elasticSearch
elasticsearch 语义解析
一、介绍elasticsearch语义解析的概念随着信息技术的迅猛发展，企业面临的信息处理逐渐从传统的基于关键词搜索的模式转变为基于语义的信息检索和分析。
elasticsearch作为一种分布式搜索和分析引擎，也越来越受到企业的青睐。
语义解析是elasticsearch的一个重要功能，它可以帮助用户更准确、更高效地检索和分析数据，提高数据处理的智能化水平。
本文将从几个方面介绍elasticsearch语义解析的概念和应用。
二、elasticsearch语义解析的原理elasticsearch的语义解析是基于自然语言处理技术，通过对用户输入的语句进行分词、词性标注、语法分析等处理，提取出用户意图和相关信息，从而构建出更加准确的搜索查询。
具体来说，elasticsearch 语义解析包括以下几个步骤：1.分词：将用户输入的查询语句进行分词处理，将其拆分成多个词语，为后续处理做准备。
2.词性标注：对分词结果进行词性标注，识别出每个词语在句子中的实际作用，如主语、谓语、宾语等。
3.语法分析：根据词性标注的结果，进行句法分析，构建句子的语法结构，识别出不同词语之间的关系，从而捕捉用户的意图。
三、elasticsearch语义解析的应用场景elasticsearch语义解析可以应用于各种场景，尤其在企业信息检索和数据分析方面具有广泛的应用价值。
以下是elasticsearch语义解析的一些典型应用场景：1.智能搜索：通过语义解析，elasticsearch可以更准确地理解用户的查询意图，提供更精准的搜索结果。
无论是基于商品名称、属性还是用户需求，elasticsearch都能够通过语义解析实现更智能的搜索。
2.知识图谱构建：基于语义解析的结果，elasticsearch可以帮助企业构建知识图谱，实现企业内部信息的结构化管理和关联分析，为决策提供更有力的支持。
3.智能问答系统：结合语义解析和自然语言处理技术，elasticsearch 可以实现智能问答系统，为用户提供更加个性化、智能化的信息检索和服务。
elasticsearch 索引的概念
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，提供分布式的实时文件存储和搜索，具有Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，提供分布式的实时文件存储和搜索，具有很好的可扩展性，并且支持通过HTTP网络接口交互，数据以JSON格式展示。
在Elasticsearch中，索引是主要的数据容器，类似于SQL中的数据库概念。
一个Elasticsearch集群可以包含多个索引（数据库），每个索引中又包含了很多类型（表），这些类型中包含了很多的文档（行），然后每个文档中又包含了很多的字段（列）。
建立索引的过程包括创建索引、导入或者写入数据、提供查询请求访问或者查询服务等步骤。
Elasticsearch会对所有输入的文本进行处理，建立索引放入内存中，从而提高搜索效率。
在这一点上ES要优于MySQL的B+树的结构，MySQL需要将索引放入磁盘，每次读取需要先从磁盘读取索引然后寻找对应的数据节点，但是ES能够直接在内存中就找到目标文档对应的大致位置，最大化提高效率。
elasticsearch 写数据底层原理
elasticsearch 写数据底层原理Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，它的底层原理涉及到多个方面，包括索引结构、分布式架构、写入流程等。
以下是Elasticsearch 写数据的底层原理的简要概述：1. 倒排索引结构：Elasticsearch 使用了倒排索引（Inverted Index）来加速搜索。
倒排索引是一种将文档中的词汇映射到它们出现的位置的数据结构。
当写入新的文档时，Elasticsearch 将文档中的字段值拆分为词汇，并将这些词汇与文档的标识（文档ID）建立关联，形成倒排索引。
2. 分布式架构： Elasticsearch 是一个分布式系统，数据通常会被分割成多个分片（shard），每个分片可以独立地存储在集群的不同节点上。
这种分布式架构有助于提高系统的性能和可伸缩性。
当写入数据时，Elasticsearch 会将数据分配到不同的分片上，以实现负载均衡和分布式存储。
3. 写入流程： Elasticsearch 的写入流程包括以下步骤：•文档准备：当写入新文档时，Elasticsearch 首先会将文档准备好，包括将文档的字段拆分成词汇，生成倒排索引所需的数据结构。
•分片分配：写入请求到达时，Elasticsearch 决定将数据写入哪个分片。
这通常是通过哈希算法或轮询算法来确定的。
•主分片和副本：每个分片通常都有多个副本，以提高数据的可用性和容错性。
写入数据时，首先将数据写入主分片，然后再将数据同步到副本分片。
•刷新（Refresh）： Elasticsearch 中的写入是近实时的，但为了确保新写入的数据对搜索可见，需要执行刷新操作。
刷新操作将内存中的索引数据写入磁盘，并更新搜索数据结构。
•事务日志（Transaction Log）： Elasticsearch 还使用事务日志来记录每个写入操作，以确保数据的持久性。
写入请求首先会被写入事务日志，然后再写入分片。
elasticsearch查询语法大全
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，提供了丰富的查询功能。
