ElasticSearch学习了解笔记
搜索引擎的原理：
1、查询分析（自然语言处理）理解用户需求
2、分词技术
3、关键词搜索匹配
4、搜索排序
lucence
Lucene 是一个成熟的权威检索库
Elasticsearch 的搜索原理简单过程是，索引系统通过扫描文章中的每一个词，对其创建索引，指明在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，索引系统就会根据事先的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。
倒排索引技术
数据结构，主要作用是从文档中提取关键词，并建立关键词到文档的映射关系。
在倒排索引中，每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表，这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档，从而大幅提高查询效率。
- 词典（Dictionary）：包含所有在文档集中出现的关键词。
- 倒排列表（Inverted List）：对于每个关键词，记录包含该关键词的文档ID列表及其在文档中的位置信息。
倒排索引的步骤：
词条化（Tokenization）：将文档拆分为单词，并进行规范化处理（如转小写、去除停用词等）。
建立词典：提取所有文档中的唯一单词。
创建倒排列表：记录每个单词在各个文档中的出现位置。
分词器
Elasticsearch是一个流行的搜索引擎库，它使用了一种基于Lucene的全文搜索引擎。在其内置的分词器中，有几种标准的选择：
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标准分词器 (StandardTokenizer)：这是
默认的分词器，适用于大多数英语文本。它将连续的字母字符视为单词，并处理标点符号、数字和特殊字符。它会根据空格、换行符等进行分割。 -
雪崩分词器 (SnowballAnalyzer)：基于Lucene的Snowball算法，用于对英文进行更复杂的词形还原（Stemming），即将单词的不同形式归并为其基本形式，比如"running"会被转化为"run"。
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拼音分词器 (PhoneticTokenFilter)：针对汉字拼音，将其转换成一种标准化的拼音表示，以便于搜索。
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IK分词器：虽然不是Elasticsearch的标准，但IK Analyzer是一种广泛使用的第三方插件，支持更多的中文分词规则，包括全拼、简拼、词组分词等。
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自定义分词器：用户还可以创建自定义的tokenizer和filter，根据特定场景的需求来进行词元的划分和处理。
每种分词器都有其适用的文本类型和场景，选择合适的分词器能提高搜索效果。使用analyzer属性可以在索引文档时指定使用哪种分词器。
原文地址：https://blog.csdn.net/LeonNo11/article/details/144042591
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