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最近两个都经过测试elasticsearch相对简单些易上手！都是基于lucene底层来写没有发现优越性在哪里
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本版专家分：3405
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- 黄花 2016年6月 Java大版内专家分月排行榜第二
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- 蓝花 2016年7月 Java大版内专家分月排行榜第三
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你不是已经说出来了吗
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还是有点不太明白的地方！lucene中文分词相对要复杂很多
- elasticsearch和lucene的关系以及elasticsearch的核心概念
- 1、<em>lucene</em>和<em>elasticsearch</em>的前世今生 2、<em>elasticsearch</em>的核心概念 3、<em>elasticsearch</em>核心概念 vs. 数据库核心概念 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战随书源代码
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战源代码 完整版
- 基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能(转)
- 转自：https://yq.aliyun.com/articles/658838?spm=a2c4e.11153940.bloghomeflow.58.3141291afGdE0D 摘要： 前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统，提供了非常强大而且易用的查询和分析能力，包括全文索引、模糊查询、多条件组合查询、地理位置查询等等，而且具有一定的分析聚合能力。因为其查询场景非常丰富...
- 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》学习笔记二
- 今天我给大家讲讲分词算法 分词算法概述：词是语义的最小单位。分词对搜索引擎的作用很大，可以促进搜索引擎程序自动识别语句的含义，可以提高搜索结果的匹配度，分析的质量也将直接影响了搜索结果的精确度。分词存在于文本索引的建立过程和用户提交检索过程。利用相同的分词器把短语或句子划分成相同的结果，才能保证检索过程顺利进行。中文和英文的分词简介如下： 1.英文分词的原理...
- 《从Lucene到Elasticsearch:全文检索实战》已出版！
- 一、前言 决定在CSDN写博客的原因是想把自己解决过的问题、踩过的坑、总结出来的经验记录下来，作为编程之路的“笔记本”，同时也能给遇到同样问题的人提供参考、节省时间，写书的初衷也一样。 二、缘起 说一下写书的前因后果。中国科学院大学雁栖湖校区是很重要的一年，师资团队无可挑剔，每次上课去的稍微晚一点，300人的大教室都没有座位。对于计算机学院而言，大数据、机器学习、信息检索(搜索引擎)、算...
- Elasticsearch源码分析四--调用Lucene查询接口之通配符查询
- Elasticsearch调用Lucene查询接口源码分析四：通配符查询 简介 查询语法 源码分析 简介支持两种通配符：问号（？）和星号（）。可以使用问号（？）来进行单字符的通配符查询，或者利用星号（*）进行多字符的通配符查询。查询语法例1，搜索 tiny 或者 tony，可以使用查询语句 “t?ny”: { “query” : { “wildcard” : {
- 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》学习笔记一
- 今天，我主要给大家讲一下信息检索概念。 信息检索： 互联网时代的飞速发展使人们进入了信息爆炸时代，据统计全球的互联网用户已达到30亿，在各个网站及移动app在每个分钟 产生的数据量是巨大的，从而导致数据就具有了数据量巨大大，数据种类繁多，数据更新快等特点，这些数据具有很大的价值，无 数科学家和工程师提出了很多方法从这海量数据中获取我们想要的数据。例如...
- elasticsearch （基于Lucene的搜索服务器，分布式，restful接口） 基础概念
- 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底层搜索引擎Lucene原理剖析
- Apache官方定义：Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库;开源免费 先来谈什么叫全文检索? 全文检索主要针对非结构化数据，主要有两种方法： (1)、顺序扫描法 比如我们想要在成千上万的文档中，查找包含某一字符串的所有文档，顺序扫描法就必须逐个的扫描每个文档，并且每个文档都要从头看到尾，如果找到，就继续找下一个，直至遍历所有的文档;这种方法通常应用于数据量...
- Elasticsearch源码分析二--调用Lucene查询接口之常用词查询
- Elasticsearch调用Lucene查询接口源码分析二：常用词查询 简介 查询语法 源码分析 简介match_all查询是Elasticsearch中最简单的查询之一。它使我们能够匹配索引中的所有文件。 可以在查询中包含加权值，它将赋给所有跟它匹配的文档查询语法例1：得到索引中的所有文档，可以发送以下查询： { “query” : { “match_
- elasticsearch和lucene4查询语法比较
- 查询短语在单个字段上： <em>elasticsearch</em>： 1 2 QueryStringQueryBuilder queryBuilder = new QueryStringQueryBuilder("汉语词法或其它汉语语言知识进行分词"); queryBuilder.analyzer("ik").field("title"); <em>lucene</em>4: ...
- 在ElasticSearch之下（深入理解Shard和Lucene Index）
- 摘要 从底层介绍ElasticSearch Shard的内部原理，以及回答为什么使用ElasticSearch有必要了解Lucene的内部工作方式？ 。了解ElasticSearch API的代价 。构建快速的搜索应用 。不要任何时候都commit 。何时使用Stored Field 和Document Values .Lucene可能不是一个合适的工具 了解索引的存储方式 。
- 搜索引擎（一）：基于Lucene的ElasticSearch的安装使用
- 搜索涉及到数据算法等等知识，搜索引擎也有很多，这章一一略过。。。 这里介绍的是ElasticSearch（java开源）的基本使用，包括安装，简单配置，简单初始化数据，基本的JavaAPI使用。 一、ElasticSearch简介 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，通过JSON的形式，利用HTT...
