三、 多字段搜索 查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。...或许我们正用 “minimum should match” （最少应该匹配）的方式在文档中对标题或页面内容进行搜索，或许我们正在搜索所有名字为 John Smith 的用户。...在 多字符串查询 中，我们为每个字段使用不同的字符串，在本例中，我们想使用 单个 字符串在多个字段中进行搜索。...4.越近越好 鉴于一个短语查询仅仅排除了不包含确切查询短语的文档， 而 邻近查询 — 一个 slop 大于 0— 的短语查询将查询词条的邻近度考虑到最终相关度 _score 中。...当然，只有当用户输入的查询内容和在原始文档中顺序相同时，shingles 才是有用的；对 sue alligator 的查询可能会匹配到单个单词，但是不会匹配任何 shingles 。
排序模型选型 es支持按数组或多值字段进行排序。模式选项控制选择的数组值，以便对它所属的文档进行排序。...模式选项可以有以下值： min 使用数组中最小的值参与排序 max 使用数组中最大的值参与排序 sum 使用数组中的总和参与排序 avg 使用数组中的平均值参与排序 median 使用数组中的中位数参与排序...Highlighting 查询结果高亮显示。 Es支持的高亮分析器 用于对查询结果中对查询关键字进行高亮显示，高亮显示查询条件在查询结果中匹配的部分。...它特别适用于大字段和高亮显示多词根查询(如前缀或通配符)，因为它可以访问每个文档的术语字典。...phrase_limit 控制要考虑的文档中匹配短语的数量。防止fvh分析太多的短语和消耗太多的内存。在使用matched_fields时，将考虑每个匹配字段的phrase-_limit短语。
二、RedisSearch 的核心特性 全文搜索：支持对存储在 Redis 中的数据进行全文搜索，无论是简单的字符串还是复杂的文档结构。...搜索查询处理： 当用户执行搜索查询时，RedisSearch 会解析查询语句，并根据索引中的信息进行搜索。 查询可以包括关键字、短语、范围、布尔运算等，以满足复杂的搜索需求。...更新数据 你可以使用HSET命令来更新已存在的数据： HSET doc:1 title "Updated Redis Introduction" 或者使用FT.ADD命令以相同的ID添加文档，这将覆盖原有的文档内容...处理搜索结果 搜索结果会以数组的形式返回，每个结果包含文档的 ID、字段和值等信息。你可以根据需要处理这些信息。 9. 优化和维护索引 对于大型数据集，索引的优化和维护非常重要。...七、RedisSearch 的应用场景 内容管理系统（CMS）：在内容丰富的网站或应用中，RedisSearch 可以提供高效的文本搜索和内容检索功能。
一个集群中可以有任意多个索引, 只要保证名称不同即可. document（文档） 文档是存储在ES中的一个个JSON格式的字符串, 是ES索引中的最小数据单元, 由field(字段)构成. type（类型...类似于Solr中schema.xml约束文件的作用. field（字段） 字段可以是一个简单的值(如字符串、数字、日期), 也可以是一个数组, 还可以嵌套一个对象或多个对象....term查询的种类：Term Query、Range Query等等。 在ES中，term查询不会对输入的内容进行分词处理，而是作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并算分。...短语匹配搜索，使用match_phrase表示，例如搜索title字段中同时包含beautiful和mind的文档 # 查询电影名字中包含 beautiful mind 这个短语的所有数据 GET movies...Keyword的意思是字符串的内容不会被分词处理。Text类型ES会自动的添加一个Keyword类型的子字段。
df 在查询中未定义字段前缀时使用的默认字段。 analyzer 分析查询字符串时要使用的分析器名称。 analyze_wildcard 是否应分析通配符和前缀查询。默认为false。...Elasticsearch支持按数组或多值字段进行排序。...有关 不同荧光笔如何找到最佳碎片的更多详细信息，请参阅文档高亮显示器如何在内部工作。 phrase_limit:控制考虑的文档中匹配短语的数量。防止fvh荧光笔分析太多短语并消耗太多内存。...这个hightlighter将文本分成句子，并使用BM25算法对单个句子进行评分，就好像它们是语料库中的文档一样。它还支持准确的短语和多项（模糊，前缀，正则表达式）突出显示。...如果要在复杂查询的大量文档中突出显示很多字段，我们建议使用unified hightlighter postings或term_vector字段。
