分布式搜索引擎ElasticSearch搜索实例演示
es 分词检索高亮显示 剔除html java案例
对于这个主题，我们需要对es 分词检索高亮显示进行深入的讨论。
ES （Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索引擎，提供了全文搜索功能，可以对大规模数据进行快速的检索和分析。
而分词检索高亮显示则是ES在搜索过程中非常重要的一个功能，它能够将搜索结果中的关键词进行高亮显示，方便用户快速找到所需信息。
接下来，我们将从以下几个方面进行讨论。
1. ES 分词ES在进行检索时，会对文档内容先进行分词处理，将文本分割成一个个的词语，这些词语就是ES进行搜索的基本单位。
ES内置了一些常用的分词器，比如standard、simple、whitespace等，用户也可以根据自己的需求自定义分词器。
分词的好坏直接影响到搜索的准确性，因此选择合适的分词器非常重要。
2. 检索ES的检索功能非常强大，可以通过各种查询方式来实现不同的检索需求，比如term查询、match查询、bool查询等。
在进行检索时，ES 会使用之前提到的分词器对搜索关键词进行分词，然后再在分词后的词语中进行匹配，找到符合条件的文档。
3. 高亮显示高亮显示是ES在搜索结果中非常常用的一个功能，在搜索结果中将匹配的关键词进行特殊标记，让用户一眼就能看出哪些部分是与搜索条件匹配的。
通过高亮显示，用户可以更直观地了解搜索结果与搜索条件的关联程度，提高了搜索的可用性。
4. 剔除html在实际应用中，文档内容通常是包含有HTML标签的，而在搜索结果中我们通常不希望看到HTML标签，因此需要将搜索结果中的HTML 标签进行剔除，只显示纯文本内容。
ES提供了一些过滤器可以用来实现这个功能，比如HTML strip字符过滤器。
5. Java案例我们将以一个Java案例来演示如何在Java程序中使用ES进行分词检索和高亮显示。
首先需要引入ES的Java客户端库，然后通过编写相应的代码来实现搜索功能，包括构造查询条件、实现分词和高亮显示等。
这个案例将帮助大家更好地理解ES分词检索高亮显示的具体实现方法。
使用Elasticsearch实现全文检索功能的方法详解
使用Elasticsearch实现全文检索功能的方法详解全文检索是当下非常流行的一种搜索技术，它能够在大量数据中快速地搜索并返回相关的结果。
Elasticsearch是一种先进的搜索引擎，它提供了各种功能来帮助开发者实现全文检索。
这篇文章将详细介绍如何使用Elasticsearch来实现全文检索功能。
1. 理解全文检索在介绍Elasticsearch之前，我们需要先了解一下全文检索。
全文检索是一种基于文本的搜索技术，它通过对文本内容进行分词，并对每个词建立索引来实现搜索。
这种搜索方法不仅可以搜索文档的标题和标签，还可以搜索文档内的内容。
这就使得全文检索比传统的关键字搜索更加准确和精确。
2. Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索引擎，它能够实现全文检索和复杂查询。
Elasticsearch是一个开源搜索引擎，具有高度的可伸缩性和强大的查询性能。
Elasticsearch集群由多个节点组成，它们共同协作完成搜索任务。
每个节点存储一部分数据和索引，因此集群可以随着数据的增长而增长。
Elasticsearch支持多种查询方式，包括基于文本的全文搜索、基于地理位置的搜索、聚合查询等。
3. 使用Elasticsearch实现全文搜索为了使用Elasticsearch实现全文搜索，我们需要完成以下几个步骤：（1）创建索引在Elasticsearch中，索引类似于数据库中的表。
我们需要先创建一个索引，在该索引中建立数据的索引和分词信息。
可以通过以下命令来创建索引：```PUT /my_index{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["lowercase","my_stopwords" ]}},"filter": {"my_stopwords": { "type": "stop","stopwords": ["a","an","the"]}}}},"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer"},"content": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer"}}}}```在上述例子中，我们创建了一个名为“my_index”的索引，并定义了它的分词器和过滤器。
分布式搜索elasticsearch java API
分布式搜索elasticsearch java API 之 ------使用More like this实现基于内容的推荐基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息，然后给用户推荐与该文档相识的文档。
Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口，叫 MoreLikeThis。
Elasticsearch封装了该接口，通过Elasticsearch的More like this查询接口，我们可以非常方便的实现基于内容的推荐。
先看一个查询请求的json例子：{"more_like_this" : {"fields" : ["title", "content"],"like_text" : "text like this one",}}其中：fields是要匹配的字段，如果不填的话默认是_all字段like_text是匹配的文本。
