ElasticSearch学习

发布时间 : 2024-03-28 15:40

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ES 核心概念

ElasticSearch：简称 es，分布式全文搜索引擎。实时的存储、检索数据。

索引就是数据库，文档就是一条条数据

倒排索引

将文章中的标签都取出来，有该标签的文章则记录下来。以后查询时，只需要查看标签，获取掉对应的文章，过滤掉无关的文章。

IK 提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，前者为最少切分，后者为最细粒度切分。

ik_smart 会讲句子切分成词语，词语不会彼此重叠。

ik_max_word 会按细粒度切分，也就是前后只要能组成词语就切分，不在乎是否重叠。

基础测试

1、创建一个索引

PUT /索引名/类型名/文档id
{
	键值对形式
}

添加数据

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "wdcp",
  "age": "13",
  "birth": "2001-01-05"
}

更新数据

# 使用 POST 更新数据, 使用_update
POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "name": "大盘"
  }
}

如果不使用 _update，改动一个数据需要把其他的值也写上，否则更新后为空。

基本操作

GET test3/_doc/_search?q=name:大盘

模糊查询

GET test3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match":{
      "name": "大盘"
    }
  }
}

精确查询

term 是通过倒排索引精确的查找！

关于分词：

两个类型 text keyword

对于 keyword，查询时不会被分词，因此只有全局匹配才查到。对于 text 会被分词。

高亮

倒排索引：比如某个文档经过分词，提取了 20 个关键词，为每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。倒排索引就是关键词到文档ID的映射。

index：类似于 MySQL 的表。

document：类似于 MySQL 的记录。

text与keyword：keyword的类型是不会分词的，只能通过精确匹配查询到。text会先分词，根据分词的内容建立倒排索引。

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