是任意字符串，默认是_id 主分片的数量不可改变，否则之前的路由失效，文档就找不到了 自定义路由可以保证有关联性的文档被保存在同一个分片 2....标准切分，去掉大部分符号，最后转为小写 空格分析器：按空格切分，不转换为小写 语言分析器：根据特定语言的特性做分析 查询方式 字段查询：精确匹配，查询前不会将被查询的字符串分析 全文查询：查询前会先用分析器分析要查询的字符串...使用_all时，会将其他所有字段的值作为一个大的字符串进行索引 动态模版 dynamic_templates 设置通过字段名或类型动态匹配不同的映射 match_mapping_type 模版使用的数据类型...索引动态更新原理 1.1 倒排索引-保证文档可被搜索 1.2 倒排索引的内容是不可变的 1.3 不可变的同时动态添加段 查询的时候，所有段依次查询，然后聚合结果，通过这种方式，新文档以最小代价加入文档...并且，对还在写数据的索引进行优化（Optimize）操作将会是一个糟糕的想法， 因为优化操作将消耗节点上大量 I/O 并对现有索引造成冲击 我们可以临时移除副本分片，进行优化，然后再恢复副本分片 去除副本之前
倒排索引根据term找到文档列表，然后获取文档原始内容。但是排序和聚合，以及从脚本中访问某个字段值，需要不同的数据访问模式，它们不仅需要根据term找到文档，还要获取文档中字段的值。...positions 文档编号、词频和位置被索引。位置被用于邻近查询(proximity queries)和短语查询( phrase queries )。...此外，如果也不关心评分，则可以将ES配置为只为每个term索引匹配的文档。仍然可以在这个字段上搜索，但是短语查询会出现错误，评分将假定在每个文档中只出现一次词汇。...通常，id字段只需作为keyword类型进行索引，而body字段只需作为text类型进行索引。...在文档中以相同的顺序放置字段 由于多个文档被压缩成块，如果字段总是以相同的顺序出现，那么在这些source 文档中可以找到更长的重复字符串的可能性更大。
通过结构化搜索，你的查询结果始终是 是或非；是否应该属于集合。结构化搜索不关心文档的相关性或分数，它只是简单的包含或排除文档。 这必须是有意义的逻辑，一个数字不能比同一个范围中的其他数字更多。...你将在索引中找出这个短语，解出所有相关文档 ID，然后扫描 索引中每一行来确定文档是否包含其他值。 由此可见，这将变得非常低效和开销巨大。...但对于字符串来说却不是这样。为了在字符串上执行范围操作，Elasticsearch 会在这个范围内的每个短语执行 term 操作。这比日期或数字的范围操作慢得多。...字符串范围适用于一个基数较小的字段，一个唯一短语个数较少的字段。你的唯一短语数越多，搜索就越慢。...它们都不存在于倒排索引中！ 显然，这个世界却没有那么简单，数据经常会缺失字段，或包含空值或空数组。为了应对这些情形，Elasticsearch 有一些工具来处理空值或缺失的字段。
在标准全文数据上进行的短语查询通常能够在数毫秒内完成，因此它们在实际生产环境下是完全能够使用的，即使在一个繁忙的集群中。 在某些特定的场景下，短语查询可能会很耗费资源，但是这种情况时不常有的。...一个有用的方法是减少需要使用短语查询进行检查的文档总数。...而我们只想对这些前面的结果进行重新排序来给予那些同时匹配了短语查询的文档额外的相关度。 search API通过分值重计算(Rescoring)来支持这一行为。...在分值重计算阶段，你能够使用一个更加昂贵的分值计算算法 – 比如一个短语查询 – 来为每个分片的前K个结果重新计算其分值。紧接着这些结果就会按其新的分值重新排序。...它们过于严格了：所有的在短语查询中的词条都必须出现在文档中，即使使用了slop。 通过slop获得的能够调整单词顺序的灵活性也是有代价的，因为你失去了单词之间的关联。
四 Full text queries 全文查询，在执行之前会先分析进行查询的字符串，而查询的行为也与 analyzer 息息相关。...位于这一组内的查询包括： 01 match 全文查询中的标准查询，包括模糊匹配和短语或邻近查询。 02 match_phrase 类似于 match ，但用于匹配精确短语或单词邻近匹配。...nested 类型的 fields 字段的文档，这些 nested 字段被用于索引对象数组，而其中的每个对象都可以被当做一个独立的文档以供查询。...03 parent Id 直接指定父文档的 ID 进行查询。 八 Geo queries ES 提供了两种类型的 geo 地理数据： geo_point：lat / lon 纬度/经度对。...04 wrapper 接受 json 或 yaml 字符串进行查询，需要 base64 编码。
若想要不进行评分计算，只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。...内部过滤器的操作 在内部，ES会进行非评分查询时执行多个操作： 查找匹配文档: term 查询在倒排索引中查找比特币然后获取包含该 term 的所有文档。...如果查询在最近的 256 次查询中会被用到，那么它就会被缓存到内存中。当 bitset 被缓存后，缓存会在那些低于 10,000 个文档（或少于 3% 的总索引数）的段（segment）中被忽略。...处理Null值 null, [] （空数组）和 [null] 所有这些都是无法存于倒排索引中。针对这些字段，在ES中是什么都不存的。 在查询时，需要进行处理。...存在查询: 用exists关键字查询 缺失查询: 用missing查询 对于空值，感觉需要在业务上进行处理，尽量避免添加空值null或字符串null的情况。