除此之外还可以添加下面条件来调节结果percent_terms_to_match：匹配项（term）的百分比，默认是0.3min_term_freq：一篇文档中一个词语至少出现次数，小于这个值的词将被忽略，默认是2max_query_terms：一条查询语句中允许最多查询词语的个数，默认是25stop_words：设置停止词，匹配时会忽略停止词min_doc_freq：一个词语最少在多少篇文档中出现，小于这个值的词会将被忽略，默认是无限制max_doc_freq：一个词语最多在多少篇文档中出现，大于这个值的词会将被忽略，默认是无限制min_word_len：最小的词语长度，默认是0max_word_len：最多的词语长度，默认无限制boost_terms：设置词语权重，默认是1boost：设置查询权重，默认是1analyzer：设置使用的分词器，默认是使用该字段指定的分词器下面介绍下如何用java api调用，一共有三种调用方式，不过本质上都是一样的，只不过是做了一些不同程度的封装。
elasticsearch代码示例
elasticsearch代码示例Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了强大的全文搜索功能和实时数据分析能力。
在本文中，我将为大家介绍一些Elasticsearch的代码示例，帮助大家更好地理解和使用这个强大的工具。
1. 连接Elasticsearch集群要使用Elasticsearch，首先需要连接到一个Elasticsearch集群。
下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何连接到一个本地的Elasticsearch集群：```pythonfrom elasticsearch import Elasticsearch# 连接到本地的Elasticsearch集群es = Elasticsearch()```2. 创建索引在Elasticsearch中，数据是以索引的形式存储的。
下面是一个示例，展示了如何创建一个名为"my_index"的索引：```python# 创建一个名为"my_index"的索引es.indices.create(index='my_index')```3. 添加文档在Elasticsearch中，文档是最小的数据单元。
下面是一个示例，展示了如何向索引中添加一个文档：```python# 添加一个文档到索引中es.index(index='my_index', id=1, body={'title': 'Elasticsearch示例','content': '这是一个Elasticsearch的示例文档'})```4. 搜索文档Elasticsearch提供了强大的全文搜索功能。
下面是一个示例，展示了如何搜索包含特定关键词的文档：```python# 搜索包含关键词"示例"的文档res = es.search(index='my_index', body={'query': {'match': {'content': '示例'}}})for hit in res['hits']['hits']:print(hit['_source'])```5. 更新文档在Elasticsearch中，可以通过更新文档的方式来修改已有的数据。
elasticsearch实现分页查询案例
一、引言在大型数据搜索和分析的应用场景中，分页查询是一种常见的需求。
而对于Elasticsearch这样的分布式搜索引擎，如何实现高效的分页查询是一个关键问题。
本文将介绍如何在Elasticsearch中实现分页查询，并提供一个实际案例进行演示。
二、Elasticsearch简介Elasticsearch是一个分布式全文搜索引擎，基于Lucene构建，提供了简单的RESTful API，支持实时搜索、分布式搜索、多字段搜索等功能。
它被广泛应用于日志分析、监控、全文搜索等场景。
三、分页查询的原理在传统的关系型数据库中，我们通常会使用LIMIT和OFFSET来实现分页查询。
但是在Elasticsearch中，由于数据的分布式存储和索引的特性，我们需要使用scroll和search_after来实现分页查询。
1. scroll：通过scroll API可以获取一个支持滚动的结果集，该结果集可以在多次HTTP请求之间保持活跃，直到滚动时间到期为止。
2. search_after：通过search_after参数指定要返回的文档的排序值，从而实现分页查询。
四、实现分页查询案例假设我们有一个名为“products”的索引，其中包含了大量商品信息。
我们希望实现分页查询来获取商品列表，并按照价格从低到高进行排序。
1. 我们需要准备一些测试数据，并创建一个“products”的索引。
可以使用Elasticsearch的RESTful API来进行索引的创建和数据的导入。
2. 我们可以使用scroll API来获取一个支持滚动的结果集，并设置scroll的有效期，例如设置为1分钟。
3. 接下来，我们可以使用search API进行查询，并指定排序字段为价格，并设置每页的大小和页码。
4. 我们可以通过search_after参数来获取下一页的结果，并实现分页查询。
