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最近在做需求开发的时候，有个需求，需要根据去ES中进行模糊搜索。于是首先想到了wildcard查询，根据，利用*通配符，类似于mysql中的like一样进行模糊搜索。 但是遇到了问题就是，根据单个汉字能正常模糊搜索，多个汉字就无法查询出数据。 单个汉字正常查询
公司需要对商品名称进行模糊模糊查询，考虑到商品表存量数据千万级，直接数据库模糊查询效率肯定极其低下，所以选择使用 ElasticSearch 对商品信息进行模糊查询。 因为需要代替原有的查询接口，保持原有查询接口的入参出参，所以需要全量+增量同步MySQL数据到ES进行索引
模糊查询在日志存储的场景中非常普遍。 ClickHouse 作为大数据分布式引擎，理所当然地会被作为日志存储的备选方案。事实上使用 ClickHouse 作为日志存储方案，业界目前也已经在多家企业落地，比如 Uber 、石墨文档、映客、快手、携程、唯品会等。 日志查询的一个最大的特点
本文针对在工作中遇到的需求：通过es来实现 模糊查询 来进行总结；模糊查询的具体需求是：查询基金/A股/港股等金融数据，要求可以根据 字段 ， 拼音首字母 ， 部分拼音全称 进行联想查询；需要注意的是，金融数据名称中可能不止包含汉字，还有英文，数字，特殊字符等
![elasticsearch[七]：ES评分规则详解[查询评分规则、自定义评分规则]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/808147-1.png)
因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。 省流：无法确切统一化 之前有说过 ES 的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的 score 会比短文本搜索的 score 高很多：score = 单个分词评分之和
一 prefix前缀查询 二 wildcard通配符查询 三 regexp正则查询
目录 一、时间条件过滤+模糊查询+精确匹配+排除 1. 查询出包含 log_geo 的数据 “wildcard”: { “message”: “log_geo” } 2. 查询某个时间段的数据 3. 条件查询与条件排除数据 4. from 表示起始的记录的ID 5. size 表示显示的记录数 6.sort排序 desc降序、asc升序 7.should查询在mysql中
本文将详细介绍如何使用SpringBoot整合ElasticSearch，实现模糊查询、批量CRUD、排序、分页和高亮功能。我们将深入探讨ElasticSearch的相关概念和技术细节，以及如何使用SpringData Elasticsearch库简化开发过程。 ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、多
1.DB.java 2.BaseDao.java 3.两个窗体 完整代码 完整代码 ① 程序一开始执行时，需要加载显示数据： 主窗体中-修改构造器中的代码 ② 定义初始化表格的方法： 主窗体中-完整代码 ③ 点击查询按钮时的操作—模糊查询： 完整代码-在主窗体中编写 ④ 实现删除按钮的功能： 完整代
模糊PID的模糊化相关内容，请参看下面的博客文章： PLC模糊控制模糊PID(梯形图实现+算法分析)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客 博途PLC的模糊PID控制详细内容请查看下面的博客文章：Matlab仿真+博途PLC模糊PID控制完整SCL源代码参考（带模糊和普通PID切换功能）_博途怎么实现模糊pid_RXXW_
