优缺点: 正向索引: 优点: 可以给多个字段创建索引 根据索引字段搜索、排序速度非常快 缺点: 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。 倒排索引: 优点: 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快 缺点: 只能给词条创建索引,而不是字段 无法根据字段做排序 3. ES数据库基本概念 elasticsearch中有...
function_score查询会包含主查询(Main Query)和希望适用的函数。先会执行主查询,然后再为匹配的文档调用相应的函数。每份文档中都必须有一个votes字段用来保证function_score能够起作用。 在前面的例子中,每份文档的最终_score会通过下面的方式改变: new_score = old_score * number_of_votes 它得到的结果并不好。...
也就是function_score是对全局的数据排序。而rescore 只是对一次召回的结果进行重新排序。优点是性能影响小,缺点是影响召回的质量。 使用语法如下: GET demo_index/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "content": { "query": "联合利剑", "minimum_should_match": "80%" } ...
1090ES数据链加密模式应用的启示
优缺点: 正向索引: 优点: 可以给多个字段创建索引 根据索引字段搜索、排序速度非常快 缺点: 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。 倒排索引: 优点: 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快 缺点: 只能给词条创建索引,而不是字段 ...
new_score = old_score * log(1 + factor * number_of_votes) 当factor大于1时,会增加其影响力,而小于1的factor则相应减小了其影响力,如下图所示: boost_mode 将全文搜索的相关度分值乘以field_value_factor函数的结果,对最终分值的影响可能太大了。通过boost_mode参数,我们可以控制函数的结果应该如何与_score...
GET /hotel/_search { "query": { "function_score": { "query": { ... }, // 原始查询,可以是任意条件 "functions": [ // 算分函数 { "filter": { // 满足的条件,品牌必须是如家 "term": { "brand": "如家" } }, "weight": 2 // 算分权重为2 } ], "boost_mode": "sum" // ...
fuction score:算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名 bool query:布尔查询,利用逻辑关系组合多个其它的查询,实现复杂搜索 相关性算分 当我们利用match查询时,文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score),返回结果时按照分值降序排列。 例如,我们搜索 “虹桥如家”,结果如下: [ { "_score" : 17.85...
2.1 算分函数查询(fuction score query) 根据相关度打分是比较合理的需求,但合理的不一定是产品经理需要的。 以百度为例,你搜索的结果中,并不是相关度越高排名越靠前,而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图: 要想认为控制相关性算分,就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。 2.1.1 相关性算分 当我们...
优缺点: 正向索引: 优点: 可以给多个字段创建索引 根据索引字段搜索、排序速度非常快 缺点: 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。 倒排索引: 优点: 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快 缺点: 只能给词条创建索引,而不是字段 ...