Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas

Cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas

Aug 04, 2023 pm 04:37 PM
elasticsearch Carian teks penuh carian pantas

Cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas

Pengenalan:
Dengan kemunculan era Internet moden, sejumlah besar dokumen dan data digital dijana dan terkumpul pada kadar yang membimbangkan, yang menjadikannya semakin kritikal untuk mendapatkan semula dengan berkesan dan mencari maklumat. Sebagai enjin carian teragih sumber terbuka, Elasticsearch menyediakan keupayaan carian teks penuh yang berkuasa, membolehkan kami mendapatkan semula kandungan yang diperlukan dalam data besar-besaran dengan cepat dan tepat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas, dengan contoh kod.

  1. Konsep asas Elasticsearch
  2. Memasang dan mengkonfigurasi Elasticsearch
  3. Mencipta indeks
  4. Menambah dokumen pada indeks
  5. Melaksanakan carian teks penuh
  6. Pengoptimuman prestasi
  7. Konsep asas Elasticsearch
    Penuh- carian teks menggunakan Elasticsearch Sebelum ini, kita perlu memahami beberapa konsep asas.
  • Indeks: Elasticsearch menggunakan indeks untuk menyusun dan menyimpan dokumen. Setiap indeks adalah serupa dengan jadual data dalam pangkalan data dan mengandungi berbilang dokumen.
  • Dokumen: Dokumen ialah unit data asas dalam Elasticsearch. Setiap dokumen terdiri daripada satu set pasangan nilai kunci, dengan kunci ialah nama medan dan nilai ialah nilai medan.
  • Jenis: Jenis ialah klasifikasi logik yang digunakan untuk menyusun dokumen dalam indeks. Selepas versi 6.0, konsep jenis dalam Elasticsearch ditamatkan, dan indeks hanya boleh mempunyai satu jenis.
  • Pemetaan: Pemetaan mentakrifkan struktur dokumen dan jenis medan dalam indeks. Ia memberitahu Elasticsearch cara menyimpan dan mengindeks data.
  • Shards dan Replika: Elasticsearch membahagikan indeks kepada beberapa serpihan untuk penyimpanan dan carian yang diedarkan. Setiap serpihan ialah indeks bebas dan boleh direplikasi pada berbilang nod.
  1. Pasang dan konfigurasikan Elasticsearch
    Mula-mula, kita perlu memuat turun dan memasang versi Elasticsearch yang sesuai daripada laman web rasmi Elasticsearch. Selepas pemasangan selesai, kita perlu melakukan konfigurasi asas.

Dalam fail elasticsearch.yml, kami boleh mengkonfigurasi nama kluster, nama nod, alamat pendengaran, bilangan serpihan, dsb. Kami juga boleh menetapkan peranan yang berbeza untuk nod yang berbeza, seperti nod induk, nod data dan nod klien.

