# Phrase Suggester
原文鏈接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/search-suggesters-phrase.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/search-suggesters-phrase.html)
譯文鏈接 :[http://www.apache.wiki/display/Elasticsearch/Phrase+Suggester](http://www.apache.wiki/display/Elasticsearch/Phrase+Suggester)
貢獻者 : @Josh
為了理解 **suggestion** 的形式,請先閱讀 **suggesters** 第一頁。
術語 **suggester** 提供了一種非常方便的 API ,以在某個字符串距離內在每個 **token** 的基礎上訪問字替換。 API 允許單獨訪問流中的每個 **token** ,而 **suggest**?選擇由API使用者選擇。 然而,通常需要預先選擇的 **suggestions** 以呈現給最終用戶。 短語 **suggester** 在 **term**?**suggester** 之上添加額外的邏輯以選擇整個經校正的短語,而不是基于 **ngram-language** 模型加權的單個 **token** 。 在實踐中,這個 **suggester** 將能夠基于共現和頻率來做出關于選擇哪些 **token** 的更好的決定。
API 示例
一般來說,**phrase**?**suggester**? 需要前面的特殊映射。 此頁面上的 **phrase**?**suggester** 示例需要以下映射才能正常工作。 僅在最后一個示例中使用反向(**reverse**)分析器。
```
PUT test
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"analysis": {
"analyzer": {
"trigram": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["standard", "shingle"]
},
"reverse": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["standard", "reverse"]
}
},
"filter": {
"shingle": {
"type": "shingle",
"min_shingle_size": 2,
"max_shingle_size": 3
}
}
}
}
},
"mappings": {
"test": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"trigram": {
"type": "text",
"analyzer": "trigram"
},
"reverse": {
"type": "text",
"analyzer": "reverse"
}
}
}
}
}
}
}
POST test/test?refresh=true
{"title": "noble warriors"}
POST test/test?refresh=true
{"title": "nobel prize"}
```
一旦你設置了分析器和映射,你可以在同一個地方使用 **phrase** **suggester**,你可以使用 **term suggester** :
```
POST _suggest
{
"text": "noble prize",
"simple_phrase": {
"phrase": {
"field": "title.trigram",
"size": 1,
"gram_size": 3,
"direct_generator": [ {
"field": "title.trigram",
"suggest_mode": "always"
} ],
"highlight": {
"pre_tag": "<em>",
"post_tag": "</em>"
}
}
}
}
```
該響應包含由最可能的拼寫糾正評分的?**suggestions**?。 在這種情況下,我們收到了預期的校正“諾貝爾獎”。
```
{
"_shards": ...
"simple_phrase" : [
{
"text" : "noble prize",
"offset" : 0,
"length" : 11,
"options" : [ {
"text" : "nobel prize",
"highlighted": "<em>nobel</em> prize",
"score" : 0.5962314
}]
}
]
}
```
## 基本短語 suggest API 參數
| **field** | 用于對語言模型進行n元語法查找的字段的名稱, **suggester** 將使用此字段獲取統計信息以對校正進行評分。 此字段是必填字段。 |
| **gram_size** | 在字段中設置 n-**gram**(**shingles**)的最大大小。 如果字段不包含 **n-gram**(**shingles**),則應省略或設置為1.請注意,**Elasticsearch** 嘗試根據指定的字段檢測克大小。 如果字段使用 **shingle** 過濾器,則如果未明確設置,則將**gram_size** 設置為 **max_shingle_size**。 |
| **real_word_error_likelihood** | 即使詞語存在于字典中,詞語是拼寫錯誤的可能性。 默認是0.95對應5%的真實單詞拼寫錯誤。 |
| **confidence** | 置信水平定義了應用于輸入短語分數的因子,其被用作其他 **suggest** 候選的閾值。 只有得分高于閾值的候選人才會包括在結果中。 例如,1.0的置信水平將僅返回得分高于輸入短語的 **suggestions** 。 如果設置為0.0,則返回前N個候選。 默認值為1.0。 |
| **max_errors** | 為了形成校正,最多被認為是拼寫錯誤的術語的最大百分比。 此方法接受范圍[0..1]中的浮點值作為實際查詢項的分數或作為查詢項的絕對數量的數字> = 1。 默認值設置為1.0,對應于只返回最多1個拼寫錯誤項的更正。 請注意,將其設置過高可能會對性能產生負面影響。 推薦使用低值,例如1或2,否則 **suggestions** 調用的時間花費可能超過查詢執行的時間花費。 |
| **separator** | 用于分隔 **bigram** 字段中的術語的分隔符。 如果未設置,則使用空格字符作為分隔符 |
| **size** | 為每個單獨查詢項生成的候選數量低數字(如3或5)通常會產生良好的結果。 提高這個可以帶來更高的編輯距離的術語。 默認值為5。 |
