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youthlql
2021-12-22 23:07:57 +08:00
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commit 97c8e501fd
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docs/ElasticSearch/ElasticSearch-入门.md
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@@ -9,7 +9,7 @@ categories:
- 用法
keywords: ElasticSearch,全文检索
description: ElasticSearch-入门篇，适合做入门，或者知识回顾。
cover: 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/logo.jpg'
cover: 'https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/logo.jpg'
abbrlink: 7f60dde9
date: 2020-02-03 13:11:45
---
@@ -46,7 +46,7 @@ date: 2020-02-03 13:11:45
下图是ElasticSearch的索引结构，下边黑色部分是物理结构，上边黄色部分是逻辑结构，逻辑结构也是为了更好的 去描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理结构中的索引文件。
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/Introduction/0001.png" width=80%>
<img src="https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/Introduction/0001.png" width=80%>
逻辑结构部分是一个倒排索引表：
@@ -58,11 +58,11 @@ date: 2020-02-03 13:11:45
如下：
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/Introduction/0002.png" width=40%>
<img src="https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/Introduction/0002.png" width=40%>
现在，如果我们想搜到`quick brown`我们只需要查找包含每个词条的文档：
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/Introduction/0003.png" width=80%>
<img src="https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/Introduction/0003.png" width=80%>
两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单 相似性算法 ， 那么，我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第一个文档比第二个文档更佳
@@ -236,7 +236,7 @@ http://localhost:9200/xc_course/doc/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000
使用postman测试：
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/Introduction/0004.png">
<img src="https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/Introduction/0004.png">

2
docs/ElasticSearch/ElasticSearch-进阶.md
View File

@@ -9,7 +9,7 @@ categories:
- 用法
keywords: ElasticSearch,全文检索
description: ElasticSearch-进阶篇，ElasticSearch的一些实战用法，集成SpringBoot。
cover: 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/youthlql/lqlp@v1.0.0/ElasticSearch/logo.jpg'
cover: 'https://unpkg.zhimg.com/youthlql@1.0.8/ElasticSearch/logo.jpg'
abbrlink: 50e81c79
date: 2020-02-08 18:06:23
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