  1. Buat Indeks
    Sebelum pengindeksan, kita perlu menentukan nama dan pemetaan indeks. Nama indeks ialah rentetan yang mengenal pasti indeks secara unik. Pemetaan mentakrifkan struktur indeks.
PUT /index_name
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": { "type": "text" },
      "field2": { "type": "keyword" },
      ...
    }
  }
}
Salin selepas log masuk
  1. Tambah dokumen pada indeks
    Selepas penciptaan indeks selesai, kita boleh mula menambah dokumen.
POST /index_name/_doc/1
{
  "field1": "value1",
  "field2": "value2",
  ...
}
Salin selepas log masuk
  1. Lakukan carian teks penuh
    Setelah kami mempunyai beberapa dokumen, kami boleh menggunakan Elasticsearch untuk melakukan carian teks penuh. Berikut ialah contoh mudah yang mencari indeks untuk dokumen yang mengandungi kata kunci yang ditentukan.
GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field1": "keyword"
    }
  }
}
Salin selepas log masuk
  1. Petua Carian Terperinci
    Apabila menjalankan carian lanjutan, kami boleh menggunakan sintaks dan penapis pertanyaan yang kaya. Berikut ialah beberapa contoh teknik carian lanjutan yang biasa digunakan.
  • Carian berbilang medan: Anda boleh menentukan berbilang medan untuk dicari.
GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "keyword",
      "fields": ["field1", "field2"]
    }
  }
}
Salin selepas log masuk
  • Carian Frasa: Anda boleh menggunakan pertanyaan padanan_frasa untuk mencari dokumen yang mengandungi frasa tertentu.
GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "field1": "keyword"
    }
  }
}
Salin selepas log masuk
  • Carian Julat: Anda boleh menggunakan pertanyaan julat untuk mencari nilai dalam julat yang ditentukan.
GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "field1": {
        "gte": 10,
        "lte": 100
      }
    }
  }
}
Salin selepas log masuk
  1. Pengoptimuman Prestasi
    Untuk meningkatkan prestasi carian, anda boleh mempertimbangkan perkara berikut.
  • Tetapan sharding dan replika: Tetapan sharding dan replika yang betul berdasarkan volum data dan beban pertanyaan.
  • Pengoptimuman indeks: Gunakan jenis data dan pemetaan medan yang sesuai untuk mengurangkan saiz indeks.
  • Pengoptimuman Pertanyaan: Gunakan sintaks pertanyaan dan parameter penomboran yang sesuai untuk mengurangkan masa tindak balas pertanyaan.

Kesimpulan:
Artikel ini menerangkan cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas. Dengan menggunakan ciri berkuasa dan sintaks pertanyaan fleksibel Elasticsearch, kami boleh mencari dengan cepat perkara yang kami perlukan dalam jumlah data yang besar. Saya harap artikel ini akan membantu semua orang untuk belajar dan menggunakan Elasticsearch.

Pautan rujukan:

  • Dokumen rasmi Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Elasticsearch untuk carian teks penuh pantas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara menggunakan sambungan php Sphinx untuk carian teks penuh Cara menggunakan sambungan php Sphinx untuk carian teks penuh Jul 29, 2023 am 10:05 AM

Cara menggunakan sambungan PHP Sphinx untuk carian teks penuh Carian teks penuh ialah salah satu keperluan biasa dalam aplikasi web moden. Untuk memenuhi pertanyaan cekap pengguna dan mendapatkan semula data, kami boleh menggunakan Sphinx, enjin carian sumber terbuka yang berkuasa, untuk melaksanakan fungsi carian teks penuh. Sphinx ditulis dalam C++ dan menyediakan sambungan PHP untuk memudahkan penggunaan kami dalam projek PHP. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan sambungan PHP Sphinx untuk carian teks penuh

Cara menggunakan PHP dan SQLite untuk pencarian teks penuh dan strategi pengindeksan Cara menggunakan PHP dan SQLite untuk pencarian teks penuh dan strategi pengindeksan Jul 29, 2023 pm 08:45 PM

Cara menggunakan PHP dan SQLite untuk strategi pencarian dan pengindeksan teks penuh Pengenalan: Dalam pembangunan aplikasi moden, keupayaan carian teks penuh amat diperlukan dalam banyak bidang. Sama ada di blog, laman web berita atau platform e-dagang, pengguna sudah biasa menggunakan kata kunci untuk mencari. Oleh itu, untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan memberikan hasil carian yang lebih baik, kami perlu menyediakan keupayaan carian teks penuh menggunakan strategi carian dan pengindeksan yang sesuai. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menggunakan pangkalan data PHP dan SQLite untuk melaksanakan carian teks penuh dan

Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi carian teks penuh data Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi carian teks penuh data Sep 19, 2023 pm 05:48 PM

Cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi carian teks penuh data Pengenalan: Dengan perkembangan pesat zaman maklumat, fungsi carian teks penuh telah menjadi fungsi yang diperlukan untuk banyak aplikasi. Sebagai pangkalan data NoSQL yang popular, MongoDB juga menyediakan keupayaan carian teks penuh yang berkuasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MongoDB untuk melaksanakan fungsi carian teks penuh data dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. 1. Pengenalan kepada fungsi carian teks penuh MongoDB Fungsi carian teks penuh MongoDB adalah berdasarkan fungsi carian teks MongoDB.