- Elasticsearch 基于Lucene的全文搜索引擎服务器介绍
- 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。 我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建...
- 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》学习笔记三
- 今天我给大家讲讲倒排索引。 索引是构成搜索引擎的核心技术之一，它在日常生活中是非常常见的，比如我看一本书的时候，我首先会看书的目录，通过目录可以快速定位到具体章节的页码，加快对内容的查询速度。 文档通常保存在各种数据库管理系统之中，比如mysql，oracle等，但是搜索引擎的数据不能保存在数据库，主要原因有两点：一是搜索引擎的数据量非常庞大，大型搜索引擎需...
- 从Lucene到Elasticsearch 全文检索实战.pdf
- 从Lucene到Elasticsearch 全文检索实战.pdf 328页，重点介绍了两种搜索技术。
- [清晰][完整][完整书签目录][PDF] 深入理解ElasticSearch
- 简介 资深软件开发专家、架构师撰写，系统且深入阐释ElasticSearch涉及的工具、方法、原则和实践，深入剖析ElasticSearch应用过程中遇到的各个层面的问题，涉及分布式索引机制、系统监控及性能优化、用户体验改善、Java API应用，以及自定义插件开发等，能为工程师与架构师快速提高ElasticSearch水平提供有效指导 目录 前言 第1章Elasticsearch简介1 1.1ApacheLucene简介1 1.1.1熟悉Lucene2 1.1.2Lucene的总体架构2 1.1.3分析数据4 1.1.4Lucene查询语言5 1.2何为Elasticsearch8 1.2.1Elasticsearch的基本概念8 1.2.2Elasticsearch架构背后的关键概念10 1.2.3Elasticsearch的工作流程10 1.3在线书店示例14 1.4小结17 第2章查询DSL进阶18 2.1ApacheLucene默认评分公式解释18 2.1.1何时文档被匹配上19 2.1.2TF／IDF评分公式19 2.1.3Elasticsearch如何看评分21 2.1.4一个例子21 2.2查询改写24 2.2.1前缀查询示例24 2.2.2回到ApacheLucene26 2.2.3查询改写的属性28 2.3查询模板30 2.3.1引入查询模板31 2.3.2Mustache模板引擎33 2.3.3把查询模板保存到文件35 2.4过滤器的使用及作用原理36 2.4.1过滤及查询相关性36 2.4.2过滤器的工作原理40 2.4.3性能考量41 2.4.4后置过滤和过滤查询42 2.4.5选择正确的过滤方式44 2.5选择正确的查询方式45 2.5.1查询方式分类45 2.5.2使用示例50 2.6小结65 第3章不只是文本搜索66 3.1查询二次评分66 3.1.1什么是查询二次评分67 3.1.2一个查询例子67 3.1.3二次评分查询的结构67 3.1.4二次评分参数70 3.1.5总结70 3.2多匹配控制71 3.3重要词项聚合78 3.3.1一个例子79 3.3.2选择重要词项81 3.3.3多值分析81 3.3.4额外的配置84 3.3.5使用限制89 3.4文档分组89 3.4.1top_hits聚合90 3.4.2一个例子90 3.5文档关系95 3.5.1对象类型95 3.5.2嵌套文档98 3.5.3parent—child关系99 3.5.4其他解决方案102 3.6Elasticsearch各版本中脚本的变化102 3.6.1脚本变迁102 3.6.2Groovy简单介绍103 3.6.3全文检索中的脚本108 3.6.4Lucene表达式115 3.7小结118 第4章改善用户搜索体验119 4.1改正用户拼写错误119 4.1.1测试数据120 4.1.2深入技术细节121 4.1.3suggester121 4.2改善查询相关性142 4.2.1数据142 4.2.2改善相关性的探索之旅145 4.3小结157 第5章分布式索引架构159 5.1选择合适的分片和副本数159 5.1.1分片和过度分配160 5.1.2一个过度分配的正面例子161 5.1.3多分片与多索引161 5.1.4副本161 5.2路由162 5.2.1分片和数据162 5.2.2测试路由功能162 5.2.3索引时使用路由166 5.2.4别名169 5.2.5多个路由值169 5.3调整默认分片的分配行为170 5.3.1部署意识171 5.3.2过滤173 5.3.3运行时更新分配策略174 5.3.4确定每个节点允许的总分片数175 5.3.5确定每个物理机器允许的总分片数175 5.4查询执行偏好179 5.5小结181 第6章底层索引控制182 6.1改变ApacheLucene的评分方式182 6.1.1可用的相似度模型183 6.1.2为每字段配置相似度模型183 6.1.3相似度模型配置184 6.1.4选择默认的相似度模型185 6.2选择适当的目录实现—store模块188 6.3准实时、提交、更新及事务日志191 6.3.1索引更新及更新提交192 6.3.2事务日志193 6.3.3准实时读取194 6.4控制索引合并195 6.4.1选择正确的合并策略196 6.4.2合并策略配置197 6.4.3调度199 6.5关于I／O调节200 6.5.1控制I／O节流200 6.5.2配置200 6.6理解Elasticsearch缓存202 6.6.1过滤器缓存203 6.6.2字段数据缓存204 6.6.3查询分片缓存212 6.6.4使用circuitbreaker213 6.6.5清除缓存214 6.7小结215 第7章管理Elasticsearch216 7.1发现和恢复模块216 7.1.1发现模块的配置217 7.1.2主节点218 