| **analyzer** | 將分析器設置為分析以使用 **suggest** 文本。 默認為通過字段傳遞的 **suggest** 字段的搜索分析器。 |
| **shard_size** | 設置要從每個單獨的分片檢索的 **suggestions** 字詞的最大數量。 在減少階段期間,基于size選項只返回前N個 **suggestions** 。 默認為5。 |
| **text** | 設置文本/查詢以提供 **suggestions** 。 |
| **highlight** | 設置 **suggestion** 高亮顯示。 如果未提供,則不返回高亮顯示的字段。 如果提供,必須包含完全pre_tag和post_tag包裹改變的標記。 如果一行中的多個標記被改變,則改變的標記的整個短語被包裝,而不是每個標記。 |
| **collate** | 檢查針對指定查詢的每個 **suggestion** ,以修剪索引中沒有匹配的文檔的 **suggestions** 。 對于 **suggestion** 的整理查詢僅在從中生成 **suggestion** 的本地碎片上運行。 必須指定查詢,并將其作為[模板查詢](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/query-dsl-template-query.html)運行。 當前 **suggestion** 自動提供為 **{{suggestion}}}** 變量,應在您的查詢中使用。 您仍然可以指定自己的模板 **params-suggestions** 值將添加到您指定的變量。 此外,您可以指定一個 **prune** 以控制是否返回所有短語 **suggestions** ,設置為 true時, **suggestions** 將有一個附加選項 **collate_match**,如果找到匹配的短語文檔,則為true,否則為false。 **prune** 的默認值為false。 |
```
POST _suggest
{
"text" : "noble prize",
"simple_phrase" : {
"phrase" : {
"field" : "title.trigram",
"size" : 1,
"direct_generator" : [ {
"field" : "title.trigram",
"suggest_mode" : "always",
"min_word_length" : 1
} ],
"collate": {
"query": { ①
"inline" : {
"match": {
"{{field_name}}" : "{{suggestion}}" ②
}
}
},
"params": {"field_name" : "title"}, ③
"prune": true ④
}
}
}
}
```
① 所有這三個元素都是可選的。
②?**{{suggestion}}** 變量將會被每個 **suggestion** 文本所代替。
③ 額外的?**field_name** 變量已經在 **params** 中被指定,并且被 **match** 查詢所使用。
④ ?所有的 **suggestions** 將和一個額外的 **collate_match** 選項一起返回,表示是否生成的短語匹配任何文檔。
field_name
## 平滑(**smothing**)模型
短語 **suggester** 支持多個平滑模型來平衡重量不頻繁 **grams**(**grams**(瓦)不存在于索引中)和頻繁 **grams**(在索引中至少出現一次)。
| **stupid_backoff** | 簡單的回退模型,如果高階計數為0并且通過常數因子折扣低階n-gram模型,則回退到低階n-gram模型。 默認折扣為0.4。 Stupid Backoff是默認模型。 |
| **laplace** | 使用添加平滑的平滑模型,其中將常數(通常為1.0或更小)添加到所有計數以平衡權重。默認α為0.5。 |
| **linear_interpolation** | 平滑模型,其基于用戶提供的權重(**lambdas**)獲取單字組,雙字組和三字母組的加權平均值。 線性插值沒有任何默認值。 必須提供所有參數(trigram_lambda,bigram_lambda,unigram_lambda)。 |
## 候選生成器(?**Generators)**
短語 **suggester** 使用候選生成器來產生給定文本中每個術語的可能術語的列表。 單個候選生成器類似于對文本中的每個單獨術語調用的術語 **suggester**?。?生成器的輸出隨后與來自其他項的候選一起被評分以用于 **suggestions** 候選。
目前只支持一種類型的候選生成器,**direct_generator**。 Phrase **suggestions** API接受在關鍵 **direct_generator** 下的生成器列表,列表中的每個生成器在原始文本中被稱為每個term。
## 直接生成器(Generators)
直接生成器支持以下參數:
| **field** | 從中獲取候選 **suggestions** 的字段。 這是必需的選項,需要設置全局或每個 suggestion 。 |
| **size** | 每個 **suggestion** 文本標記返回的最大更正值。 |
| **suggest_mode** | **suggest** 模式控制在每個分片上生成的 **suggestions** 中包括哪些 **suggestions** 。 除了always之外的所有值都可以被認為是優化以生成更少的 suggestions 以在每個碎片上測試,并且在組合在每個碎片上生成的 **suggestions** 時不被重新檢查。 因此,對于不包含它們的分片,即使其他分片包含它們,也會生成對分片的 **suggestions** 。 這些應該使用信心過濾掉。 可以指定三個可能的值:
* missing: 僅生成不在f中的術語的 **suggestions** 。 這是默認值。
* popular: 只 **suggest** 在 shard 的更多文檔中出現的術語,而不是原始術語
* always:根據 **suggestions** 文字中的字詞 **suggest** 任何相符的 **suggestions** 。
|
| **max_edits** | 最大編輯距離候選 **suggestions** 可以具有,以便被認為是 **suggestion** 。 只能是介于1和2之間的值。任何其他值都會導致拋出錯誤的請求錯誤。 默認為2。 |
| **prefix_length** | 必須匹配的最小前綴字符的數量是候選 **suggestions** 。 默認值為1.增加此數字可提高拼寫檢查性能。 通常拼寫錯誤不會出現在術語的開頭。 (舊名稱“**prefix_len**”已棄用) |
