我们期望在类似时间和价格的结构化数据上执行一个查询来返回精确匹配的文档。然而，好的全文检索不应该是完全相同的限定逻辑。相反，我们可以扩大范围以包括可能的匹配，而根据相关性得分将更好的匹配推到结果集的顶部。事实上，只能完全匹配的全文搜索可能会困扰你的用户。

大家好，我是Edison。上一篇：Elastic学习之旅(7)聚合分析相信很多童鞋和我一样，有点傻傻分不清Term查询和全文查询的区别，那么今天我们就来一起梳理一下。基于Term的查询Term（词项）是ES中表达语义的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。ES中TermQuery

对于一个搜索引擎来说，对检索出来的数据进行排序是非常重要的功能。全文本数据的检索通常无法用是否相等来的出结果，而是用相关性来决定最后的返回结果相关性是值搜索内容和结果的相关性，是用来描述文档和查询语句的匹配程度的。通过计算相关性，可以得出一个相关性评分，然后根据

倒排索引主要由两部分组成：1）单词词典，即每个文档进行分词后的词项在去重后组成的集合；2）倒排文件 是倒排列表持久化存储的结果，通常保存在磁盘等存储设备上。倒排列表记录了词项所在文档的文档列表、单词频率等信息。我们以4个文档为例：文

 倒排索引倒排索引是什么？为什么es、hbase、doris、starrocks都有倒排索引？倒排索引（英文：InvertedIndex），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。现代搜索引擎绝大多数的索引都是基于倒排索引来进行构建的，这源于在实际应用当中，用户在使用搜索引擎查找信息

前言：elasticsearch最好还是在linux中进行集群部署，这样更符合企业需求和规范，笔者只在windows的单节点9200端口上部署，仅用于测试和学习。 什么是分词查询： 指的是将输入的文本或查询语句切分成一个个独立的词语或词项，以便更好地处理和分析，然后进行查询，比如你在百度上搜索”成都

模糊查询#前缀搜索：prefix概念：以xx开头的搜索，不计算相关度评分。注意：前缀搜索匹配的是term，而不是field。前缀搜索的性能很差前缀搜索没有缓存前缀搜索尽可能把前缀长度设置的更长语法：GET<index>/_search{"query":{"prefix":{"<fiel

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它的数据存储和查询速度非常快。然而，在面对大规模的数据集和高并发访问时，Elasticsearch的性能也可能受到一些影响。为了最大程度地

如上图，这个倒排索引使用哈希表来实现也是可以的，其有着O(1)查询复杂度，能完美地满足我们的需求。但是呢，现实中数据往往是海量的，如果简单地使用哈希表来实现倒排索引是不可