一. IK分词器1. 什么是IK分词器分词: 即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字, 我们在搜索时候会把自己的信息进行分词, 会把数据库中或者索引库中的数据进行分词, 然后进行一个匹配操作, 默认的中文分词是将每个字看成一个词, 比如 “我爱狂神” 会被分为 “我”,“爱”,“狂”,“神” , 这显然是不符合要求的, 所以我们需要安装中文分词器 ik 来解决这个问题。2. 分词算法IK 提供了
在前面的章节中，我们给大家介绍了索引中的映射类型，也就是每一个字段都有一个类型，比如：long，text，date等。这和我们的数据库非常的相似，那么它的不同之处是什么呢？对了，就是全文索引，在ES当中，只有text类型的字段才会用的全文索引，那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念，文本分析器（Text analysis）。分析器使ES支持全文索引，搜索的结果是和你搜索的内容相关的，而不是你搜索
2.2 API扩展插件API扩展插件通过添加新的、与搜索有关的 API 或功能，实现对es新功能的添加。es社区人员陆陆续续贡献了不少API扩展插件编辑器，汇总如下：插件名称作用Carrot2 Plugin用于结果聚类。可访问 GitHub 官网搜索 elasticsearch-carrot2，查看配套代码。Elasticsearch Trigram Accelerated Regular Exp
1.ElasticSearch分詞器介1.1.置分詞器。ElasticSearch心用即數檢，先因索引將檔案入es。詢知則主分為二節：詞條化：分詞器將輸之文字轉為一之詞條流。沈：如停詞篩檢程式將自詞條中去不相干之詞條（之，噫，兮，乎？）；又有同義詞篩檢程式、小寫篩檢程式等。ElasticSearch中置了多分詞器可用。置分詞器：分詞器用StandardAnalyzer准分詞器，宜於英吉利語等。Si
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2020-11-26 13:23:10
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目录ES6之前的面向对象构造函数和原型构造函数静态成员、实例成员原型对象prototype和对象原型__proto__constructor 构造函数原型链对象的成员查找机制原型对象 this的指向扩展内置对象继承call 方法利用`构造函数和call`继承父类的属性利用 `原型对象`继承父类的方法类的本质ES5中的新增方法数组方法forEach() 迭代filter() 筛选some() 检测
ELK介绍、安装es、测试（查看集群状态）、总结 ELK介绍需求背景业务发展越来越庞大，服务器越来越多各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志ELK介绍官网https://www.elastic.co/cn/中文指南https://www.gitbook.com/book/chenry
1.先上结论，如下mapping可以解决es拼音排序问题{
"settings": {
"number_of_shards": "3",
"number_of_replicas": "3",
"max_result_window": 100000,
"analysis": {
"analyzer": {
直接上代码：// 创建一个查询条件对象
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 拼接查询条件
queryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery("字段", "值"))；
// 创建聚合查询条件
TermsAggregationBuilder agg = AggregationB
ES入门：ES分词器与自定义分词器分词器的简单介绍不同分词器的效果对比自定义分词器的应用 分词器的简单介绍分词器是es中的一个组件，通俗意义上理解，就是将一段文本按照一定的逻辑，分析成多个词语，同时对这些词语进行常规化的一种工具；ES会将text格式的字段按照分词器进行分词，并编排成倒排索引，正是因为如此，es的查询才如此之快；es本身就内置有多种分词器，他们的特性与作用梳理如下：分词器作用St
当进行精确值查找时， 我们会使用过滤器（filters）。过滤器很重要，因为它们执行速度非常快，不会计算相关度（直接跳过了整个评分阶段）而且很容易被缓存。我们会在本章后面的 过滤器缓存 中讨论过滤器的性能优势，不过现在只要记住：请尽可能多的使用过滤式查询。term 查询数字我们首先来看最为常用的 term 查询， 可以用它处理数字（numbers）、布尔值（
这篇文章主要介绍 Mapping、Dynamic Mapping 以及 ElasticSearch 是如何自动判断字段的类型，同时介绍 Mapping 的相关参数设置。首先来看下什么是 Mapping：什么是 Mapping？ 在一篇文章带你搞定 ElasticSearch 术语中，我们讲到了 Mapping 类似于数据库中的表结构定义 schema，它有以下几个作用：定义索引中的字段的名称定义字
这里需要注意的是，该格式从es7.0.0开始，移除Type(类型)这个概念，新的基本格式如下：http://://_doc/Type(类型)字段那里变为固定值 _doces的动作是以http方法来决定的: 常用的http方法: GET/PUT/POST/DELETE2.创建索引在head插件中创建，操作如下：点击索引>新建索引弹出该提示，则说明创建成功3.查看索引信息点击概览查看创建情况创建
ik分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases上一篇博客讲到es的一些简单增删改查操作，当然，我们使用es肯定是为了实现一个强大的搜索功能，一般真实项目中搜索肯定是根据一个字符串去全局中搜索相关的数据，然后根据匹配到的数据分页展示到前台，es当然具备这个功能。这里重点介绍ik的使用，es的高级查询可以去es
介绍：ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。Elasticsearch中，内置了很多分词器（ana
ES 在搜索上对外开放了 Resultful API, 方便各个语言调用，那么他调用有两种方式，一种就是单纯将搜索的参数放到url上，还有就是可以放到Request Body里面，我们来依次看看。URL Search 路由携带参数搜索GET movies/_search?q=love&df=title&sort=year:asc&from=0&size=10
{
-p 9200:9200 -p 9300:9300：向外暴露两个端口，9200用于HTTP REST API请求，9300 ES 在分布式集群状态下 ES 之间的通信端口；-e “discovery.type=single-node”：es 以单节点运行-e ES_JAVA_OPTS=“-Xms64m -Xmx512m”：设置启动占用内存，不设置可能会占用当前系统所有内存-v：挂载容器中的配置文件
es分词器错误分析 令人遗憾的是，许多早期的互联网啤酒配方不一定是易于消化的格式。 也就是说，这些食谱是通常由电子邮件或论坛帖子最初组成的非结构化混合的说明和成分列表。 因此，虽然很难轻松地将这些配方放入传统的数据存储中(表面上看是为了更轻松地进行搜索)，但它们对于当前形式的ElasticSearch来说是完美的。 因此，想象一下一个充满啤酒配方的ElasticSearch索引，因为……
在前面的章节中，我们给大家介绍了索引中的映射类型，也就是每一个字段都有一个类型，比如：long，text，date等。这和我们的数据库非常的相似，那么它的不同之处是什么呢？对了，就是全文索引，在ES当中，只有text类型的字段才会用的全文索引，那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念，文本分析器（Text analysis）。分析器使ES支持全文索引，搜索的结果是和你搜索的内容相关的，而不是你搜索
对于提供全文检索的工具来说，索引时一个关键的过程——只有通过索引操作，才能对数据进行分析存储、创建倒排索引，从而让使用者查询到相关的信息。 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引、type类型、ID（需要区分动词的索引和名次的索引），参考下面的例子： $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{
"u
我们在工作中，每天面对大量的服务器，对这些服务器维护，其中一个很重要的工作就是查看每台服务器的日志信息，逐一检查浪费时间精力和感情；所以传统方式是搭建日志服务器，将所有服务器的日志收集到日志服务器统一查看。------今天我来说一下 ELK日志分析系统。日志包含：程序日志系统日志安全日志等。ELK：由 ElasticSearch logstash and kiabana三个开源工具组成。Elast