7.1.3网关和恢复模块的配置223 7.1.4索引恢复API226 7.2使用人类友好的CatAPI229 7.2.1基础知识230 7.2.2使用CatAPI231 7.2.3一些例子232 7.3备份232 7.4联盟搜索236 7.4.1测试用的集群236 7.4.2建立部落节点237 7.4.3通过部落节点读取数据238 7.4.4通过部落节点写入数据239 7.4.5处理索引冲突240 7.4.6屏蔽写操作241 7.5小结242 第8章提高性能243 8.1使用docvalues来优化查询243 8.1.1字段缓存存在的问题244 8.1.2使用docvalues的例子245 8.2了解垃圾回收器247 8.2.1Java内存248 8.2.2解决垃圾回收问题249 8.2.3在类UNIX系统上避免内存交换254 8.3对查询做基准测试255 8.3.1为基准测试配置集群256 8.3.2进行基准测试256 8.3.3控制运行中的基准测试259 8.4热点线程261 8.4.1热点线程的使用说明261 8.4.2热点线程API的响应262 8.5扩展Elasticsearch263 8.5.1垂直扩展263 8.5.2水平扩展264 8.5.3在高负载的场景下使用Elasticsearch271 8.6小结283 第9章开发Elasticsearch插件284 9.1创建Maven项目284 9.2了解基本知识285 9.2.1MavenJava项目的结构285 9.2.2POM的理念285 9.2.3执行构建过程286 9.2.4引入Maven装配插件287 9.3创建自定义REST行为289 9.3.1设定289 9.3.2实现细节289 9.4创建自定义分析插件295 9.4.1实现细节295 9.4.2测试自定义分析插件302 9.5小结304
- Elasticsearch源码分析一--调用Lucene查询接口之match_all查询
- Elasticsearch调用Lucene查询接口源码分析一：match_all查询 match_all查询简介 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctr
- 搜索浅谈(Elasticsearch和Lucene4分享）
- 刚刚过去的双11，真是给线下运营商好好上了一课。当今的互联网真是炙手可热，大家对互联网的热情是如此之高。相信电商之间的竞争将更加的激烈和残酷，不过，搜索，作为用户体验很重要的一点，各大电商也做的越来越好。但是，我相信软件只有开始，没有结束，搜索的业务也在不停的变化。搜索技术，你值得拥有。 现在才开始谈搜索，真是汗颜。Elasticsearch的教程都写了一堆了，现在才开始谈。我们用搜索...
- Elasticsearch 之（13）lucene的相关度评分TF&IDF算法以及向量空间模型算法
- 算法介绍relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关搜索请求：hello world...
- 【搜索引擎】Lucene、Solr、Elasticsearch
- 【场景实例】 我们每天都会用百度、Google等搜索引擎去查询一些相关东西，我们也经常会上淘宝、京东等网站去搜索自己想要的东西，我们的搜索，广泛、不确定，但我们同样可以快速、高效地得到搜索结果。【搜索方案】 其实，对于这些数据量大、数据结构不固定的数据，通常都采用全文检索方式搜索。 那么，什么是全文检索呢？如下： 将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定
- 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》学习笔记五
- 今天我给大家讲讲tf-idf权重计算 tf-idf权重计算： tf-idf(中文词频-逆文档概率)是表示计算词项对于一个文档集或语料库中的一份文件的重要程度。词项的重要性随着它在文档中出现的次数成正比，会随着它在文档集中出现的频率成反比。如果一个词项在一遍文档中出现的频率非常高，说明其比较重要，如果这个词项在其他文档中出现的频率也高，那么说明这个词有可能是比较通用的。 ...
- 为什么Elasticsearch/Lucene检索可以比MySQL快?
- 同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据，为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优？两者有什么区别？各自选型的依据是什么？它们各自又有什么优势？ 本文针对于以上问题，基于个人理解及参考网上相关资料，给出说明。由于个人技术能力有限，若文章中有任何不妥之处，还望各位看官指正。 本文将从以下各模块进行阐述： 什么是索引 ...
- Lucene Sphinx 全文索引 对比
- 全文检索功能很多系统中都有用到，但我有个疑问：到底是用数据库中提供的全文检索功能，还是选用如 Lucene 之类的东西来实现？我主要想知道，这两种方式有什么区别？各自适用于什么样的场合？对中文的支持都怎么样？效率呢？ 1. 1<em>lucene</em>(solr, <em>elasticsearch</em> 都是基于它） 检索时它对CPU和内存的需求很小， 建立索引时却不小，不过估计你每天
- 开源搜索引擎Lucene、Solr、Sphinx等优劣势比较
- 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎，java开发,包括： Lucene Solr Elasticsearch Katta、Compass等都是基于Lucene封装。 你可以想象Lucene系有多强大。 2.Sphinx搜素引擎，c++开发,简单高性能。 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎：Lucene、Solr、Elasticsearch、Sphinx的特点和优劣势选型比较。...
