ElasticSearch-Euler的博客

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以下是 ElasticSearch 相关的文章

2025-07-01
【ElasticSearch】查询详解（DSL Query）关于索引以语料：【东芝电子元件（上海）有限公司,TOSHIBA ELECTRONIC DEVICES & STORAGE CORPORATION】为例，在不同的分析器下，会生成不同的索引，具体如下。解析器分词结果 token数量 keyword [东芝电子元件（上海）有限公司,TOSHIBA
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2025-07-01
【ElasticSearch】 Boolean匹配详解基本参数解释 must 该子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。 filter 该子句（查询）必须出现在匹配的文档中。然而，与 must 不同，查询的****得分将被忽略。Filter 子句在过滤器上下文中执行，这意味着会忽略得分，并考虑用于缓存的子句。 should 该子句（查询）应
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2025-07-01
【ElasticSearch】TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法详解概述 TF-IDF代表记录的词频倒排文档频率。它可以定义为计算一个词在一系列或语料库中与文本的相关性。其含义与词在文本中出现的次数成比例增加，但受语料库（数据集）中该词的频率的补偿。术语解释词频（Term Frequency）在文档d中，频率表示给定词t的实例数量。因此，我们可以看到当一个词在
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2025-07-01
【ElasticSearch】分词器参考（Tokenizer reference）概述注意病态正则表达式模式标记器使用Java正则表达式。糟糕编写的正则表达式可能运行非常缓慢，甚至可能引发StackOverflowError，并导致其运行的节点突然退出。了解有关病态正则表达式及如何避免它们的更多信息。分词器接收字符流，将其分解成单独的标记（通常是单个单词），并输出标记流
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2025-07-01
【ElasticSearch】内建分析器参考概述 Elasticsearch自带多种内置分析器，可以在任何索引中使用而无需进一步配置：标准分析器（Standard Analyzer）标准分析器根据Unicode文本分割算法将文本划分为单词。它删除大多数标点符号，将术语转换为小写，并支持删除停用词。简单分析器（Simple Analyze
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2025-07-01
【ElasticSearch】文本分析概念（Concepts）本节解释了Elasticsearch中文本分析的基本概念。分析器的结构一个分析器，无论是内置的还是自定义的，只是一个包含三个较低级构建块的集合：字符过滤器、分词器和标记过滤器。内置分析器将这些构建块预先打包成适用于不同语言和文本类型的分析器。Elasticsearch还公开了这些单独的构建块，
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【ElasticSearch】文本分析概述（Overview）目录文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索将返回所有相关的结果，而不仅仅是精确匹配。
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【Elastic Search】全文检索指南官方文档概述用于在多个字段上执行相同查询格式样例 { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", # 查询词 "type": "best_f
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【Elastic Search】 multi_match查询详解官方文档概述用于在多个字段上执行相同查询格式样例 { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", # 查询词 "type": "best_f
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2024-09-11
【ElasticSearch】ES 5.6.15 向量插件支持 1. 下载插件从 GitHub 下载Elasticsearch Vector Scoring插件。 2. 安装插件将插件文件放置在 elasticsearch/plugins 目录下。安装后的目录结构如下： plugins └── vector ├── elasticsearch-bin
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