Elasticsearch
2023-02-17 15:03:54 14 举报AI智能生成
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Elasticsearch是一个基于Apache Lucene库的开源搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户的全文搜索和分析引擎，具有快速、可扩展和高度可靠的特点。Elasticsearch可以用于各种场景，如日志分析、实时数据搜索、企业搜索等。它具有丰富的查询和过滤功能，支持多种数据类型，如文本、数字、日期等。Elasticsearch还提供了强大的聚合功能，可以轻松实现复杂的数据分析任务。此外，Elasticsearch还具有高可用性和容错性，可以通过集群部署来提高系统的可靠性。总之，Elasticsearch是一个强大而灵活的搜索引擎，可以帮助用户快速地处理和分析大量数据。
作者其他创作
大纲/内容
1、什么是搜索引擎？
2、倒排索引 VS 正排索引
3、搜索相关性模型
1、中文分词原理
ik
ansj
hanlp
结巴
2、中文开源工具
4、分词
精准率
召回率
5、检索质量评判标准
1、搜索引擎认知
Elasticsearch 是什么？
Elasticsearch 能干什么？
Elasticsearch 和Luence 、Solr的区别是什么？
Elasticsearch的核心优势什么？
实战：Elastisearch 集群搭建！
2、初始Elasticsearch
集群
节点
分片
副本
索引
类型
文档
路由
ID序列
静态映射
动态映射
Mapping 映射
模板
3.1 Elasticsearch 基础概念
keyword
text
字符串类型
long
integer
short
byte
double
float
half_float
scaled_float
数值类型
date
时间类型
boolean
布尔类型
binary
二进制类型
integer_range
float_range
long_range
double_range
date_range
区间类型
3.2.1 基础类型
Array
数组类型
Object
对象类型
nested
Nested类型
3.2.2 复杂类型
Geo-point
Geo-shape
GEO地理位置类型
ip
IP地址类型
completion
自动补全类型
String 长度类型
mumur3
percolate 类型
percolator
父子索引
alias
别名类型
token_count
令牌计数数据类型
3.3.3 特定类型
3.2 Elasticsearch 基本数据类型
检索和过滤的区别
检索和过滤的适用场景
3.3.1 检索和过滤
term 单值精准匹配
terms 多值精准匹配
精准匹配检索
prefix query
前缀检索
range query
范围检索
exists query
存在与否检索
wildcard query
通配符模糊检索
regex query
正则检索
ids query
id 检索
fuzzy query
模糊检索
type query
类型检索
3.3.2 结构化检索
match_query
分词全文检索
match_phrase_query
短语检索
match_phrase_prefix_query
短语前缀检索
multi_match_query
多字段匹配检索
query_string
支持与或非的字符串检索
simple_query_string
简化的字符串检索
3.3.3 全文检索
must
minimum_should_match
should
must_not
bool组合检索
Dis Max query
function_score_query
boosting_query
改变评分检索
固定得分检索
3.3.4 复合检索
Nested 检索
父子检索
父子文档检索
Geo 类型检索
more_like_this
相似内容检索
script
脚本检索
3.3.5 特定检索
3.3 Elasticsearch 基本检索类型
Metric 聚合
Buckting 聚合
Bucket 聚合
Pipeline 聚合
3.4 Elasticsearch 基本聚合类型
3.5 Elasticsearch 基本操作
子主题
3.6 Elasticsearch 常用工具
3、Elasticsearch基础
4、Elasticsearch进阶
5、Elasticsearch应用实践
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