- Lucene笔记13-Lucene的搜索-基于searchAfter的实现
- 一、使用searchAfter完成分页查询 searchAfter()方法原理是获取上一页的最后一个元素和pageSize，再从最后一个元素的后一个开始取pageSize条数据，这就是需要展示的结果了。searchAfter()方法需要三个参数：ScoreDoc after, Query query, int n。after是上一页的最后一个scoreDoc，query是查询的内容，n是总条数。...
- Lucene5学习之使用Ansj-seg分词器
- 这回我们来玩玩ansj分词器，由于Lucene5.0在API上有点小变化，需要修改ansj分词器源码，重新打包jar包，然后mvn install到本地仓库才能引用到项目中。至于怎么修改以及怎么打包jar，我就不过多说明了，有点麻烦，我想偷个懒，哈哈。这里我就直接把打包后的jar分享给你们，jar包注意在底下的附件里下载。 我就说说，怎么在项目中使用ansj分词器，首先pom...
- elasticSearch2.3.5+对应版本的ik分词器+gson的jar包
- 在jdk为1.7当中，不支持elasticSearch2.4以上，这里的资源为elasticSearch2.3.5加上对应elasticSearch版本的ik分词器，和gson的jar包，可以处理json到实体类，map,list的转换。在项目中会使用到
- 深入理解elasticsearch
- 深入理解<em>elasticsearch</em>, 清晰版 <em>lucene</em> <em>elasticsearch</em>
- Elasticsearch源码分析三--调用Lucene查询接口之词条查询
- Elasticsearch调用Lucene查询接口源码分析三：词条查询 简介 查询语法 源码分析 简介词条查询是Elasticsearch中的一个简单查询。它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档，而且是确切的、未经分析的词条。 记住，词条查询是未经分析的，因此需要提供跟索引文档中的词条完全匹配的词条。 多词条查询允许匹配那些在内容中含有某些词条的文档。查询语法例1：查询title字段中含有crim
- lucene 的两种join 方式
- 使用<em>lucene</em>进行筛选的场景往往不是简单的一个一个document的写入，document之间会有层级关系，比如美团筛选中的商家信息和deal信息，一个商家下面挂有多个deal的信息。进行筛选和排序的时候需要考虑商家的条件和deal的条件，比如通过价格排序就需要从deal纬度去考虑。 <em>lucene</em>提供了两种方式完成这种场景的筛选。 Index-time joins The index-
- lucene对数组做全文检索
- 使用<em>lucene</em>对字符串数组在内存建立索引 并检索
- lucene、solr、nutch三者的关系
- <em>lucene</em>是一个做搜索用的类库。 nutch和solr都是基于<em>lucene</em>的，二者都是可直接运行的应用程序； 直接在业务上使用<em>lucene</em>的倒是不太多见。 solr主要提供了建立索引（用户可以直接post数据给solr，然后由solr进行索引）和提供查询索引的功能（它内嵌了jetty，可以直接提供HTTP服务）； nutch一般用作爬虫使用，负责抓取数据。 solr的重大变化：从
- 干货 | 吃透Elasticsearch 堆内存
- 1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。 在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域： - 新生代 ( Young )、 - 老年代 ( Old )。 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 ： - Eden、 - From Survivor、 - To Survivor。 这样划分的目的是为了使 JVM...
- SolrCloud和ElasticSearch对比
- SolrCloud ElasticSearch对比
- Elasticsearch对地理数据查询（一）
- 翻译版本：https://es.xiaoleilu.com/310_Geopoints/00_Intro.html 官方原文：https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/guide/current/geoloc.html 本文只是针对这些内容通过具体的例子用Java来实现其具体细节，如果只想看java实现部分，请直接往下面代码实现部分看 地
- Lucene 6.6.1源码分析---倒排索引
- 之前分析Lucene的添加文档过程是已经知道，文档的添加可分解为域的添加，而域的添加过程就是倒排索引的过程。本文将以域的添加作为入口来分析倒排索引的过程。首先看添加域的入口方法： private int processField(IndexableField field, long fieldGen, int fieldCount) throws IOException, AbortingExce...
