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基于词频和逆文档词频公式简称 TF-IDF公式
得分 = boost(权重) * idf * tf
分数越高查询到的位置越靠前
Term Frequency: 搜索文本中的各个词条(term) 在查询文本中出现了多少次，次数越多评分越高文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-556671.html
Inverse Document Frequency: 搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，说明约不重要，也就越不相关，对应的得分也就较低。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-556671.html
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**聚合（aggregations）**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如： 什么品牌的手机最受欢迎？ 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？ 这些手机每月的销售情况如何？ 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近
原文链接：https://xiets.blog.csdn.net/article/details/132348634 版权声明：原创文章禁止转载 专栏目录：Elasticsearch 专栏（总目录） ES 映射字段的 数据类型 ，官网文档参考：Field data types。 下面是 ES 常用的一些基本数据类型。 字符串 类型： keyword ：类型。 text ：文本类型。
本篇是这个系列的最后一篇了,在这之前可以先看看前面的内容: ES搜索引擎入门+最佳实践(一)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(二)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(三)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(四)_flame.liu的博客
小编使用的是elasticsearch-7.3.2 基础说明： 启动：进入elasticsearch-7.3.2/bin目录，双击elasticsearch.bat进行启动，当出现一下界面说明，启动成功。也可以访问http://localhost:9200/ 启动ES管理：进入elasticsearch-head-master文件夹，然后进入cmd命令界面，输入npm run start 即可启动。访问http
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7 深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！ 因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，
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
查询 条件查询 指定条数 返回结果
下图中的构成为 http://ip:port/ 索引名/索引类型/_search 请求方式为GET 这种方式是查询该索引下的所有数据 如果要查询更为详细，可以在查询条件后面跟ID，比如 http://ip:port/ 索引名/索引类型名/文档id 请求方式仍然是GET请求 如下图所示 下图是删除指定es下某一文档，其构成为
目录 ES搜索引擎 1. DSL设置查询条件 1.1 DSL查询分类 1.2 全文检索查询 1.2.1 使用场景 1.2.2 match查询 1.2.3 mulit_match查询 1.3 精准查询 1.3.1 term查询 1.3.2 range查询 1.4 地理坐标查询 1.4.1 矩形范围查询 1.4.2 附近(圆形)查询 1.5 复合查询 1.5.0 复合查询归纳 1.5.1 相关性算分 1.5.2 算分函数查
kibana可以帮助我们方便地编写DSL语句，所以还要装kibana 因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络： 这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。 课前资料提供了镜像的tar包： 大家将
