elasticsearch匹配多個(gè)值 elasticsearch怎么同時(shí)檢索單field多個(gè)值?
elasticsearch怎么同時(shí)檢索單field多個(gè)值?如果中英文混合,一般可以在映射中配置多字段,然后分別設(shè)置分詞器。比如在:的中文場(chǎng)景中使用中文分詞器,默認(rèn)可以支持英文,比如Echo :ikms
elasticsearch怎么同時(shí)檢索單field多個(gè)值?
如果中英文混合,一般可以在映射中配置多字段,然后分別設(shè)置分詞器。比如在:的中文場(chǎng)景中使用中文分詞器,默認(rèn)可以支持英文,比如Echo :ikms:完全匹配gt拼音的第一個(gè)字母。gt拼音二進(jìn)制分詞的缺點(diǎn)是會(huì)占用一些額外的索引空間。
es數(shù)據(jù)庫(kù)是什么?
ElasticSearch,縮寫為
es 修改默認(rèn)評(píng)分規(guī)則?
評(píng)分模型
以查詢?yōu)檩斎?,最后通過(guò)公式綜合各個(gè)因素,返回文檔的最終得分。這個(gè)綜合考慮的過(guò)程就是優(yōu)先考慮相關(guān)文件的考慮過(guò)程。
Elasticsearch基于Lucene,所以它的評(píng)分機(jī)制也是基于Lucene的。在Lucene中,這種相關(guān)性被稱為score,確定文檔與查詢的相關(guān)性的過(guò)程被稱為scoring。
自學(xué)數(shù)據(jù)分析需要看哪些書(shū)的?求推薦?
01-想法
《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析(入門篇)》和《深入淺出數(shù)據(jù)分析》。數(shù)據(jù)分析與研究,你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多書(shū),隨便挑兩本書(shū)看,你就基本明白數(shù)據(jù)分析是干什么用的了。當(dāng)然,這個(gè)階段并不要求你理解所有的知識(shí)點(diǎn),主要是理解分析過(guò)程和基本概念,遇到問(wèn)題再回來(lái)翻看。我面試支付寶的時(shí)候就靠這兩本書(shū)了:)
02-技能
買了很多技能相關(guān)的書(shū),選那種記筆記多的。
SQL:《零基礎(chǔ)學(xué)SQL》
python:《Python編程 從入門到實(shí)踐》
r語(yǔ)言:《R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)》
EXC《數(shù)據(jù)圖形化,分析更給力》
PPT:《PPT,要你好看》
邏輯表達(dá)式:《金字塔原理》
03-業(yè)務(wù)理解
其實(shí)每個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)介紹書(shū)都不一樣,但是要先了解基本的業(yè)務(wù)知識(shí)。
了解商業(yè)模式套路:《商業(yè)模式新生代》
圖形思維,商業(yè)常識(shí):《餐巾紙的背面》
數(shù)據(jù)分析行業(yè)常識(shí):《大數(shù)據(jù)時(shí)代:生活、工作與思維的大變革》
總之,看了兩本書(shū),學(xué)了SQL,Excel,PPT,it 是時(shí)候開(kāi)始了。
還有高級(jí)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等書(shū)籍的推薦,希望對(duì)你有幫助~
以上列表來(lái)自→列表來(lái)了:經(jīng)過(guò)十年的數(shù)據(jù)分析,我只推薦這幾本書(shū)。