| **min_word_length** | **suggest** 文本術語必須包含的最小長度。 默認值為4.(舊名稱“**min_word_len**”已棄用) |
| **max_inspections** | 用于乘以 **shards_size** 以便在碎片級別上檢查更多候選拼寫校正的因子。 可以以性能為代價提高精度。 默認為5。 |
| **min_doc_freq** | **suggestion** 應該出現的文檔數量的最小閾值。這可以指定為絕對數字或文檔數量的相對百分比。 這可以通過僅提示高頻項來提高質量。 默認值為0f,未啟用。 如果指定的值大于1,則該數字不能為小數。 分片級文檔頻率用于此選項。 |
| **max_term_freq** | **suggestion** 文本標記可以存在的文檔數量中的最大閾值,以便包括。 可以是表示文檔頻率的相對百分比數字(例如0.4)或絕對數字。 如果指定的值大于1,則不能指定小數。 默認為0.01f。 這可以用于排除高頻術語的拼寫檢查。 高頻項通常拼寫正確,這也提高了拼寫檢查的性能。 分片級文檔頻率用于此選項。 |
| **pre_filter** | 應用于傳遞到該候選生成器的每個令牌的過濾器(分析器)。 在生成候選項之前,此過濾器應用于原始令牌。 |
| **post_filter** | 在它們被傳遞給實際短語記分器之前應用于每個生成的令牌的過濾器(分析器)。 |
他下面的例子顯示了一個短語 **suggest**?用兩個生成器調用,第一個使用包含普通索引術語的字段,第二個使用使用索引與反向過濾器的術語的字段(令牌是相反順序的索引)。 這用于克服直接發電機的限制,需要恒定的前綴來提供高性能 **suggestions** 。 pre_filter 和 post_filter 選項接受普通分析器名稱。
```
POST _suggest
{
"text" : "obel prize",
"simple_phrase" : {
"phrase" : {
"field" : "title.trigram",
"size" : 1,
"direct_generator" : [ {
"field" : "title.trigram",
"suggest_mode" : "always"
}, {
"field" : "title.reverse",
"suggest_mode" : "always",
"pre_filter" : "reverse",
"post_filter" : "reverse"
} ]
}
}
}
```
?**pre_filter** 和 **post_filter** 也可以用于在生成候選項之后注入同義詞。 例如,對于查詢 **caption usq**,我們可以為項usq生成候選 usa,這是 america 的同義詞,其允許如果該短語得分足夠高則向用戶呈現 **captain america。**
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- Delete By Query API
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- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
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- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
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- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
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- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距離聚合)
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- Global Aggregation(全局聚合)
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范圍聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范圍聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- 鄰接矩陣聚合
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(導數聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(擴展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分數桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累積匯總聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶腳本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶選擇器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差異聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩陣統計)
- Caching heavy aggregations(緩存頻繁聚合)
- Returning only aggregation results(僅返回需要聚合的結果)
- Aggregation Metadata(聚合元數據)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的類型)
- 索引 API
- Create Index /創建索引
- Delete Index /刪除索引
- Get Index /獲取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /啟動關閉索引
- Shrink Index /縮小索引
- Rollover Index/滾動索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /獲取映射
- Get Field Mapping /獲取字段映射
- 卷影副本索引
- 依賴卷影副本的節點級設置
- 索引統計信息
- 索引段
- 索引恢復
- 索引分片存儲
- 清理緩存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加載