其他可能的关系包括"gte"（大于或等于）、"lte"（小于或等于）等，根据查询条件的具体情况而定。 "hits": 这是一个文档数组，包含了查询匹配的文档。..."Holmes Lane": 要匹配的文本内容，这里是"Holmes Lane"。查询将在"address"字段中查找包含"Holmes Lane"的文本。..."Holmes Lane": 要匹配的短语，这里是"Holmes Lane"。查询将在"address"字段中查找包含完整短语"Holmes Lane"的文本。..."must_not": 这也是一个数组，包含了不能匹配的条件。在这里，我们要求文档的"state"字段不能匹配值"ID"。..."aggs": 这是用于定义聚合的部分。 "group_by_state": 这是聚合的名称，用于按州进行分组。
它在辅助表中存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置之间的映射，这通常利用关联数组实现，拥有两种表现形式： inverted file index：{单词，单词所在文档的id} full inverted...index：{单词，（单词所在文档的id，再具体文档中的位置）} 对于 inverted file index 的关联数组 上图为 inverted file index 关联数组，可以看到其中单词...当传入的文档被标记化时，单个词与位置信息和关联的DOC_ID，根据单词的第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。...Natural Language 自然语言搜索将搜索字符串解释为自然人类语言中的短语，MATCH()默认采用 Natural Language 模式，其表示查询带有指定关键字的文档。...，该字符串包含要搜索的词，它还可以包含指定要求的运算符，例如匹配行中必须存在或不存在某个词，或者它的权重应高于或低于通常情况。
match 不会对要查询的短语分词，比如用quick brown fox去查询时，会直接将quick brown fox 作为一个term传入查询； match_phrase 查询可以对短语进行临近匹配...越近越好 一个短语查询仅仅排除了不包含确切查询短语的文档， 而邻近查询:一个slop大于0的短语查询将查询词条的邻近度考虑到最终相关度 _score 中。...一个简单的 match 查询已经通过排序把包含所有含有搜索词条的文档放在结果列表的前面了。事实上，我们只想对这些 顶部文档 重新排序，来给同时匹配了短语查询的文档一个额外的相关度升级。...window_size 是每一分片进行重新评分的顶部文档数量。 目前唯一支持的重新打分算法就是另一个查询，但是以后会有计划增加更多的算法。 7....当然，只有当用户输入的查询内容和在原始文档中顺序相同时，shingles 才是有用的；对 sue alligator 的查询可能会匹配到单个单词，但是不会匹配任何 shingles 。
它在辅助表中存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置之间的映射，这通常利用关联数组实现，拥有两种表现形式： inverted file index：{单词，单词所在文档的id} full inverted...index：{单词，（单词所在文档的id，再具体文档中的位置）} 倒排索引 上图为 inverted file index 关联数组，可以看到其中单词"code"存在于文档1,4中，这样存储再进行全文查询就简单了...当传入的文档被标记化时，单个词与位置信息和关联的DOC_ID，根据单词的第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。...Natural Language 自然语言搜索将搜索字符串解释为自然人类语言中的短语，MATCH()默认采用 Natural Language 模式，其表示查询带有指定关键字的文档。...，该字符串包含要搜索的词，它还可以包含指定要求的运算符，例如匹配行中必须存在或不存在某个词，或者它的权重应高于或低于通常情况。