作为开发人员和数据分析师，了解Elasticsearch的查询语法是非常重要的。
本文将详细介绍Elasticsearch查询语法大全，以帮助读者更好地利用Elasticsearch进行数据检索和分析。
一、基本查询语法1. 匹配查询：使用match查询可以进行全文搜索，语法为match字段名: 查询内容。
match title: "Elasticsearch入门"。
2. 多字段匹配：使用multi_match查询可以在多个字段中进行匹配，语法为multi_match查询内容字段1,字段2。
multi_match "Elasticsearch" title, content。
3. 范围查询：使用range查询可以查询指定字段的范围值，语法为range字段名: { "gte": 最小值, "lte": 最大值 }。
range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
二、复合查询语法1. must查询：使用must查询可以将多个条件组合起来，所有条件都必须满足。
语法为must查询1 must查询2。
must match title: "Elasticsearch" must range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
2. should查询：使用should查询可以表示多个条件中的任意一个满足即可。
语法为should查询1 should查询2。
should match title: "Elasticsearch" should match content: "分布式搜索引擎"。
elasticsearch 使用手册
elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，可用于处理大量数据并提供实时和可伸缩的搜索和分析功能。
本文将介绍Elasticsearch 的基本概念、安装配置、核心功能以及常用的API和查询语法。
一、安装配置1.下载安装ElasticsearchElasticsearch的官方网站上提供了各个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载对应的安装包进行安装。
2.配置Elasticsearch安装完成后，需要修改Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml。
其中一些重要的配置包括集群名称、节点名称、监听地址和端口号等。
同一个集群中的节点应该具有相同的集群名称。
二、核心功能1.数据存储和索引Elasticsearch使用分布式的倒排索引来存储和索引数据。
在Elasticsearch中，数据被组织成索引，而索引由多个分片组成。
每个分片可以在集群中的不同节点上进行复制，以提高可用性和性能。
2.文档和字段Elasticsearch使用JSON格式来存储数据。
每条数据被称为一个文档，每个文档可以包含多个字段。
字段可以是不同的数据类型，如字符串、数值、布尔值等。
3.搜索和查询Elasticsearch提供了丰富的查询功能，可以通过各种条件对文档进行搜索。
查询可以使用Query DSL或简单的字符串进行构建。
可以进行全文搜索、精确匹配、模糊搜索、范围搜索等。
4.聚合和分析Elasticsearch提供了聚合功能，可以对搜索结果进行统计和分析。
聚合包括词条聚合、范围聚合、日期聚合等，可以对文档的某个字段进行分组、计数、求和等操作。
三、常用API和查询语法1.索引操作API使用索引操作API可以创建、更新和删除索引。
主要的API包括创建索引、删除索引、更新索引设置、关闭索引和打开索引等。
2.文档操作API文档操作API主要用于对单个文档进行操作，主要包括索引文档、获取文档、更新文档和删除文档等。
elasticsearch中文翻译
elasticsearch中文翻译Elasticsearch（中文译为“弹性搜索”）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于快速搜索、分析和存储大规模的数据。
它是基于Apache Lucene构建的，提供了一个简单易用的RESTful API接口，支持实时搜索、文本分析、聚合分析、地理位置搜索等功能。
以下是一些常见的Elasticsearch用法和中英文对照例句：1. 创建索引（Create Index）：- 中文：创建索引（创建一个新的索引）- 英文：Create an index (Create a new index)2. 添加文档（Index Document）：- 中文：添加文档到索引中（将一篇文档添加到索引中）- 英文：Index a document (Add a document to the index)3. 搜索文档（Search Document）：- 中文：搜索匹配的文档（从索引中搜索匹配指定条件的文档）- 英文：Search for documents (Search for documents that match specified criteria from the index)4. 聚合分析（Aggregation）：- 中文：执行聚合操作（对搜索结果进行聚合分析，如计算平均值、最大值、最小值等）- 英文：Perform aggregation (Perform aggregation analysis on search results, such as calculating average, maximum, minimum, etc.)5. 