqaO0HpggcFaF", "_score" : 2.7453551, "_source" : { "productName" : "西部通宝", "annual_rate" : "3.1100%", ...