- Solr Elasticsearch lucene 搜索引擎
- Solr Elasticsearch <em>lucene</em> 搜索引擎
- lucene全文检索需要jar包
- <em>lucene</em>全文检索需要的三个jar包：<em>lucene</em>-analyzers-3.6.1.jar <em>lucene</em>-core-3.6.1.jar <em>lucene</em>-highlighter-3.6.1.jar
- elasticsearch底层引擎替换之索引创建+文档添加
- 最近在改<em>elasticsearch</em>的源码，真的蛋疼，现在先记录一下遇到的问题 首先，我们在做的是替换掉<em>elasticsearch</em>的底层引擎，也就是把<em>lucene</em>替换成我们自己的引擎。这个工作起步不久，所有的一切都是自己一步步来的，除了底层架构，上层的调用也有好多不懂的地方，现在，就我替换的索引建立这一块做个简单的记录。 工作中使用的<em>elasticsearch</em>版本是5.4.2，网上资料比较少。
- Sphinx比lucene的搜索引擎
- Sphinx是一个俄国人开发的搜索引擎， Sphinx建索引速度是最快的，比Lucene快9倍以上。因此，Sphinx非常适合做准实时搜索引擎。 [亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计]http://hi.baidu.com/zhizhesky/blog/item/0fae4036f5db8dd2a2cc2b4f.html 它的主要特点是： 一、性能非常出色 150万条记录
- Elasticsearch源码分析五--调用Lucene查询接口之模糊查询(Fuzzy)
- Elasticsearch调用Lucene查询接口源码分析五：模糊查询 简介 查询语法 源码分析 简介模糊查询是基于编辑距离算法来匹配文档。编辑距离的计算基于我们提供的查询词条和被搜索文档。此查询很占用CPU资源。可以在搜索词的尾部加上字符 “~” 来进行模糊查询。查询语法例如，查询语句 “think~” 返回所有包含和 think 类似的关键词的文档。增量因子（boost factor）为0.2。
- 从Lucene到Elasticsearch 全文检索实战
- 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》循序渐进介绍了信息检索、布尔检索、向量空间模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架构、Lucene创建索引、Lucene查询、Lucene项目实战、Elasticsearch安装与配置、Elasticsearch插件安装、REST API数据操作、映射与模板、索引别名、Elasticsearch基本和高级搜索、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、项目实战等内容。 阅读《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》，读者能够掌握信息检索的核心概念，应用Lucene库处理全文检索业务，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法与技巧。《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，技术先进，示例丰富 适合想学习信息检索技术的初学者和相关专业的大学生、研究生学习，也很适合大数据及云计算平台构建人员以及有一定基础的IT开发人员使用。
- Lucene中文分词Jcseg
- jcseg是使用Java开发的一款开源的中文分词器, 基于流行的mmseg算法实现，分词准确率高达98.4%, 支持中文人名识别, 同义词匹配, 停止词过滤等。并且提供了最新版本的<em>lucene</em>,solr,<em>elasticsearch</em>分词接口。
- 一套不可多得的Lucene视频教程带课程源码
- 一套不可多得的Lucene视频教程带课程源码 课程目录： 01_lucenc简介和创建索引初步.avi 02_<em>lucene</em>简介和搜索初步.avi 03_<em>lucene</em>索引_创建_域选项.avi 04_<em>lucene</em>索引_的删除和更新.avi 05_<em>lucene</em>索引_加权操作和Luke的简单演示.avi 06_对日期和数字进行索引.avi
- 用Grafana为Elasticsearch做日志分析
- 用Grafana为Elasticsearch做日志分析.Grafana是一个开源的、功能强大的指标仪表板和图形编辑器工具，它面向Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus和InfluxDB等数据源。目前Grafana的最新版本为2.6版。
- Elasticsearch技术分享--基于5.1.1版本
- 主要内容 o一 简介 o二 基本概念介绍 o三 底层实现原理&amp;集群搭建（干货） o四 对搜索系统的优化&amp;问题解决方式（干货） o五 参考资料 二 基本概念介绍 2.1 集群、分片、节点概念介绍 2.2 索引、类型、文档概念介绍 2.3 数据的写入过程 2.4 写入路由优化（重点） 2.5 分布式查询 2.6 深度翻页问题（重点） 2.1 集群、分片、...
- lucene的默认评分算法-向量空间模型（Vector Space Model）
- 在<em>lucene</em>4以前，一直都是使用经典的向量空间模型作为其检索模型，这种方式虽然统一了评分算法，简化了计算，但是带来的问题是很难去调整，一旦向量空间模型不适合，也很难去替换一种更好的算法。 而<em>lucene</em>4则将检索模型与事实上的搜索做了解耦和抽象，并且加入了另外几种检索模型的实现，其中就有经典的BM25。 经典的向量空间模型的理论基础及其在<em>lucene</em>中的应用 向量空
- Elasticsearch内存分配设置
- 编辑：<em>elasticsearch</em>-2.3.3/bin/ <em>elasticsearch</em> 加上：export ES_HEAP_SIZE=10g或者启动的时候设置参数，确保Xmx和Xms大小相等:./bin/<em>elasticsearch</em> -Xmx10g -Xms10g官网说明： https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/guide/current/heap
- Lucene 6.0 提取新闻关键词Top-N
- 一、需求 给出一篇新闻文档，统计出现频率最高的有哪些词语。 二、思路 关于文本关键词提取的算法有很多，开源工具也不止一种。这里只介绍如何从Lucene索引中提取词项频率的TopN。索引过程的本质是一个词条化的生存倒排索引的过程，词条化会从文本中去除标点符号、停用词等，最后生成词项。在代码中实现的思路是使用IndexReader的getTermVector获取文档的某一个字段的Terms，
- 48.lasticsearch全文检索实战小结——复盘我带的第二个项目(Elasticsearch实战篇)
- 一、项目概述这是一个被我称之为“没有枪、没有炮，硬着头皮自己造”的项目。项目是和其它公司合作的三个核心模块开发。 使用ES的目的是： 1）、采集数据、网站数据清洗后存入ES； 2）、对外提供精确检索、通配符检索、模糊检索、分词检索、全文检索接口等二次封装接口。二、项目架构 如上图所示，ES作为中间层，一方面存储数据清洗后存储的数据，另一方面对外提供插入、更新、删除、检索接口的。三、ES使用小结3....
