在Elasticsearch中对_all的模糊性
我想知道是否有一种方法可以在Elasticsearch中将模糊性应用于_all。
我尝试以下查询未成功。
curl -XGET localhost:9200/superindex/_search?pretty -d '{"query": {"match": {"_all": "hapiness", "fuzziness": "AUTO"}}, "from": 0, "size": 2}'
收到错误。
{
"error" : {
"root_cause" : [ {
"type" : "query_parsing_exception",
"reason" : "[match] query parsed in simplified form, with direct field name, but included more options than just the field name, possibly use its 'options' form, with 'query' element?",
"index" : "carenotes_etl",
"line" : 1,
"col" : 40
} ],
"type" : "search_phase_execution_exception",
"reason" : "all shards failed",
"phase" : "query",
"grouped" : true,
"failed_shards" : [ {
"shard" : 0,
"index" : "carenotes_etl",
"node" : "cMRfwQ3eS12eVkjfMOHYuQ",
"reason" : {
"type" : "query_parsing_exception",
"reason" : "[match] query parsed in simplified form, with direct field name, but included more options than just the field name, possibly use its 'options' form, with 'query' element?",
"index" : "carenotes_etl",
"line" : 1,
"col" : 40
}
} ]
},
"status" : 400
}
问题答案：
以下查询对我有用。
curl -XGET localhost:9200/superindex/_search?pretty -d '{"query": {"multi_match": {"query": "dmentia", "fields": "_all", "fuzziness": "AUTO"}}, "from": 0, "size": 2}'
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Elasticsearch支持模糊搜索查询：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/fuzzy-match-query.html 和按术语的桶聚合：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket
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问题内容： 我有以下查询，以便在搜索中增加模糊性。但是，我现在意识到，匹配查询不像match_phrase那样考虑搜索字符串中单词的顺序。但是，我无法获得match_phrase给我模糊的结果。有没有办法告诉比赛考虑单词之间的顺序和距离？ 问题答案： 最终发现我需要使用查询的组合，从而对模糊性和倾斜度进行了大量的微调。我需要添加一个函数来手动标记我的短语并以编程方式添加到“子句”数组中：
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问题内容： 拥有所有领域的两者之间的区别使我难以理解。 如果我的文件有： 我知道这是一个包含所有字段的字段。但是呢？这是否意味着“名称”被保存了几次（在中和两次），从而增加了文档占用的磁盘空间？ 一次存储的领域，曾经为“名” ，并一次？关于“数字”，什么是它存储在，即使没有？ 什么时候应该在查询中使用？ 我可以禁用的用例是什么，然后将拒绝使用什么功能？ 问题答案： 它与lucene中的索引字段和存
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问题内容： 我在项目中使用模糊匹配，主要是查找拼写错误和具有相同名称的不同拼写。我需要完全了解elasticsearch的模糊匹配如何工作以及它如何使用标题中提到的2个参数。 据我了解， min_similarity 是查询的字符串与数据库中的字符串匹配的百分比。我找不到有关此值如何计算的确切描述。 据我了解， max_expansions 是应该执行搜索的Levenshtein距离。如果这实际上
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模糊可以柔化整个或部分图像中的细节。 左侧的原始图像未经过模糊处理。而对于右侧的图像来说，飞机后面的区域经过了模糊处理。