五、代码示例下面是一个使用Elasticsearch的Java高级客户端实现分页查询的示例代码：```javaSearchRequest searchRequest = new SearchRequest("products"); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); sourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC);sourceBuilder.from(0);sourceBuilder.size(10);SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();for (SearchHit hit : searchHits) {// 处理每个文档}while (true) {SearchRequest scrollRequest = newSearchRequest("products");scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L));sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());sourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC);sourceBuilder.size(10);scrollRequest.source(sourceBuilder);searchResponse = client.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);searchHits = searchResponse.getHits().getHits();if (searchHits != null searchHits.length > 0) {for (SearchHit hit : searchHits) {// 处理每个文档}} else {break;}}```六、总结本文介绍了在Elasticsearch中实现分页查询的原理和实现方法，并提供了一个实际的代码案例进行演示。
elasticsearch使用案例
elasticsearch使用案例
Elasticsearch是一款相对来说比较流行的全文搜索引擎，由于其灵活的查询、高效
的分布式架构和可扩展性，已经在互联网等领域得到了广泛应用。
下面我们来看一下Elasticsearch在不同行业的应用案例。
1. 电商领域
在电商领域，用户频繁搜索商品信息，因此要求搜索引擎需要支持多语言搜索、高效
地查询和支持联想推荐。
例如，卓望信息技术有限公司（Zowee）使用了Elasticsearch来支持其电商搜索引擎，能够帮助用户快速地找到所需商品，提升用户体验。
2. 新闻媒体领域
在新闻媒体领域，搜索引擎需要支持海量数据的快速检索，同时需要精准的结果展示。
例如，广州市财政局使用Elasticsearch搭建新闻资讯查询平台，能够帮助用户快速地查
找相关新闻，提高工作效率。
3. 人力资源领域
在人力资源领域，搜索引擎需要支持复杂的聚类查询，以便更快地找到与其职位需求
相匹配的候选人。
例如，勤普数据科技有限公司（Hiring Coders）使用Elasticsearch来帮助其招聘人才，通过搜索复杂的、多层级的数据来找到合适的应聘者。
在社交媒体领域，搜索引擎需要支持全文搜索和自然语言处理，以便更准确地识别用
户的意图和请求。
例如，卡自达（Kazoo）使用Elasticsearch来支持其社交媒体应用程序，通过全文搜索和自然语言处理来帮助用户更好地发现和交流。
综上所述，Elasticsearch已经逐渐成为各行各业的重要技术组件，能够帮助企业快
速开发出高效、可扩展、全文搜索的应用程序，提高工作效率、优化用户体验。
分布式全文检索引擎ElasticSearch原理及使用实例
分布式全⽂检索引擎ElasticSearch原理及使⽤实例⼀什么是 ElasticSearchElasticsearch 是⼀个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,⼀个建⽴在全⽂搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全⽂搜索功能，还可以进⾏以下⼯作:分布式实时⽂件存储，并将每⼀个字段都编⼊索引，使其可以被搜索。
可实现亿级数据实时查询实时分析的分布式搜索引擎。
可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或⾮结构化数据。
⼆安装（windows下）注意：Elasticsearch是⽤Java开发的，最新版本的Elasticsearch需要安装jdk1.8以上的环境安装包下载完，解压，进⼊到bin⽬录，启动 elasticsearch.bat 即可三 python操作ElasticSearch# -*- coding:utf-8 -*-from elasticsearch import Elasticsearchobj = Elasticsearch()# 创建索引（Index）result = obj.indices.create(index='user', body={"userid":'1','username':'sui'},ignore=400)# print(result)# 删除索引# result = obj.indices.delete(index='user', ignore=[400, 404])# 插⼊数据# data = {'userid': '1', 'username': 'sui','password':'123'}# result = obj.create(index='news', doc_type='politics', id=1, body=data)# print(result)# 更新数据'''不⽤doc包裹会报错ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing'''# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123ee','test':'test'}}# result = obj.update(index='news', doc_type='politics', body=data, id=1)# print(result)# 删除数据# result = obj.delete(index='news', doc_type='politics', id=1)# 查询# 查找所有⽂档query = {'query': {'match_all': {}}}# 查找名字叫做jack的所有⽂档# query = {'query': {'term': {'username': 'lqz'}}}# 查找年龄⼤于11的所有⽂档# query = {'query': {'range': {'age': {'gt': 11}}}}allDoc = obj.search(index='news', doc_type='politics', body=query)print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