过滤器（Filter）：- 中文：使用过滤器限制搜索结果（通过添加过滤器条件对搜索结果进行筛选）- 英文：Filter search results (Filter search results by adding filter criteria)6. 排序（Sorting）：- 中文：根据指定字段对搜索结果进行排序（按照指定字段的升序或降序排序搜索结果）- 英文：Sort search results based on specified field (Sort search results in ascending or descending order based on specified field)7. 分页（Pagination）：- 中文：对搜索结果进行分页（设置每页显示的文档数量，获取指定页数的搜索结果）- 英文：Paginate search results (Set the number of documents displayed per page and retrieve search results for specified page number)8. 地理位置搜索（Geo-location Search）：- 中文：根据地理位置信息搜索附近的文档（通过经纬度坐标搜索附近的文档）- 英文：Search for documents near a specific location (Search for documents near a specific location using latitude and longitude coordinates)9. 更新文档（Update Document）：- 中文：更新现有文档（更新索引中已存在的文档）- 英文：Update an existing document (Update a document that already exists in the index)10. 删除文档（Delete Document）：- 中文：从索引中删除文档（从索引中删除指定的文档）- 英文：Delete a document from the index (Delete a specified document from the index)这些例句涵盖了一些常见的Elasticsearch用法，可以帮助您更好地理解和使用Elasticsearch。
elasticsearch 英文字母分词
elasticsearch 英文字母分词
默认情况下，Elasticsearch 使用标准的分词器来处理文本数据。
这个分词器会根据语言的规则和词汇表将文本拆分成单词。
对于英文文本，它通常会按照空格将文本分割成单词。
例如，对于一个英文句子 "This is a sample text."，默认的分词器会将其拆分成以下的单词：
- This
- is
- a
- sample
- text
如果你对默认的英文字母分词结果不满意，或者需要更自定义的分词方式，你可以使用不同的分词器或配置来满足需求。
以下是一些常见的英文分词器和相关配置：
1. Standard Tokenizer：这是默认的分词器，它根据空格将文本分割成单词。
2. Whitespace Tokenizer：与 Standard Tokenizer 类似，但它也会将标点符号作为分隔符。
3. Keyword Tokenizer：将整个文本作为一个单独的词。
4. Custom Tokenizer：允许你通过实现自定义的分词逻辑来定义自己的分词器。
要更改或配置分词器，你可以在 Elasticsearch 的配置文件中进行设置，或者在索引的设置中指定特定字段的分词器。
需要注意的是，分词的准确性和效果会受到文本内容、语言习惯和具体需求的影响。
有时候，过度的分词可能会导致索引过大或搜索结果不准确，因此需要根据实际情况进行调整和优化。
如果你有特定的需求或问题，建议参考 Elasticsearch 的官方文档以获取更详细的信息和指导。
elasticsearch 默认编码格式
elasticsearch 默认编码格式摘要：一、Elasticsearch简介二、Elasticsearch的默认编码格式三、Elasticsearch默认编码格式的影响四、如何更改Elasticsearch的默认编码格式五、总结正文：Elasticsearch是一款非常流行的开源全文搜索引擎，它可以帮助用户快速地存储、搜索和分析大量数据。
在使用Elasticsearch时，我们需要了解其默认编码格式，以便更好地对其进行配置和管理。
Elasticsearch的默认编码格式是“UTF-8”。
这意味着，当您向Elasticsearch索引文档时，文档中的所有字符都会以UTF-8编码方式存储。
同样，当您从Elasticsearch检索文档时，检索结果中的所有字符也会以UTF-8编码方式显示。
UTF-8编码具有以下优点：1.支持世界上几乎所有的语言和字符集。
2.可以使用不同的字节序列表示不同范围的字符，这使得它具有良好的向下兼容性。
3.较少的字节用于表示常见的字符，这有助于提高数据压缩和传输效率。
然而，UTF-8编码也有一些缺点：1.对于一些特定的应用场景，如要求极高性能的搜索引擎，UTF-8编码可能会带来额外的存储和计算开销。
2.在一些老旧的系统或设备上，可能不支持UTF-8编码，这可能会导致兼容性问题。
