原书地址:https://github.com/elastic/elasticsearch-definitive-guide
作者: clinton gormley,zachary tong
译者: Looly
参与翻译:
@iridiumcao
@cvvnx1
@conan007ai
@sailxjx
@wxlfight
@xieyunzi
@xdream86
@conan007ai
@williamzhao
@dingusxp
@birdroidcn
@MaggieHwang
感谢参与翻译的小伙伴们~~
邮箱: loolly@gmail.com
微博: @路小磊
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2021年10月13日
2021年10月13日 不管你搜索什么内容,match查询是你首先需要接触的查询。它是一个高级查询,意味着match查询知道如何更好的处理全文检索和准确值检索。
这也就是说,match查询的一个主要用途是进行全文搜索。让我们通过一个小例子来看一下全文搜索是如何工作的。
这也就是说,match查询的一个主要用途是进行全文搜索。让我们通过一个小例子来看一下全文搜索是如何工作的。
2021年10月13日
2021年10月13日 在 bool 条件中过滤器的顺序对性能有很大的影响。更详细的过滤条件应该被放置在其他过滤器之前,以便在更早的排除更多的文档。
2021年10月13日 Elasticsearch 主动缓存了这些字节集留作以后使用。一旦缓存后,当遇到相同的过滤时,这些字节集就可以被重用,而不需要重新运算整个过滤。
2021年10月13日 回到我们早期的示例,在文档中有一个多值的字段 tags,一个文档可能包含一个或多个标签,或根本没有标签。如果一个字段没有值,它是怎么储存在倒排索引中的?
2021年10月13日
2021年10月13日 理解 term 和 terms 是包含操作,而不是相等操作,这点非常重要。这意味着什么?
2021年10月13日 term 过滤器在查询单个值时很好用,但是你可能经常需要搜索多个值。比如你想寻找 20 或 30 元的文档,该怎么做呢?
2021年10月13日
2021年10月13日 对于准确值,你需要使用过滤器。过滤器的重要性在于它们非常的快。它们不计算相关性(避过所有计分阶段)而且很容易被缓存。我们今后再来讨论过滤器的性能优势【过滤器缓存】,现在,请先记住尽可能多的使用过滤器。
2021年10月13日
2021年10月13日
2021年10月13日
2021年10月13日 下一个需要解决的问题是如何在保持不可变好处的同时更新倒排索引。答案是,使用多个索引。
2021年10月13日 第一个不得不解决的挑战是如何让文本变得可搜索。在传统的数据库中,一个字段存一个值,但是这对于全文搜索是不足的。想要让文本中的每个单词都可以被搜索,这意味这数据库需要存多个值。
2021年10月04日
2021年10月04日
2021年10月04日
2021年10月04日