分布式搜索elasticsearch文献检索索引入门
b、 指 定 字 段 进 行 检 索
查找song字段中含有中国的记录
{ "query": { "query_string": { "query": "中国", "fields": [ "song" ] } }
}
c、 多 字 段 权 重 查 询
在song、tag两个字段中搜索keyword“中国”，假设在song字段中出现权重是2。tag中是默认的1。
您使用的浏览器不受支持建议使用新版浏览器
分布式搜索 elasticsearch文献检索索引入门
1、 首 先 ， 例 如 ， 下 面 的 数 据 被 提 交 给 ES该 指 数
{"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}
elasticsearch ik分词器 使用案例
elasticsearch ik分词器使用案例摘要：一、Elasticsearch 简介二、IK 分词器介绍三、IK 分词器的使用案例1.案例一：中文文本分词2.案例二：英文文本分词3.案例三：混合语言文本分词正文：Elasticsearch 是一款非常流行的分布式搜索引擎，它具有高度可扩展且实时的搜索功能。
为了更好地支持中文搜索，我们通常会使用IK 分词器作为Elasticsearch 的中文分词插件。
IK 分词器是一款功能强大的开源分词组件，支持中文、英文、数字、特殊字符等多种文本的分词。
它采用前缀词典实现高效的词图扫描，生成有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路径，实现分词。
以下是IK 分词器的三个使用案例：案例一：中文文本分词在处理中文文本时，IK 分词器能够准确地将文本切分成词汇。
例如，对于一段中文文本“elas ticsearch 是一款非常流行的分布式搜索引擎”，IK 分词器会将它切分成如下词汇：- elasticsearch- 是一款- 非常- 流行- 的- 分布式- 搜索引擎案例二：英文文本分词对于英文文本，IK 分词器同样可以实现准确的分词。
例如，对于一段英文文本“elasticsearch is a distributed search engine”，IK 分词器会将它切分成如下词汇：- elasticsearch- is- a- distributed- search- engine案例三：混合语言文本分词在处理混合语言的文本时，IK 分词器能够识别并正确分词。
例如，对于一段混合语言的文本“elasticsearch 是一款非常流行的分布式搜索引擎。
It"s a distributed search engine”，IK 分词器会将它切分成如下词汇：- elasticsearch- 是一款- 非常- 流行- 的- 分布式- 搜索引擎- 。
- It"s- a- distributed- search- engine综上所述，IK 分词器在Elasticsearch 中起到了非常重要的作用，它能够帮助我们对中文、英文以及混合语言的文本进行准确、高效的分词。
es 使用案例教学
es 使用案例教学（实用版）目录1.ES 的概述2.ES 的使用案例3.案例教学的优势4.ES 在案例教学中的应用5.总结正文1.ES 的概述es（Elasticsearch）是一款开源的分布式搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。
ES 具有高度可扩展性，能够满足大规模数据的处理需求。
它主要采用了倒排索引技术，使得数据的搜索速度非常快。
2.ES 的使用案例ES 广泛应用于各种领域，例如日志分析、数据可视化、实时数据处理等。
以下是一些具体的使用案例：- 日志分析：ES 可以用于分析服务器日志，快速定位问题和解决故障。
- 数据可视化：ES 可以与其他数据可视化工具（如 Kibana）结合，将数据以图表的形式展示出来，便于用户进行数据分析和决策。
- 实时数据处理：ES 可以实时处理和分析流式数据，满足对实时数据的查询需求。
3.案例教学的优势案例教学是一种以实际问题为导向的教学方法，通过具体案例的讨论和分析，帮助学生更好地理解理论知识，并提高实际操作能力。
案例教学的优势主要体现在以下几个方面：- 提高学生的学习兴趣：案例教学以实际问题为切入点，更容易激发学生的学习兴趣和积极性。
- 培养学生的实际操作能力：通过案例分析，学生可以更好地掌握理论知识，并运用到实际工作中。
- 培养学生的创新思维：案例教学鼓励学生独立思考和创新，有利于培养学生的创新意识和能力。
4.ES 在案例教学中的应用在案例教学中，ES 可以作为一个具体的应用场景，帮助学生更好地理解相关知识和技术。
例如，在教授大数据处理和搜索引擎原理等课程时，可以通过 ES 的使用案例来让学生更直观地了解 ES 的特点和优势。
5.总结总之，ES 作为一款高性能的分布式搜索引擎，在实际应用中具有广泛的使用场景。
案例教学作为一种有效的教学方法，可以帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
elasticsearch 文档检索java示例
