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match查询默认按照评分排序，出现数据评分一致，客户端调用分页的时候，会出现数据重复错乱很严重。from size 做分页，每次都是重新加载，所以评分一致的数据，顺序有可能会变化。在分页的临界点，容易导致数据重复。
1. 使用不重复字段进行排序干扰
2. 如果需要计算分数可使用：Track Scores
Track Scores: 在字段上排序时，不会计算分数。 通过将 track_scores 设置为 true，仍将计算和跟踪分数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-853011.html
3. 使用search_after 查询文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-853011.html
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先初始化JavaRestClient对象： 代码和DSL对应上就是： 运行结果： 然后是对结果的解析，对照响应结果： 示例代码： 运行结果： 总结： 构建DSL是通过HighLevelRestClient中的resource()方法来实现的，这里包含了查询、排序、分页、高亮等操作 构建查询条件的核心部分，即查询类型，
1.ES介绍 ES作为一个搜索工具，寄托于Lucene之上，提供了方便的数据存储和搜索服务，一般的用它来作为网页数据索引以及存储用户画像（即用户标签）数据，可以提供复具有复杂的查询条件的服务。例如在网页索引中，通过倒排的方式索引的方式，对文档进行分词存储，
目录 一、基于 JavaRestClient 查询文档 1.1、查询 API 演示 1.1.1、查询基本框架 DSL 请求的对应格式 响应的解析 1.1.2、全文检索查询 1.1.3、精确查询 1.1.4、复合查询 1.1.5、排序和分页 1.1.6、高亮 1.1.1、查询基本框架 接下里通过一个 match_all 查询所有，来演示以下基本的 API. 由上可
查询所有：查询所有数据，一般在测试时使用。march_all，但是一般显示全部，有一个分页的功能 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户的输入内容进行分词，然后去倒排索引库匹配。例如： match_query mutil_match_query 精确查询：根据精确词条值查询数据，一般查找的时k
准备一个空的SpringBoot项目 写入依赖 注意你的SpringBoot和你的es版本，一定要对应，如果不知道的可以查看这篇文章：https://blog.csdn.net/u014641168/article/details/130386872 我的版本是2.2.6，所以用的ES版本是 6.8.12，安装es请看这篇文章：https://blog.csdn.net/u014641168/article/details/130622430 查看
目录 Java api 实现搜索 Pom.xml 建立链接 搜索全部记录 增加规则值查某些字段 搜索分页 全代码 Ids 搜索 搜索Match搜索 multi_match 搜索 多字段搜索 复杂查询 bool查询 filter bool 复杂查询增加过滤器查询 复杂擦好像加排序 日志 思路 参考 api 写法 写Java代码 请求条件构建层次
原文链接：https://xiets.blog.csdn.net/article/details/132348920 版权声明：原创文章禁止转载 专栏目录：Elasticsearch 专栏（总目录） ES 搜索 API 官网文档：Search APIs 先创建一个索引，并写入一些文档用于搜索示例： 写入一些文档示例： 官网API：The _source option 搜索结果中的文档数据封装
文章来源：https://blog.csdn.net/qq_52355487/article/details/123805713 在pom.xml里加入如下依赖 非常重要：检查依赖版本是否与你当前所用的版本是否一致，如果不一致，会连接失败！ 1.创建、判断存在、删除索引 2.对文档的CRUD 创建文档： 注意：如果添加时不指定文档ID，他就会随机生成
termQuery matchQuery 模糊查询 multiMatchQuery 多个字段模糊查询 如果时间字段写入时用的类型是Text，可以用“时间字段.keyword”来处理 #查询前传入分页参数 #分页后拿到总记录数 把文档D对应到的映射转换为到文档ID的映射，每个都对应着一系列的文档，这些文
我的Git地址：https://gitee.com/ITLULU 欢迎访问 ES的分页查询和关系数据库的分页查询的区别： ES分页查询有以下几种： 1：简单的 from size （有默认的最大Size，不可无限大小查询，因为数据过多查询性能会降低，且也要考虑内存问题，以及OS缓存数据的能力） 2: scroll基于查询窗口
