《深入理解ElasticSearch》——1.3 小结

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介:

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第1章,第1.3节,作者:[美] 拉斐尔·酷奇(Rafa Ku) 马雷克·罗戈任斯基(Marek Rogoziński)更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.3 小结

在本章中,我们了解了Apache Lucene的一般架构,例如它的工作原理,文本分析过程是如何完成的,如何使用Apache Lucene查询语言。此外,我们还讨论了ElasticSearch的一些基本概念,例如它的基本架构和内部通讯机制。
在下一章,我们将学习Apache Lucene的默认评分公式,什么是查询重写过程(query rewrite process)以及它是如何工作的。除此之外,还将讨论ElasticSearch的一些功能,例如查询的二次评分(query rescore)、准实时批量获取(multi near real-time get)、批量搜索操作(bulk search operations)。接着将学习到如何使用update API来部分地改变文档,如何对数据进行排序,如何使用过滤功能(filterring)来改进查询的性能。最后,我们将了解如何在切面机制中使用过滤器(filters)和作用域(scope)。

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ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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