- ElasticSearch 基本原理（四）近实时（Near Real Time ，NRT）分析
- ElasticSearch （Near Real Time ）NRT 分析 Elasticsearch的核心优势就是（Near Real Time NRT）近乎实时，Elasticsearch能够做到准实时，而并不是完全的实时。下面介绍Elasticsearch是如何索引数据的整个流程。 先上图： 首先，当我们对记录进行修改时，es会把数据同时写到内存缓存区和translog中。而这个时...
- lucene query语法详解
- https://www.oschina.net/question/1092_560
- elasticsearch ——id字段说明，内部是_uid
- _id field Each document indexed is associated with a _type (see the section called “Mapping Typesedit”) and an_id. The _id field is not indexed as its value can be derived automatically from the _ui...
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战
- lucene底层技术研究 倒排索引 ElasticSearch查询写入数据的工作原理深度解析
- <em>lucene</em>底层技术研究 倒排索引 ElasticSearch查询写入数据的工作原理深度解析 面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 <em>lucene</em> 介绍一下呗？倒排索引了解吗？ 面试官心理分析 问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的...
- Lucene、Solr、Elasticsearch、Sphinx的特点和优劣势选型比较。
- 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎，java开发,包括： Lucene Solr Elasticsearch Katta、Compass等都是基于Lucene封装。 你可以想象Lucene系有多强大。 2.Sphinx搜素引擎，c++开发,简单高性能。 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎：Lucene、Solr、Elasticsearch、Sphinx的特点和优劣势选型比较。...
- elasticsearch 5.2.2 学习笔记之源码阅读7-搜索流程总览之query_string查询
- <em>elasticsearch</em> 5.2.2 学习笔记之源码阅读7-搜索流程总览之query_string查询 概述 参考 https://github.com/elastic/<em>elasticsearch</em>/tree/v5.2.2 https://blog.csdn.net/undergrowth/article/details/82851401 https://blog.csdn.net/under...
- Elasticsearch数据模型简介
- 原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/573637?spm=a2c4e.11153959.blogcont573660.17.72069be47ObpykElasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以帮助我们用很快的速度去处理大规模数据，可以用于全文检索、结构化检索、推荐、分析以及统计聚合等多种场景。Elasticsearch是一个建立在全文搜...
- Lucene倒排索引简述 番外篇
- Lucene构建索引是一个非常复杂的过程，需要经过多道工序才能完成。那你知道Lucene在索引构建过程有哪些工序吗？又是整体流程是怎么样的呢？
- 边学边记（七） lucene索引结构四（_N.fdx,_N.fdt）
- <em>lucene</em>索引结果，<em>lucene</em>获取document，<em>lucene</em>索引文件_N.fdx,_N.fdt 结构
- 中英文版 lucene in action （pdf 版，附随书源码）
- 英文版的质量就没的说了，<em>lucene</em>InAction.zip中是这本书的源码。 中文版的很清晰。
- Elasticsearch 之（29）基于doc value正排索引的聚合内部原理
- 聚合分析的内部原理是什么？？？？aggs，term，metric avg max，执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？搜索+聚合，写个示例GET /test_index/test_type/_search { "query": { "match": { "search_field": "t...
- elasticsearch笔记——嵌套查询
- <em>elasticsearch</em> 为了实现水平规模扩展，提供了以下两种形式的查询： 一、nested 文档中可能包含嵌套类型的字段，这些字段用来索引一些数组对象，每个对象都可以作为一条独立的文档被查询出来。 { "mappings": { "&lt;type&gt;": { "properties": { ...
- Elasticsearch安装部署研究
- 1 ElasticSearch简介ElasticSearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的开源、分布式、可扩展、RESTful搜索引擎。它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。Elasticsearc是一种设计用于分布式全文索...
- lucene索引结构(五)--词频倒排索引(frq)文件结构分析
- 我们在上节，<em>lucene</em>索引结构(四)中分析了<em>lucene</em>倒排索引的词典部分。 词典的作用就是让程序查询词项是否存在，将词项倒排(posting)记录的地址返回。 Lucene中，一个词项的倒排有词频信息和位置信息两部分。 其中词频信息记录存储了某词项在一系列文档中出现了多少次，位置信息记录的是词项在文档中出现的一系列位置。 他们分别被存储在.frq
- 将BM25 用作lucene排序算法的实现步骤
- BM25算法的介绍：http://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 BM25算法一直是被用作代替<em>lucene</em>的TFIDF的评分公式的。 首先给出BM25的相关度计算公式，该函数可以计算出对于一个document，一个给定的关键字序列i对于该do
- Elasticsearch面试题系列
- 1.query是怎么分发到每个节点的？ 2.Elasticsearch使用上的优化有哪些？ 3.怎么避免脑裂？ 4.query和filter的区别？ 5.Elasticsearch的缺点有哪些？你觉得可以在哪些地方进行改进？ 6.Lucene加快查询的机制有哪些？ 7.如何使用Lucene构建分布式索引？ 8.说一下master节点选举算法 9.El...
