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精选留言(39)

• 
  Sunqc

  2019-07-26

  去官网看了一下，自定义分析器标准格式是：
  PUT /my_index
  {
      "settings": {
          "analysis": {
              "char_filter": { ... custom character filters ... },//字符过滤器
              "tokenizer": { ... custom tokenizers ... },//分词器
              "filter": { ... custom token filters ... }, //词单元过滤器
              "analyzer": { ... custom analyzers ... }
          }
      }
  }
  ============================实例===========================
  PUT /my_index
  {
      "settings": {
          "analysis": {
              "char_filter": {
                  "&_to_and": {
                      "type": "mapping",
                      "mappings": [ "&=> and "]
              }},
              "filter": {
                  "my_stopwords": {
                      "type": "stop",
                      "stopwords": [ "the", "a" ]
              }},
              "analyzer": {
                  "my_analyzer": {
                      "type": "custom",
                      "char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
                      "tokenizer": "standard",
                      "filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
              }}
  }}}
  
  
  ============================实例===========================
  比如自定义好的analyzer名字是my_analyzer,在此索引下的某个新增字段应用此分析器
  PUT /my_index/_mapping
  {
     "properties":{
          "username":{
               "type":"text",
                "analyzer" : "my_analyzer"
           },
          "password" : {
            "type" : "text"
          }
      
    }
  }
  =================插入数据====================
  PUT /my_index/_doc/1
  {
    "username":"The quick & brown fox ",
     "password":"The quick & brown fox "
  
  
  }
  ====username采用自定义分析器my_analyzer,password采用默认的standard分析器==
  ===验证
  GET /index_v1/_analyze
  {
    "field":"username",
    "text":"The quick & brown fox"
  }
  
  GET /index_v1/_analyze
  {
    "field":"password",
    "text":"The quick & brown fox"
  }
  //官网权威指南是真的讲得好，虽然版本太老，Elasticsearch 2.x 版本，一些api已经不适用了，自定义分析器地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/custom-analyzers.html
  

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  

   10
• 
  Edwin

  2019-07-10

  少看一个空格，执行结果就不一致咯
  PUT my_index
  {
    "settings": {
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "my_custom_analyzer" : {
            "type": "custom",
            "char_filter":[
              "emoticons"
            ],
            "tokenizer":"punctuation",
            "filter":[
              "lowercase",
              "english_stop"
            ]
          }
        },
        "tokenizer": {
          "punctuation": {
            "type" : "pattern",
            "pattern" : "[ .,!?]"//有个空格
          }
        },
        "char_filter": {
          "emoticons": {
            "type" : "mapping",
            "mappings" : [ ":) => _happy_", ":( => _sad_"]
          }
        },
        "filter": {
          "english_stop" : {
            "type" : "stop",
            "stopwords" : "_english_"
          }
        }
      }
    }
  }

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• 
  小鱼

  2019-07-09

  老师，最后一个例子的代码在demo中没有呢，我自己手敲了一遍运行报错
  "reason": "unknown setting [index.char_filter.emoticons.mappings] please check that any required plugins are installed, or check the breaking changes documentation for removed settin

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   3
• 
  氧气🌙 🐟 🌺

  2019-08-17

  PUT my_index
  {
    "settings": {
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "my_custom_analyzer" : {
            "type": "custom",
            "char_filter":[
              "emoticons"
            ],
            "tokenizer":"punctuation",
            "filter":[
              "lowercase",
              "english_stop"
            ]
          }
        },
        "tokenizer": {
          "punctuation": {
            "type" : "pattern",
            "pattern" : "[.,!?]" //少一个空格，就不会按照空格分词了
          }
        },
        "char_filter": {
          "emoticons": {
            "type" : "mapping",
            "mappings" : [ ":) => _happy_", ":( => _sad_"]
          }
        },
        "filter": {
          "english_stop" : {
            "type" : "stop",
            "stopwords" : "_english_"
          }
        }
      }
    }
  }
  
  
  {
    "tokens" : [
      {
        "token" : "i'm a _happy_ person",
        "start_offset" : 0,
        "end_offset" : 15,
        "type" : "word",
        "position" : 0
      },
      {
        "token" : " and you",
        "start_offset" : 16,
        "end_offset" : 24,
        "type" : "word",
        "position" : 1
      }
    ]
  }
  

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   1

   2
• 
  我将带头冲锋

  2019-09-22

  老师，认真的敲了一遍您的demo,发现最后一个案例里的"stopwords":"_english_"，这句话去掉之后，执行的结果一样，所以这句话的作用是什么想请教一下。？猜测：是碰到_(英文单词)_就是停用词吗，可是_happy_并没有被停用啊？

   1

   1
• 
  暖色浮余生

  2019-09-07

  提问，自定义的分词器如何添加字典啊，比如说我输入的是
  13370这个串。我要按照自己定义的词典分成 133和70两个词。谢谢老师😁

  

   1
• 
  Yang

  2019-08-12

  多字段的意思就是可以根据不同版本的定义来搜索同一个文档
  例如：
      "name": {
         "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
       }
  我们在搜索的时候可以根据name的关键字搜索到该文档，跟正常的一样，但是我们也可以使用name.keyword精确指定name的值来搜索到该文档。看Elasticsearch in action 这本书上是这样解释多字段的，分享给大家

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  作者回复: 根据name的关键字？
  
  多字段可以对同样的文本使用不同的分词器，并且使用子字段进行查询

   1

   1
• 
  SirNicholas

  2019-07-09

  我使用的widows&linux你用个苹果电脑来操作。不同系统还是有很大差异的，有些命令区分你课程没有讲到的，应该在文档中注释一下，大家都是赚钱，不是天上掉下来的。你稍微注意点，我们也方便点。