elasticsearch 文档检索java示例Elasticsearch是一款开源的分布式实时搜索和分析引擎，它能够帮助我们快速地存储、搜索和分析大规模数据。
在这篇文章中，我将为你介绍如何使用Java编写简单的Elasticsearch文档检索示例。
首先，我们需要在Java项目中添加Elasticsearch的依赖。
在Maven项目中，我们可以在`pom.xml`文件中添加以下依赖：```xml<dependencies><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.15.1</version></dependency></dependencies>```添加完依赖之后，我们可以开始编写Elasticsearch文档检索的示例代码。
首先，我们需要创建一个Elasticsearch客户端连接：```javaimport org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;importorg.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;import java.io.IOException;public class ElasticsearchDemo {public static void main(String[] args) throws IOException {//创建Elasticsearch客户端RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder("localhost:9200"));//创建搜索请求SearchRequest searchRequest = newSearchRequest("my_index");SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name", "John"));//设置搜索源searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索请求SearchResponse searchResponse =client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//处理搜索结果// ...//关闭Elasticsearch客户端client.close();}}```在上面的示例代码中，我们首先创建了一个`RestHighLevelClient`对象，用于和Elasticsearch集群建立连接。
elasticsearch python bm25 中文
elasticsearch python bm25 中文引言概述：Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它提供了强大的全文搜索和分析功能。
Python是一种流行的编程语言，广泛应用于数据分析和处理。
BM25是一种用于计算文档相关性的算法，适用于中文搜索。
本文将介绍如何使用Python编写Elasticsearch的BM25中文搜索。
正文内容：1. Elasticsearch简介1.1 Elasticsearch是什么Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，用于实现全文搜索和分析。
它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点，适用于处理大规模数据和复杂查询。
1.2 Elasticsearch的基本概念Elasticsearch中的基本概念包括索引、文档和类型。
索引是一组具有相似特征的文档的集合，文档是存储在索引中的数据单元，类型是文档的逻辑分类。
1.3 Elasticsearch的安装和配置要使用Elasticsearch，需要先安装和配置它。
可以从官方网站下载并安装Elasticsearch，然后通过配置文件进行必要的配置。
2. Python与Elasticsearch的集成2.1 安装Elasticsearch的Python客户端为了在Python中使用Elasticsearch，需要安装Elasticsearch的Python客户端。
可以使用pip命令安装elasticsearch-py库。
2.2 连接到Elasticsearch集群在Python代码中，可以使用elasticsearch-py库提供的API连接到Elasticsearch 集群。
可以指定集群的主机和端口，以及其他连接参数。
2.3 创建索引和映射在使用Elasticsearch进行搜索之前，需要先创建索引和映射。
索引是存储文档的地方，映射定义了文档的结构和属性。
3. BM25算法介绍3.1 BM25算法原理BM25是一种用于计算文档相关性的算法，它考虑了查询词的频率、文档长度和文档频率等因素。
elasticsearch 例子
elasticsearch 例子Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，它主要用于处理大规模数据的搜索、分析和可视化。
它是基于Lucene构建的，提供了强大的全文搜索和实时分析功能。
以下是一些使用Elasticsearch的例子，展示了它的灵活性和高效性。
1. 电商网站产品搜索：在一个电商网站中，用户通常需要快速找到他们想要购买的产品。
使用Elasticsearch作为搜索引擎，可以快速地查询产品的名称、描述、价格、评价等信息，并根据相关度进行排序。
它提供了丰富的搜索功能，包括模糊搜索、自动完成和纠错建议，以确保用户能够快速准确地找到他们需要的产品。
2. 实时日志分析：应用程序在运行时会生成大量的日志数据，包括错误日志、访问日志等。
通过将这些日志数据存储在Elasticsearch中，可以快速分析和搜索它们。