- lucene3.0的分词器和各种查询
- 1.分词器 package cn.xt.analyzer; import java.io.StringReader; import org.apache.<em>lucene</em>.analysis.Analyzer; import org.apache.<em>lucene</em>.analysis.TokenStream; import org.apache.<em>lucene</em>.analysis.cjk.CJKAnalyz
- 结合lucene索引库完成模糊查找功能（使用IK分词器）
- 当数据量很大的时候，使用模糊查找，在数据库中实现是低效的，因此便出现了Lucene这样的工具。在学习制作bos系统的过程中，开始接触了这个新的知识点，当看到他的优化效率，的确是大大的提高，当然要有明显的差异性，那前提是数据量足够的大，这个技术对系统的优化起到了重要的作用。 Lucene检索原理， 会针对目标内容，先进行分词建立全文索引 ，在用户查找时，先查询索引库中词条，根据词条找到...
- Lucene为不同字段指定不同分词器(转)
- 在<em>lucene</em>使用过程中，如果要对同一IndexWriter中不同 Document，不同Field中使用不同的analyzer，我们该如何实现呢？ 通过对《<em>lucene</em> in action》的阅读，发现是可以解决这一问题的。<em>lucene</em>可以正对整个IndexWriter对象或者每一个document对象或者特定 Field使用不同的分析器。 Java代码 复制代码 Anal...
- lucene定义自己的分词器将其分成单个字符
- 问题描述：将一句话拆分成单个字符，并且去掉空格。 package com.my<em>lucene</em>; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import org.apache.<em>lucene</em>.analysis.Tokenizer; import org.apache.<em>lucene</em>.analysis.tokenattributes.Ch
- 为什么Elasticsearch查询速度比B-tree块
- 1.Elasticsearch简介 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时候，...
- SpringBoot+Lucene搜索结果高亮显示Demo
- 基于SpringBoot编写的一个Lucene测试Demo把匹配到的结果高亮摘要显示在前端jsp上
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战-姚攀
- 从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战-姚攀
- lucene的分组（group by）
- 原文地址：http://xtuhcy.iteye.com/blog/1143440 最近在优化搜索服务，以前的搜索服务十分简单，现在需要增加查询结果分组统计的功能，以提高用户体验。 g了一番，有以下几个主要的实现方式： 1、利用search中的collect，自己实现一个collect输出分组统计结果; 2、一个开源的<em>lucene</em>插件bobo browser 3、lucnen3.2
- Lucene基本语法
- 本文介绍Lucene的基本语法，与Kibana结合使用，能发挥超出想象的威力
- Lucene的Directory文件目录操作MMapDirectory等类详解及区别（4.5）
- 概念Lucene的Directory是一个抽象类，是针对索引文件目录操作的抽象类，对文件操作都是通过Directory来实现的；Directory的实现类可以分为文件目录，内存目录和目录的代理类及工具类。文件目录FSDirectory是文件目录操作的抽象类，其下有三个具体的实现类SimpleFSDirectory，NIOFSDirectory和MMapDirectory。1、SimpleFSDir...
- Lucene全文检索处理非结构化数据
- 一、数据分类 结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。但是，显然，它的扩展性不好（比如，我希望增加一个字段，怎么办？）。 半结构化数据：是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其...
- Elasticsearch 6.X 版本的一些变化
- Elasticsearch 6.X版本和之前版本有些不同，官方文档存在很多不一致的地方，估计是变化太快更新不及时了。最明显的变化就是一个index只能有一个type，推荐的type名是 _doc，7.0版本以后就完全抛弃type了类型(Type)[Deprecated in 6.0.0.] 警告！Type在6.0.0版本中已经不赞成使用字段类型(datatype)的string取消了，但看起来可以...
- elasticSearch之版本冲突处理
- 当你使用索引API来更新一个文档时，我们先看到了原始文档，然后修改它，最后一次性地将整个新文档进行再次索引处理。Elasticsearch会根据请求发出的顺序来选择出最新的一个文档进行保存。但是，如果在你修改文档的同时其他人也发出了指令，那么他们的修改将会丢失。 很长时间以来，这其实都不是什么大问题。或许我们的主要数据还是存储在一个关系数据库中，而我们只是将为了可以搜索，才将这些数据拷贝到Ela
- Elasticsearch Date类型，时间存储相关说明。
- 从昨晚开始，到今天中午之前，一直在纠结时间存储问题，昨晚是纠结时间取出来的问题。 其实我的想法很简单，我就想java.util.Date 存储到 Elasticsearch ，然后从 Elasticsearch 中再取出来的时候，它是个Date ，不需要我任何转换。 但是发现好像不行。 我开始在创建 Mapping 的时候，就是为： //...省略部分代码 .start...