") 3.6.5 “$all” - 数组精确匹配 $all: 匹配那些指定键的键值中包含数组，而且该数组包含条件指定数组的所有元素的文档,数组中元素顺序不影响查询结果。...数组中使用: #查询出在集合inventory中 tags键值包含数组，且该数组中包含appliances、school、 book元素的所有文档: db.inventory.find({tags:{$...("596c605b1109af02305795bb") 非数组使用 文档中键值类型不是数组，也可以使用$all操作符进行查询操作 # 查询结果是相同的，匹配amount键值等于50的文档 db.inventory.find..."school"的文档： # 数组下标都是从0开始的，所以查询结果返回数组中第2个元素为"school"的文档： db.inventory.find({"tags.1":"school"}) # 结果为...操作符查询中可以对字符串的执行正则匹配。
---- 1.4.数据类型 下表为MongoDB中常用的几种数据类型： Object ID：文档ID String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8 Boolean：存储一个布尔值，true或false...：将数组类型的字段进行拆分 表达式 处理输入文档并输出 语法 ?...Group by null 将集合中所有文档分为一组 例2：求学生总人数、平均年龄 ? 透视数据 例3：统计学生性别及学生姓名 ? 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下 ?...$unwind 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值 语法1 对某字段值进行拆分 ? 构造数据 ? 查询 ?...语法2 对某字段值进行拆分 处理空数组、非数组、无字段、null情况 ? 构造数据 ? 使用语法1查询 ? 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了 问：如何能不丢弃呢？
它在辅助表中存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置之间的映射。...这通常利用关联数组实现，拥有两种表现形式： inverted file index：{单词，单词所在文档的id} full inverted index：{单词，（单词所在文档的id，再具体文档中的位置...）} 上图为 inverted file index 关联数组，可以看到其中单词"code"存在于文档1,4中，这样存储再进行全文查询就简单了，可以直接根据 Documents 得到包含查询关键字的文档...当传入的文档被标记化时，单个词与位置信息和关联的 DOC_ID，根据单词的第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。...Boolean 布尔搜索使用特殊查询语言的规则来解释搜索字符串，该字符串包含要搜索的词，它还可以包含指定要求的运算符，例如匹配行中必须存在或不存在某个词，或者它的权重应高于或低于通常情况。
我们可以看到，Lucene的使用主要体现在两个步骤： 1 创建索引，通过IndexWriter对不同的文件进行索引的创建，并将其保存在索引相关文件存储的位置中。 2 通过索引查寻关键字相关文档。...Document 文档;Document相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。 Field 字段。...Document //使用IndexWriter进行Document删除操作时，文档并不会立即被删除，而是把这个删除动作缓存起来，当IndexWriter.Commit()或IndexWriter.Close...("更新文档:" + count); indexWriter.close(); } 响应 更新文档:1 按词条搜索 /** * 按词条搜索 * * TermQuery是最简单、也是最常用的...匹配前缀 /** * 匹配前缀 * * PrefixQuery用于匹配其索引开始以指定的字符串的文档。
它在辅助表中存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置之间的映射，这通常利用关联数组实现，拥有两种表现形式： inverted file index：{单词，单词所在文档的id} full inverted...index：{单词，（单词所在文档的id，再具体文档中的位置）} 上图为 inverted file index 关联数组，可以看到其中单词"code"存在于文档1,4中，这样存储再进行全文查询就简单了...当传入的文档被标记化时，单个词与位置信息和关联的DOC_ID，根据单词的第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。...Natural Language 自然语言搜索将搜索字符串解释为自然人类语言中的短语，MATCH()默认采用 Natural Language 模式，其表示查询带有指定关键字的文档。...，该字符串包含要搜索的词，它还可以包含指定要求的运算符，例如匹配行中必须存在或不存在某个词，或者它的权重应高于或低于通常情况。
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