管理员可以实时监控应用程序的运行状态，发现潜在的问题并及时采取措施。
另外，通过对日志数据进行聚合和可视化，可以了解应用程序的性能、用户行为等方面的信息，从而做出更好的决策。
3. 实时地理位置搜索：很多应用程序需要根据地理位置信息对数据进行搜索和分析，比如附近的商家、旅游景点等。
Elasticsearch提供了地理位置搜索的功能，可以根据经纬度查询附近的指定对象。
这对于构建基于地理位置的推荐系统或导航服务非常有用。
例如，一个餐厅订餐应用可以帮助用户找到附近的可用餐厅，并根据用户的位置和偏好进行排序。
4. 数据仓库分析：在大数据领域，数据仓库的分析是非常重要的。
通过将数据存储到Elasticsearch中，并使用其强大的聚合和分析功能，可以轻松地对数据进行各种复杂的查询和统计计算。
数据分析师可以使用Elasticsearch来处理海量的数据，快速生成报表、仪表盘和可视化图表，以便对业务情况进行实时监控和分析。
总结：Elasticsearch是一个强大的搜索和分析引擎，可以应用于各种不同的领域和场景。
elasticsearch ik分词器 使用案例
elasticsearch ik分词器使用案例（原创版）目录1.Elasticsearch 简介2.IK 分词器概述3.Elasticsearch 中的 IK 分词器使用案例4.IK 分词器的优势与局限性正文1.Elasticsearch 简介Elasticsearch 是一款开源的分布式搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。
Elasticsearch 具有高度可扩展性，能够处理 PB 级别的数据，广泛应用于日志分析、实时数据分析、全文检索等场景。
2.IK 分词器概述IK 分词器（IK Analyzer）是 Elasticsearch 中一种常用的分词器，它基于词频（Inverted Index）实现高效的全文检索。
IK 分词器具有如下特点：- 词库大：包含约 250,000 个中文词汇，覆盖面广。
- 分词速度快：基于位图实现，查询速度较快。
- 歧义消除：能够有效地解决歧义问题，提高检索精度。
3.Elasticsearch 中的 IK 分词器使用案例假设我们有一个电商网站，需要实现商品名称的搜索功能。
我们可以使用 Elasticsearch 和 IK 分词器来实现这个功能。
首先，在 Elasticsearch 中创建一个名为“ik_analyzer”的分词器，并挂载到指定的索引上。
然后，在商品名称字段中使用该分词器进行分词。
当用户输入关键词进行搜索时，Elasticsearch 会使用 IK 分词器对关键词和商品名称进行分词，然后根据分词结果进行匹配，返回相关商品。
例如，假设用户输入关键词“手机壳”，Elasticsearch 会对关键词进行分词，得到“手机”和“壳”两个词。
然后，它会在商品名称中使用IK 分词器对“手机壳”进行分词，得到相同的两个词。
这样，Elasticsearch 就可以根据分词结果匹配商品，并返回相关搜索结果。
4.IK 分词器的优势与局限性IK 分词器具有较大的词库、快速的分词速度以及解决歧义问题的能力，因此在很多场景下都能满足需求。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
private DataFactory(){
}
public DataFactory getInstance(){ return dataFactory; }
public static List<String> getInitJsonData(){ List<String> list = new ArrayList<String>(); String data1 String data2 String data3 String data4 String data5 = JsonUtil.obj2JsonData(new Medicine(1,"银花 感冒 颗粒","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。")); = JsonUtil.obj2JsonData(new Medicine(2,"感冒 = JsonUtil.obj2JsonData(new Medicine(4,"感冒 止咳糖浆","功能主治：感冒止咳糖浆,解表清热，止咳化痰。")); 灵胶囊","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。")); = JsonUtil.obj2JsonData(new Medicine(3,"感冒灵颗粒","功能主治：解热镇痛。头痛 ,清热。")); = JsonUtil.obj2JsonData(new Medicine(5,"仁和 感冒 颗粒","功能主治：疏风清热，宣肺止咳,解表清热，止咳化痰。"));
private Client client;
public ElasticSearchHandler(){
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
//getter and setter () }
模拟数据 package org.dennisit.entity; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.dennisit.util.JsonUtil;
}
ElasticSearch 核心搜索模拟类 package org.dennisit.elastic.process;
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.dennisit.entity.DataFactory; import org.dennisit.entity.Medicine; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