  作者回复: 你好，你说的问题确实存在。例如，我没有讲解docker的安装的细节，只给出了相关的文档。docker其实并不是必须的，我只是希望能给提供大家一个拓展思维的方式。即便一下子设置不成功也不会影响后面的学习。
  
  ES的本机环境安装，应该还是比较简单的，按照文档上的步骤运行一下，一般都不会有什么问题。至于生产环境的配置，我们会给出一些相关的建议

   3

   1
• 
  简简单单

  2019-10-31

  大家好, 请问我想在filter里面过滤掉 空格 该怎么写呢, 就是对字段进行搜索的时候不受空格的影响, 忽略掉空格, 但是搜索出来的字段数据, 有空格的还是有空格, 这个怎么做呢?

  

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• 
  pl

  2019-10-28

  支持老师，讲的很好

  

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• 
  海沙画

  2019-09-29

  老师您好：
  请问standard analyzer分词器，为什么会将表情删除掉，和你的运行结果不一样
  //char filter 替换表情符号
  POST _analyze
  {
    "analyzer": "standard",
    "char_filter": [
        {
          "type":"mapping",
          "mappings":[ ":) => happy",":( => sad"]
        }
      ],
      "text": ["I am felling :)","Feeling :( today"]
  }
  
  运行结果
  {
    "tokens" : [
      {
        "token" : "i",
        "start_offset" : 0,
        "end_offset" : 1,
        "type" : "<ALPHANUM>",
        "position" : 0
      },
      {
        "token" : "am",
        "start_offset" : 2,
        "end_offset" : 4,
        "type" : "<ALPHANUM>",
        "position" : 1
      },
      {
        "token" : "felling",
        "start_offset" : 5,
        "end_offset" : 12,
        "type" : "<ALPHANUM>",
        "position" : 2
      },
      {
        "token" : "feeling",
        "start_offset" : 16,
        "end_offset" : 23,
        "type" : "<ALPHANUM>",
        "position" : 3
      },
      {
        "token" : "today",
        "start_offset" : 27,
        "end_offset" : 32,
        "type" : "<ALPHANUM>",
        "position" : 4
      }
    ]
  }
  

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• 
  踮脚时光

  2019-09-27

  最后一个案例里的"stopwords":"_english_"有什么用?如何测试能看出生效呢

  

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• 
  码农Kevin亮

  2019-09-25

  请问老师，课程中提到的这些es的用法，在哪里可以找到具体的文档说明？麻烦分享下地址，谢谢

  作者回复: 我每一节demo 都写在readme 中，你贴到kibana的dev tool，在那个语句上，在
  mac上按下cmd➕/ 就能跳到api 文档，其他系统的快捷键 你在kibana上查一下快捷键

  

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• 
  拾光

  2019-09-24

  老师，我想问下最后一个案例中"stopwords" : "_english_"是什么意思，有没有这行代码结果都是一样的呀，这个也没有去除_happy_这样的单词啊。
  "filter": {
          "english_stop" : {
            "type" : "stop",
            "stopwords" : "_english_"
          }
  

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• 
  godtrue

  2019-09-19

  课后思考及问题
  1：分析器的大体执行过程
  char filter - >tokenizer -> token filter
  2：分词的时机
  分词在索引时做，也就是数据写入时。目的是创建倒排索引提高搜索速度。写入的原始数据保存在_source中
  老师，ES添加文档的时候需要做的事情比较多，比如：分词、创建倒排索引、数据落盘、数据同步等，速度会比较慢，如果数据量多会更慢，那针对这个怎么判断慢的是否合理?如果不合理有什么定位和排查的思路呢？另外，倒排索引会创建几个，类似MySQL一个索引一棵索引树嘛？

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  

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• 
  疯琴

  2019-09-15

  每节课都把demo手敲一遍，收获很大，谢谢老师。

  作者回复: 嗯 结合kibana的自动提示功能，加上cmd➕斜杠查看文档的功能。代码不需要死记，但是结构和场景一定要理解并记住

  

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• 
  石头剪刀布

  2019-08-29

  老师好。
  请问一下有没有好的去掉所有特殊字符的实践？
  我看了下好像没有这种char_filter。
  这里的特殊字符定义为“除了中文英文以外的所有特殊字符，包含像☆这种”

  

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• 
  Cybertrunk

  2019-08-26

  try on 7.3, different analysis result below, and i think mine is right, cause you define the punctuation charactor for to tokenizer.
  {
    "tokens" : [
      {
        "token" : "i'm a _happy_ person",
        "start_offset" : 0,
        "end_offset" : 15,
        "type" : "word",
        "position" : 0
      },
      {
        "token" : " and you",
        "start_offset" : 16,
        "end_offset" : 24,
        "type" : "word",
        "position" : 1
      }
    ]
  }

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   1

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• 
  bruce

  2019-08-21

  按我的理解，分词是在搜索返回数据前做的，原先的数据是不会动的。分词是不是会影响搜索性能？

  作者回复: 分词在索引时做，也就是数据写入时。目的是创建倒排索引提高搜索速度。写入的原始数据保存在_source中

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• 
  正井猫

  2019-08-21

  挺喜欢老师的，每节课的时间虽然很短，但是内容很多，很清晰，我需要花很长的时间去消化理解，可能我是个小白吧，反正觉得很值当。谢谢老师。

  作者回复: 可以把课上的demo自己运行一下，能加深理解

  

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