day06 Elasticsearch入门
1 学习目标
- 能够说出什么是倒排索引
- 能够说出我们用的中文分词器是什么
- 能够说出IK分词器如何扩展词典
- 能够使用Java Client向索引增删改查文档
- 能够使用Java Client向索引批量导入文档
- 能够使用Java Client进行Term查询
- 能够使用Java Client进行全文检索
- 能够使用Java Client实现排序和分页
- 能够使用Java Client实现布尔查询
2.索引操作
Mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建Index和Mapping
2.1 Mapping映射属性
在MySQL中创建表结构时需要指定每个字段的类型，同样，创建索引的映射也需要指定每个字段的类型及其它属性。
常见的Mapping属性包括：
type：字段数据类型，常见的简单类型有：- 字符串：
text（可分词的文本） keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址），keyword类型主要用于存储不需要分词处理的字符串，例如电子邮件地址、标签、ID 等，这些字符串通常用于精确匹配搜索。- 数值：
long、integer、short、byte、double、float、 - 布尔：
boolean - 日期：
date - 对象：
object
- 字符串：
index：是否索引
index为true时可对此字段搜索，并且如果type为text则会对文本内容进行分词
index为false表示不分词也不能搜索。
analyzer：添加索引时使用哪种分词器分词properties：该字段的子字段- search_analyzer: 搜索时使用哪种分词器分词
通常情况下，我们在搜索和创建索引时使用的是同一分析器，默认情况下搜索将会使用字段映射时定义的分析器，也能通过search_analyzer 设置不同的分词器。
拿ik分词器举例：
通常会设置如下：
JavaScript
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer":"ik_smart"添加索引时分词使用细粒度模式ik_max_word ，因为ik_max_word 会尽可能多地分出词条，这对于分词创建索引是有益的，因为它可以增加索引中的词条数量
搜索时使用智能模式ik_smart 因为ik_smart 分词器会更加注重分词的准确性，减少不必要的词条，以提高搜索的精度。
比如：搜索“中华人民共和国”，如果搜索时采用ik_max_word模式，会将“中华人民共和国”分为中华、人民、华人等词语，此时就会拿这些词去匹配文档，搜索出来的文章可能并不是用户想要的结果，用户想要的结果是“中华人民共和国”相关的文章 。
如果搜索时使用ik_smart模式，此时“中华人民共和国”分词为“中华人民共和国”，此时去搜索出的文档正是用户想要的。
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