!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)已经和mysql建立好了关联，可以查询和更新mysql的数据量，接下来就是进阶的使用方式了附上:喵了个咪的博客：http://wblog.cn(https://www.oschina.net/action/Go

前面我们聊了Elasticsearch的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容——Mapping。Mapping在Elasticsearch中的地位相当于关系型数据库中的schema，它可以用来定义索引中字段的名字、定义字段的数据类型，还可以用来做一些字段的配置。从Elasticsearch7.0开始，Mapping中不在乎需要

热更新在上一节《IK分词器配置文件讲解以及自定义词库(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fwuzhiwei549%2Farticle%2Fdetails%2F80451031)》自定义词库，每次都是在es的扩展词典中，手动添加

简介term\_level查询操作的是存储在反向索引（倒排索引）中的准确词根，这些查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举，而不是全文字段，无需进行分析（分词），termlevel查询类似于关系型数据库的（where条件过滤）。其查询模式如下：termquery查找包含指定字段中精确匹配查询字符串的文档。

InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin，因为Latin是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在MySQL5.7.6(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fdev.mysq

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0197ba2bf7a6cba3bb1366fe28c985c0cba.jpg)起因需要在ES中使用聚合进行统计分析，但是聚合字段值为中文，ES的默认分词器对于中文支持非常不友好：会把完整的中文词语拆分为一系列独立的汉字进行聚合，显然这并不是我的初衷。我们来看个实例：

一、项目概述这是一个被我称之为“没有枪、没有炮，硬着头皮自己造”的项目。项目是和其它公司合作的三个核心模块开发。 使用ES的目的是： 1）、采集数据、网站数据清洗后存入ES； 2）、对外提供精确检索、通配符检索、模糊检索、分词检索、全文检索接口等二次封装接口。二、项目架构!这里写图片描述(http

前言之前介绍了使用devTools进行索引库数据的crud，这里使用的是java程序，使用中间件activeMQ进行数据库和索引库数据的同步。主要是用来完成对数据库的修改来完成对索引库的同步。正文前提准备：1\.索引信息：结构化的索引，在索引的setting中，使用的是ik分词器，级别是ikmaxwo

创建索引库ES的索引库是一个逻辑概念，它包括了分词列表及文档列表，同一个索引库中存储了相同类型的文档。它就相当于MySQL中的表，或相当于Mongodb中的集合。关于索引这个语：索引（名词）：ES是基于Lucene构建的一个搜索服务，它要从索引库搜索符合条件索引数据。索引（动词）：索引库刚创建起来是空的，将数据添加到索引库的过程称为索