- ElasticSearch内部分片处理机制
- 逆向索引：与传统的数据库不同，在es中，每个字段里面的每个单词都是可以被搜索的。如hobby:”dance,sing,swim,run”,我们在搜索关键字swim时，所有包含swim的文档都会被匹配到，es的这个特性也叫做全文搜索。为了支持这个特性，es中会维护一个叫做“invertedindex”（也叫逆向索引）的表，表内包含了所有文档中出现的所有单词，同时记录了这个单词在哪个文档中出现过。
- ElasticSearch 技术解析与实战 kindle电子书
- Elasticsearch是一个强大的搜索引擎，提供了近实时的索引、搜索、分析功能。本书作者根据自己多年的开发经验，总结了使用和开发Elasticsearch的实战经验。本书全面介绍Elasticsearch系统结构与功能配置，以及实际应用案例，包括工具、方法、原则和佳实践。主要内容包括Elasticsearch基本概念与配置，索引的基本概念、管理与设置，架构设计中的字段、对象、映射，搜索中的结构、各种查询方式，聚合中的数字聚合、桶聚合、管道聚合，集群中的监控方式、配置案例，分析模块中的中文分词器、过滤器，高级设置中的关键点，监控与安全方面的技巧，ELK综合示例等。不管你是全文检索和Elasticsearch的初学者，还是Elasticsearch用户，你都能从书中获益。
- Lucene4学习笔记之索引文件介绍与数据类型
- Lucene生成的索引文件 由上文中提到的代码生成的索引文件如下所示: 格式都相当怪异，那些这些文件里面都存放了些什么东西？我们先来了解如下名词 a) 段信息(SegmentInfo)：它包含段的元数据； b) 字段名(Field name)：它包含了用来构建索引的字段名； c) 存储的字段值(Stored Field values)：它包含每一个文档的属...
- ElasticSearch里面复杂关系数据的存储方式
- 在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系
- Elasticsearch最佳实践之Index与Shard设计
- 作为专栏的第三篇，本文主要探讨实际应用中Index与Shard的设计方法。主要包括这样几方面：基于时间的Index设计、Mapping设计技巧、巧妙的Alias、Shard分配原则、整体思路。
- 一个专业搜索公司关于lucene+solar资料
- http://tech.funnyai.com/index.php/Solar Solar 取自 技术百科 跳转到: 导航, 搜索 Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果；
- 分布式搜索引擎Elasticsearch（一）
- Elasticsearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索引擎，具有分布式多用户能力，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，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、高性能计算；同时Elasticsearch的横向扩展能力非常强，不需要重启服务，基本上达到了零配置。但是目前来说相关资料很少，
- ElasticSearch源码解析（五）：排序（评分公式）
- 转载自：http://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948 一、目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以，否则被问起来为什么这个在前面，那个在后面不好
- Elasticsearch整合Mysql新闻搜索
- Elasticsearch整合Mysql，实现数据导入、全文搜索、搜索高亮、结果分页
- 优越者usb转串口驱动
- 1. 此次主要提升Windows下的兼容性； 2. 内含Win/Mac OS/linux驱动 3. 支持 Windows ystems: • Windows 10 • Windows 10 x64 • Windows 8.1 • Windows 8.1 x64 • Windows Server 2012 • Windows 8 • Windows 8 x64 • Windows Server 20 支持系统：Windows XP/Vista/7/8/8.1/10（32/64位），Mac OS/Linux系统 版本： 更新时间：2017-02-23 17:22:14
- elasticsearch引用jar包与其他jar冲突解决办法
- 问题提出： 官网blog：https://www.elastic.co/blog/to-shade-or-not-to-shade 比如你的项目中引用的Joda 2.1，而<em>elasticsearch</em> 2.2.0引用的Joda 2.8，则在使用<em>elasticsearch</em>的时候以为会先找到Joda 2.1，导致<em>elasticsearch</em>用不起来，所以怎么解决呢 1.新建一个maven项目进行
- elasticSearch 全文检索工具
- 几个基本名词index: es里的index相当于一个数据库。 type: 相当于数据库里的一个表。 id： 唯一，相当于主键。 node:节点是es实例，一台机器可以运行多个实例，但是同一台机器上的实例在配置文件中要确保http和tcp端口不同（下面有讲）。 cluster:代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个会被选为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群
- UNITEK(优越者）USB转串口驱动
- UNITEK(<em>优越</em>者）USB转串口驱动 win7_32/64位
- ElasticSearch(7)--使用Java客户端进行基本搜索
- 进行基本的搜索: 包括: 查询所有、解析字符串查询、通配符查询、词条查询 package com.es.querydemo; import java.net.InetAddress; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import org.<em>elasticsearch</em>.acti
- 基于Kafka和ElasticSearch，LinkedIn如何构建实时日志分析系统？
- 今天，和跟大家分享我们在用ElasticSearch和Kafka做日志分析的时候遇到的问题，系统怎么样一步一步演变成现在这个版本。你如果想拿ElasticSearch和Kafka来做日志分析的话，会有一些启发。全文主要包括以下几个Topic： 日志分析系统的基本需求； LinkedIn的日志系统演进过程； 我们的经验和教训。 为什么要做日志分析系统？ 首先，什么是日志？简单的...
- 计算机外文翻译下载
- 有关计算机方面外文翻译 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/gxrecall/421786?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gxrecall/421786?utm_source=bbsseo[/url]
- Python核心编程第二版(高清晰)下载
- Python核心编程第二版(高清晰) Python核心编程第二版(高清晰) 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/xssboy/2050151?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xssboy/2050151?utm_source=bbsseo[/url]
- PIL-1.1.7.win32-py2.5下载
- PIL是Python Imaging Library缩写，主要用来处理图片用的，这里安装它是为了在Django系统中用它来对上传的图片自动的生成缩略图的。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/YANG969691790/2107912?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/YANG969691790/2107912?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的