- 強制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查詢 DSL
- 查詢和過濾上下文
- Match ALL 查詢
- 全文搜索
- 匹配查詢
- 短語匹配查詢
- 短語前綴匹配查詢
- 多字段查詢
- 常用術語查詢
- 查詢語句查詢
- 簡單查詢語句
- 復合查詢家族
- Constant Score 查詢
- Bool 查詢
- Dis Max 查詢
- Function Score 查詢
- Boosting 查詢
- Indices 查詢
- Join 查詢
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查詢)
- Parent Id Query
- 術語查詢
- Exists Query(非空值查詢)
- Fuzzy Query(模糊查詢)
- Ids Query(ID 查詢)
- Prefix Query(前綴查詢)
- Range Query(范圍查詢)
- Regexp Query(正則表達式查詢)
- Term Query(項查詢)
- Terms Query(多項查詢)
- Type Query(類型查詢)
- Wildcard Query(通配符查詢)
- 地理位置查詢
- GeoShape Query(地理形狀查詢)
- Geo Bounding Box Query(地理邊框查詢)
- Geo Distance Query(地理距離查詢)
- Geo Distance Range Query(地理距離范圍查詢)
- Geo Polygon Query(地理多邊形查詢)
- Span 查詢
- Span Term 查詢
- Span Multi Term 查詢
- Span First 查詢
- Span Near 查詢
- Span Or 查詢
- Span Not 查詢
- Span Containing 查詢
- Span Within 查詢
- Span Field Masking 查詢
- Specialized queries(專業查詢)
- Mapping(映射)
- 字段類型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token數
- 滲濾型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射參數)
- analyzer(分析器)
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce(強制類型轉換)
- copy_to(合并參數)
- doc_values(文檔值)
- dynamic(動態設置)
- enabled(開啟字段)
- fielddata(字段數據)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不對的數據)
- include_in_all(_all 查詢包含字段)
- index_options(索引設置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (標準信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短語位置間隙)
- properties (屬性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存儲)
- Term_vectors(詞根信息)
- Dynamic Mapping(動態映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(動態字段映射)
- Dynamic templates(動態模板)
- Override default template(覆蓋默認模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分詞器)
- Standard Tokenizer(標準分詞器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小寫分詞器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰語分詞器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路徑層次分詞器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(詞元過濾器)
- Apostrophe Token Filter(撇號/單引號過濾器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 詞元過濾器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram詞元過濾器)
- CJK Width Token Filter(CJK寬度過濾器)
- Classic Token Filter(經典過濾器)
- Common Grams Token Filter(近義詞詞元過濾器)
- Compound Word Token Filter(復合詞過濾器)
- Decimal Digit Token Filter(十進制數字過濾器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload詞元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 詞元過濾器)
- Elision Token Filter(Elision詞元過濾器)
- Fingerprint Token Filter(指紋過濾器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 詞元過濾器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 詞元過濾器)
- Keep Types Token Filter(保留指定類型過濾器)
- Keep Words Token Filter(保留字過濾器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 詞元過濾器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 詞元過濾器)
- KStem Token Filter(KStem 詞元過濾器)
- Length Token Filter(長度詞元過濾器)
- Limit Token Count Token Filter(限制詞元數量過濾器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 詞元過濾器)
- Minhash Token Filter(Minhash過濾器)