import org.dennisit.entity.Medicine; import mon.xcontent.XContentBuilder; import mon.xcontent.XContentFactory;
安装包下载 当前最新版本为:0.20.6 /download/ 官方视频教程 /videos/ Window 环境 下载完解开有以下个包: bin 是运行的脚本，config 是设置文件，lib 是放依赖的包。
启动解压目录下的 bin 名称的文件夹，双击 elasticsearch.bat 文件，就可以启动 elasticsearch，启动成功界面如下:
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
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import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import mon.transport.InetSocketTransportAddress; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.SearchHit; import org.elasticsearch.search.SearchHits;
Java 模拟简单搜索 实体类 package org.dennisit.entity; /** *
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
* * * * * * * * * */ public class Medicine { @function： TODO @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-8 下午04:51:03 @author ： 苏若年 <a href="mailto:DennisIT@">发送邮件</a> @version ： 1.0
/** * 实现将实体对象转换成json对象 * @param medicine Medicine对象 * @return */ public static String obj2JsonData(Medicine medicine){ String jsonData = null; try {
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
完整 实例演示 使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索 进行数据搜索完整 完整实例演示
/** * * * * * * * * * * */ public class DataFactory { @function： TODO @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-8 上午11:38:15 @author ： 苏若年 <a href="mailto:DennisIT@">发送邮件</a> @version ： 1.0
此时可以在浏览器中输入: http://localhost:9200/ "ok" : true, "status" : 200, "name" : "Glob Herman", "version" : { "number" : "0.20.6", "snapshot_build" : false }, "tagline" : "You Know, for Search" } 出现上面结果,表示成功启动！ 集成分词器的 ElasticSearch 下载地址: https:///medcl/elasticsearch-rtf
/** * * * * * * * * * * */ public class JsonUtil { @function： TODO @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-8 上午11:34:56 @author ： 苏若年 <a href="mailto:DennisIT@">发送邮件</a> @version ： 1.0
list.add(data1); list.add(data2); list.add(data3); list.add(data4); list.add(data5); return list; } } 应用工具类 package org.dennisit.util; import java.io.IOException;
public static DataFactory dataFactory = new DataFactory();
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@
博客: /dennisit/
/** * * * * * * * * * * */ public class ElasticSearchHandler { @function： TODO @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-8 上午11:34:04 @author ： 苏若年 <a href="mailto:DennisIT@">发送邮件</a> @version ： 1.0
启动成功后,会在解压目录下增加 2 个文件件,data 用于数据存储, logs 用于日志记录,可以自己创建 plugins 目录中用于放置自己的插件。
使用 Java 调用 ElasticSearch 提供的相关 API 进行数据搜索实例演示 苏若年 dennisit@