如果您发现Elasticsearch的默认编码格式对您的应用产生了负面影响，可以考虑更改其默认编码格式。
具体操作方法如下：1.修改Elasticsearch的配置文件，找到“”节点，在其下添加或修改“node.default_encoding”属性，将其设置为您所需的编码格式。
例如，如果您希望将默认编码格式更改为“GBK”，可以添加如下配置：```"node.default_encoding": "GBK"```2.重启Elasticsearch节点，使配置生效。
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ElasticSearch:可扩展的开源弹性搜索解决方案开源的分布式搜索引擎支持时间时间索引和全文检索。
索引：index 存放数据类型：type 区分储存的对象文档：document 储存的主要实体页面: field角色关系对照elasticsearch 跟 MySQL 中定义资料格式的角色关系对照表如下MySQL elasticsearchdatabase indextable typetable schema mappingrow documentfield fieldhttp://localhost:9200/mishu_index/hunanzhaobiaowang/_search?q=title:嘉禾县基本烟田土地整理施工ElasticSearch官网：/先上一张elasticsearch的总体框架图：ElasticSearch是基于Lucene开发的分布式搜索框架，包含如下特性：分布式索引、搜索索引自动分片、负载均衡自动发现机器、组建集群支持Restful 风格接口配置简单等。
下图是ElasticSearch的第三方插件管理工具，通过它可以很清晰的看到它索引分布的情况：哪块分布在那里，占用空间多少都可以看到，并且可以管理索引。
当一台机挂了时，整个系统会对挂机里的内容重新分配到其它机器上，当挂掉的机重新加入集群时，又会重新把索引分配给它。
当然，这些规则都是可以根据参数进行设置的，非常灵活。
ElasticSearch是先把索引的内容保存到内存之中，当内存不够时再把索引持久化到硬盘中，同时它还有一个队列，是在系统空闲时自动把索引写到硬盘中。
的后端存储方式可以有一下四种：1. 像普通的 Lucene 索引，存储在本地文件系统中;2. 存储在分布式文件系统中，如 freeds;3. 存储在 Hadoop 的 hdfs中;4. 存储在亚马逊的 S3 云平台中。
它支持插件机制，有丰富的插件。
比如和 mongoDB、couchDB 同步的river 插件，分词插件，Hadoop 插件，脚本支持插件等。
下面介绍elasticsearch的几个概念：cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。
es 的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看 es 集群，在逻辑上是个整体，与任何一个节点的通信和与整个es 集群通信是等价的。
在配置文件中可以配置集群的名字，在同一局域网内的机器，配置相同的cluster名字，将会自动组建集群，不需要其它特殊配置。
shards代表索引分片，es 可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上，构成分布式搜索。
分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas代表索引副本，es 可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。
二是提高es的查询效率，es 会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery代表数据恢复或叫数据重新分布，es 在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river代表 es 的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。
它是以插件方式存在的一个 es 服务，通过读取 river 中的数据并把它索引到 es 中，官方的river 有 couchDB、RabbitMQ、Twitter、Wikipedia。
gateway代表 es 索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。
当这个 es 集群关闭再重新启动时就会从 gateway 中读取索引数据。
es 支持多种类型的 gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop 的 HDFS 和amazon 的 s3 云存储服务。
discovery.zen代表 es 的自动发现节点机制，es是一个基于 p2p 的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport代表es 内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用 tcp 协议进行交互，同时它支持 http 协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
1、elasticsearch安装elasticsearch的安装超级easy，解压即用(要事先安装好java环境)。