- NGram Token Filter(NGram詞元過濾器)
- Normalization Token Filter(標準化詞元過濾器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配詞元過濾器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替換詞元過濾器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 詞元過濾器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 詞元過濾器)
- Reverse Token Filteredit(反向詞元過濾器)
- Shingle Token Filter(Shingle 詞元過濾器)
- Snowball Token Filter(Snowball 詞元過濾器)
- Standard Token Filters(標準詞元過濾器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 詞元過濾器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 詞元過濾器)
- Stop Token Filter(Stop 詞元過濾器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 詞元過濾器)
- Synonym Token Filter(Synonym 詞元過濾器)
- Trim Token Filter(Trim詞元過濾器)
- Truncate Token Filter(截斷詞元過濾器)
- Unique Token Filter(唯一詞元過濾器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase詞元過濾器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 詞元過濾器)
- Character Filters(字符過濾器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(測試分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置內置分析器)
- Standard Analyzer(標準分析器)
- Simple Analyzer(簡單分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指紋分析器
- 模式分析器
- 自定義分析器
- 語言分析器
- 模塊
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔斷器)
- Fielddata cache(列數據緩存)
- indexing buffer(索引寫入緩沖)
- indices Recovery(索引恢復)
- NetWork Setting(網絡配置)
- Node Query Cache(節點查詢緩存)
- Shard request cache(分片請求緩存)
- 腳本
- Groovy 腳本語言
- Painless 腳本語言
- Painless 語法
- Painless 調試
- Lucene表達式語言
- 原生(Java)腳本
- 高級文本評分腳本
- 快照和還原
- 線程池
- 傳輸
- HTTP
- Tribe Node (部落節點)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盤的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意識 )
- 群集級別分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模塊)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配過濾
- 節點丟失時的延遲分配
- 索引恢復的優先級
- 每個節點的總分片數
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模塊)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 預加載數據到文件系統緩存
- Translog(事務日志)
- Ingest Node(預處理節點)
- Pipeline Definition(管道定義)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模擬管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(訪問管道中的數據)
- Handling Failures in Pipelines(處理管道中的故障)
- Processors(處理器)
- Append Processor(追加處理器)
- Convert Processor(轉換處理器)
- Date Processor(日期處理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名稱處理器)
- Fail Processor(故障處理器)
- Foreach Processor(循環處理器)
- Grok Processor(Grok 處理器)
- Gsub Processor(Gsub 處理器)
- Join Processor(連接處理器)
- JSON Processor(JSON 處理器)
- KV Processor(KV 處理器)
- Lowercase Processor(小寫處理器)
- Remove Processor(刪除處理器)
- Rename Processor(重命名處理器)
- Script Processor(腳本處理器)
- Set Processor(設置處理器)
- Split Processor(拆分處理器)
- Sort Processor(排序處理器)
- Trim Processor(修剪處理器)
- Uppercase Processor(大寫處理器)
- Dot Expander Processor(點擴展器處理器)
- How to(操作方式)
- 一些建議
- Recipes(訣竅)
- 索引速率調優
- 查詢優化
- 磁盤使用調優
- Testing(測試)
- Java Testing Framework(測試框架)
- ( why randomized testing ) 為什么隨機測試?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 測試類 )
- unit tests(單元測試)
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