php Elasticsearch: Bagaimana untuk menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai fungsi carian yang fleksibel? php Elasticsearch: Bagaimana untuk menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai fungsi carian yang fleksibel? Sep 13, 2023 am 10:21 AM

PHPElasticsearch: Bagaimana untuk menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai keupayaan carian yang fleksibel? Pengenalan: Fungsi carian adalah bahagian penting dalam membangunkan aplikasi moden. Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis berkuasa yang menyediakan fungsi yang kaya dan pemodelan data yang fleksibel. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada cara menggunakan pemetaan dinamik untuk mencapai keupayaan carian yang fleksibel. 1. Pengenalan kepada pemetaan dinamik Dalam Elasticsearch, pemetaan (mapp

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan carian teks penuh dan fungsi pengekstrakan kata kunci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan carian teks penuh dan fungsi pengekstrakan kata kunci Sep 05, 2023 pm 02:00 PM

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan carian teks penuh dan fungsi pengekstrakan kata kunci Carian teks penuh dan pengekstrakan kata kunci ialah fungsi biasa dalam tapak web dan aplikasi moden, yang boleh memberikan pengguna pengalaman carian yang lebih baik dan cadangan yang berkaitan. Dalam PHP, kita boleh menggunakan pengindeksan teks penuh dan teknologi pengekstrakan kata kunci untuk mencapai fungsi ini. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan carian teks penuh dan fungsi pengekstrakan kata kunci, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Pelaksanaan fungsi carian teks penuh Carian teks penuh merujuk kepada mencari rekod yang mengandungi kata kunci tertentu dalam kandungan teks. wujud

Panduan aplikasi Sphinx PHP untuk melaksanakan carian teks penuh Panduan aplikasi Sphinx PHP untuk melaksanakan carian teks penuh Oct 03, 2023 am 08:37 AM

Pengenalan kepada panduan aplikasi PHP untuk melaksanakan carian teks penuh dengan Sphinx: Dalam aplikasi Web moden, fungsi carian teks penuh telah menjadi ciri penting. Kerana pengguna sering mencari dan memadankan kandungan yang mereka perlukan dengan memasukkan kata kunci. Untuk memberikan hasil carian yang cekap dan tepat, kami memerlukan enjin carian yang berkuasa. Sebagai enjin carian teks penuh sumber terbuka, Sphinx menyediakan penyelesaian carian yang sempurna untuk PHP. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Sphinx untuk melaksanakan

Cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk menyerlahkan hasil carian Cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk menyerlahkan hasil carian Jul 17, 2023 pm 09:24 PM

Cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk mencapai hasil carian yang diserlahkan Pengenalan: Dalam dunia Internet moden, enjin carian telah menjadi cara utama untuk orang ramai mendapatkan maklumat. Untuk meningkatkan kebolehbacaan dan pengalaman pengguna hasil carian, menyerlahkan kata kunci carian telah menjadi keperluan biasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Elasticsearch untuk mencapai hasil carian yang diserlahkan. 1. Persediaan Sebelum memulakan, kita perlu memastikan PHP dan Elasticsearch telah dipasang dan dikonfigurasikan dengan betul.

Kajian mendalam tentang sintaks pertanyaan Elasticsearch dan pertempuran praktikal Kajian mendalam tentang sintaks pertanyaan Elasticsearch dan pertempuran praktikal Oct 03, 2023 am 08:42 AM

Kajian mendalam sintaks pertanyaan Elasticsearch dan pengenalan praktikal: Elasticsearch ialah enjin carian sumber terbuka berdasarkan Lucene Ia digunakan terutamanya untuk carian dan analisis yang diedarkan Ia digunakan secara meluas dalam carian teks penuh data berskala besar , sistem pengesyoran dan senario lain. Apabila menggunakan Elasticsearch untuk pertanyaan data, penggunaan fleksibel sintaks pertanyaan adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan. Artikel ini akan menyelidiki sintaks pertanyaan Elasticsearch dan memberikannya berdasarkan kes sebenar.

See all articles