match_phrase_prefix原理跟match_phrase类似，唯一的区别就是把最后一个term作为前缀去搜索。属于search time

6.8版本以下的的可以直接使用这个 {代码...} 7.X.X的版本可以用 {代码...}

$$ 此处的输入特征x是一个在R^{2}空间的二维向量，例如x_{1}^{i}就是训练集中第i个房屋的面积，而x_{2}^{i}就是训练集中第i个房屋的卧室数目。 $$

原文：[链接]让我们从几个有监督的学习问题的例子开始。假设我们有一个数据集，显示来自俄勒冈州波特兰的47个住宅的起居面积和价格： {代码...} 我们可以绘制这些数据： 鉴于这样的数据，我们怎样针对他们居住面积的大小来预测波特兰其他房屋的价格？ $$ 在这里我们...

原理：前缀匹配不会计算相关度分数，与前缀过滤的唯一区别就是过滤会有cache bitset。它会扫描整个倒排索引。找到符合前缀条件的文档。所以说前缀越短，要处理的文档就越多，性能就越差，尽可能应该用长前缀搜索。示例，搜索前缀为C3的文档：

对于Elasticsearch而言当使用match查询的时候召回率=匹配到的文档数量/所有文档的数量，所以匹配到的文档数量越多，召回率就越高。准确度指的就是匹配到的文档中，我们真正查询想要的文档相关度分数越高，返回结果中排在越前面，准确度就越高。

你这种需求就是根据字段来分组，而不是根据数组项来分组了，数组是有序的话，可以新建一个字段tags_str，将数组值拼接成一个字符串，然后对tags_str进行分组查询就可以。不是有序的，只用Elasticsearch就很难搞了，需要程序上面进行处理一下。1、数组无序逻辑上面做...

将tidis插入语句更换成mset的方式，批量进行，将定时任务线程中执行的多线程任务改成多线程异步任务，问题就解决了。但是tidis性能还是不太好，需要性能很高的机器，因此最终衡量之后还是替换成了pika。

match query 只能搜索到包含java和spark的document,但是不知道java和spark是不是离得很近。假设我们想要java和spark离得很近的document优先返回，就要给它一个更高的relevance score,这就涉及到了proximity match近似匹配。下面给出要实现的两个需求：（1）搜索java ...

提供一种纯Elasticsearch的方法，当然已知类型过多的情况下应该就不太适用了。但是算是一种方法吧。就是增加一个tag数量的计数器字段cnt。你描述的场景就可以实现了。下面是我做的Demo1、先插入数据

承接上一篇博客 [链接] 4、most_fields查询 most_fields是以字段为中心，这就使得它会查询最多匹配的字段。假设我们有一个让用户搜索地址。其中有两个文档如下： {代码...} 使用most_fields进行查询： {代码...} 我们发现对每个字段重复查询字符串很快就会显得冗长，...

我做了一个测试Demo1、创建索引： {代码...} 2、查看数据查看映射 {代码...} 查看设置 {代码...} 测试分词器： {代码...} 3、准备数据 {代码...} 按照需求是要检索doc14、查询 {代码...} {代码...} 测试时OK的，使用多字段查询 {代码...}

只有一个简单的match子句的查询是很少见的。我们经常需要在一个或者多个字段中查询相同的或者不同的查询字符串，意味着我们需要能够组合多个子查询以及使它们的相关性得分有意义。

详细请查看这一篇博客吧：[链接]我给你一个线上的模板吧，用的是mysql,其实都差不多,注释我已经写好，你可以研究下，我这个应该是比较通用的模板了，线上可以稳定跑~~input:

（1）在一个document的title中java出现了几次（2）在所有的document的title中，java出现了几次（3）这个document的title的长度由于shard只是一部分的document，默认情况下就在shard本地计算IDF。当有多个shard的时候，比如在一个shard中，只有一个document title包含...

需求：搜索标题中包含java的帖子，同时如果标题中包含hadoop和elasticsearch就优先搜索出来，同时，如果一个帖子包含java hadoop，一个帖子包含java elasticsearch,包含hadoop的帖子要比elasticsearch优先搜索出来。

在上一讲我们可以发现，对于multi-value的搜索方式，实现起来可以有多种方式。这里就说明一下，实现的方式虽然很多，但是elasticsearch在查询的时候底层都会转换为bool + term的形式