ElasticSearch7.X解析/存储/检索word、pdf文档
进入到es安装目录下的bin目录 执行./elasticsearch-plugin install ingest-attachment 集群模式下需要对每个节点进行安装，安装成功后重启该es节点。
这里判断是否从缓存查询，默认启用缓存，缓存的算法默认为LRU，即删除最近最少使用的数据。如果不启用缓存则会执行queryPhase.execute(context)；底层调用lucene进行检索，并且进行聚合。
relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。
除了对已知文档的搜索外，大部分请求实际上是不知道查询条件会命中哪些文档的。这些被查询条件命中的文档可能位于 Elasticsearch 集群中的任意位置上。因此，搜索请求的执行不得不去查询每个索引中的每一个分片。
Elasticsearch是一个分布式文档存储。Elasticsearch存储的是序列化为 *** ON文档的复杂数据结构，而不是以列行数据的形式存储信息。当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档分布在整个集群中，可以立即从任何节点访问。
说明：ElasticSearchX很多新功能主要基于luceneX新特性，故对于luceneX新特性不赘述。 在1中已加入这个功能，但是默认是关闭的，在0中开始默认开启。
Elasticsearch搜索中文分词优化
对于汉字elasticsearch中文文档的处理elasticsearch中文文档，无需使用ik/ HanLP一类elasticsearch中文文档的分词器elasticsearch中文文档，直接使用keyword *** yzer，配合去除一些不需要的stop word即可。从搜索日志挖掘的Suggest词，可以根据搜索词的搜索频次作为热度来设置weight，Suggest会根据weight来排序。
顾名思义，文本分析就是 把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程 ，也叫 分词 。在 ES 中，Analysis 是通过 分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。
Elasticsearch 中文本分析Analysis是把全文本转换成一系列的单词(term/token）的过程，也叫分词。文本分析是使用分析器 Analyzer 来实现的，Elasticsearch内置了分析器，用户也可以按照自己的需求自定义分析器。
然后插入到suggestion index。正常情况下分词的ik配置与suggestion配置要求一致，然后将其插入到normal index。下面描述一下用户检索历程，还没有实现，但是可以使用 Phrase Suggester 和 Term suggester 来实现。
profiler 是 Elasticsearch 0 的一个新接口。通过这个功能，可以看到一个搜索聚合请求，是如何拆分成底层的 Lucene 请求，并且显示每部分的耗时情况。
如何用elasticsearch5.2实现全文索引
安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录 *** ysis-ik，和一个配置目录ik， 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。
如何用elasticsearch2实现全文索引安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录 *** ysis-ik，和一个配置目录ik，分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。ES使用倒序索引来加速全文索引。
首先将文本分成适合索引的独立的词条。将这些分出来的词条进行标准化，以提高索引程度。字符过滤器：该过滤器是进行分词前的整理，比如将文本中的Html字符去掉，将 ‘&’ 转换为 ‘and’等。
ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：如果我们想要搜索 quick brown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：每一个文档都匹配到了，但是之一个比第二个要匹配的多。
开始创建索引 您可以通过 Elasticsearch 的 RESTFul API 来创建索引：PUThttp：//10.1：9200/commodity 注意：默认情况下，创建的索引分片数量是 5 个，副本数量是 1 个。
elasticsearch中文文档的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于elasticsearch中文教程、elasticsearch中文文档的信息别忘了在本站进行查找喔。