到官网 下载最新版的 elasticsearch 运行包；下载完解开有三个包:bin 是运行的脚本，config 是设置文件，lib 是放依赖的包。
plugins 的文件夹，把插件放到这个文件夹中。
Linux 环境下直接运行 bin/elasticsearch 就开启了；windows 运行 bin/elasticsearch.bat。
如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的，只要配置文件中 设置一致，并且机器在同一网段下，启动的elasticsearch会自动发现对方，组成集群。
浏览器中运行：http://ip:9200/查看是否安装成功，ES的默认端口是9200；可以看到我使用的是1.3.2版本；这个版本是局域lucene 4.9开发的。
2、head插件安装与使用进入到安装目录的bin下面，运行以下命令：plugin -install mobz/elasticsearch-head测试：http://ip:9200/_plugin/head/这个插件可以查看索引的情况，可以对索引进行管理。
从下图看到我已经创建了两份索引，如果第一次没有创建索引看到的将是空的。
1、RESTful接口使用方法为了方便直观我们使用Head插件提供的接口进行演示，实际上内部调用的RESTful接口。
RESTful接口URL的格式：http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>]其中index、type是必须提供的。
id是可选的，不提供es会自动生成。
index、type将信息进行分层，利于管理。
index可以理解为数据库；type理解为数据表；id相当于数据库表中记录的主键，是唯一的。
2、索引文档的创建将如下一条歌曲信息的数据提交到ES中创建索引：1.url：http://127.0.0.1:9200/song001/list001/12.data：{"number":32768,"singer":"杨坤","size":"5109132","song":"今夜二十岁","tag":"中国好声音","timelen":319}索引名字是：song001；索引的类型是：list001；本记录的id是：1返回的信息可以看到创建是成功的，并且版本号是1；ES会对记录修改进行版本跟踪，第一次创建记录为1，同一条记录每修改一次就追加1。
至此一条记录就提交到ES中建立了索引，注意HTTP的方法是PUT，不要选择错了。
3、索引文档的查询根据索引时的ID查询的文档的RESTful接口如下url：http://127.0.0.1:9200/song001/list001/1HTTP方法采用GET的形式。
4、索引文档的更新根据索引时的ID更新的文档的内容其RESTful接口如下url：http://127.0.0.1:9200/song001/list001/1HTTP方法采用PUT的形式。
将歌手名由“杨坤”改成“杨坤独唱”；结果中的version字段已经成了2，因为我们这是是修改，索引版本递增；created字段是false，表示这次不是新建而是更新。
更新接口与创建接口完全一样，ES会查询记录是否存在，如果不存在就是创建，存在就是更新操作。
5、索引文档的删除根据索引时的ID更新的文档的内容其RESTful接口如下url：http://127.0.0.1:9200/song001/list001/1HTTP方法采用DELETE的形式。
删除过后，再通过查询接口去查询将得不到结果。
总结：增删改查的RESTful接口URL形式：http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>]增删改查分别对应：HTTP请求的PUT、GET、DELETE方法。
PUT调用是如果不存在就是创建，已存在是更新。
1、首先将如下数据提交到ES中建立索引{"number":32768,"singer":"杨坤","size":"5109132","song":"今夜二十岁","tag":"中国好声音","timelen":319}{"number":32769,"singer":"汪峰","size":"6001697","song":"我爱你中国","tag":"中国好声音","timelen":375}{"number":32780,"singer":"汪峰","size":"4070469","song":"我如此爱你","tag":"中国好声音","timelen":254}{"number":32796,"singer":"大小姐","size":"3046005","song":"登大人","tag":"儿歌","timelen":190}{"number":32896,"singer":"Bandari","size":"3869593","song":"The Golden Land","tag":"胎教音乐","timelen":241}{"number":32977,"singer":"Bandari","size":"3477514","song":"Childhood Memory","tag":"欧美","timelen":217}2、ElasticSearch's query DSL搜索的RESTful接口是_searchURL形式：http://ip:port/index/type/_search query查询语句通过POST的方式发送到ES。