referer：引用页。HTTP请求头信息中，referer用于提供访问来源的信息，客户端发送请求的时候，自主决定是否加上该字段。服务器一般使用referer识别访问来源，可能以此进行统计分析、日志记录以及缓存优化等。该字段的正确拼写是referrer.

效果展示：前置准备：已搭建好，配少配置数据的搜索详情页具体步骤：添加需要的组件添加需要查询的数据添加事件配置搜索按钮和动态容器触发器步骤分解：添加需要的组件添加 标签文本添加 图标添加 动态数据容器添加 输入框添加需要查询的数据点击上方面板 数据中心创建数据表，添加自己需要的数据内容添加事件点击上方面...

HTTP协议，GET请求带body是不规范的做法，但由于ES搜索的复杂性，加上HTTP协议GET/POST方法表述的语义，GET更适合用来表述查询的动作，虽然不规范，但还是这么用了。现在大多数浏览器也支持GET+request body，如果遇到不支持的，换成POST即可。了解一下就行，不用太慌张。

自从本站openGPS.cn增加博客板块，也有一段时间了，通过这段时间的学习积累，意识到自建网站发布博客，中间要经历的几件事情： 1，百度搜索，360搜索，搜狗搜索等国内搜索引擎好久搜不到自己的网站。 2，新写的文章，搜索引擎搜不到 3，搜索引擎能搜到了，但是结果里显示的简介都是一样的 这是本站首次发表一个SEO话题，...

这篇文章是摘自其他人写的，百度百科上的解释好笼统，我只用过mysql这种关系型数据库，抽象的概念理解起来很难，这篇文建的解释还是很形象的，所以摘取了部分。

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

高级全文查询通常用于在全文字段（如电子邮件正文）上运行全文查询，它们了解如何分析被查询的字段，并将在执行之前将每个字段的analyzer（或search_analyzer）应用到查询字符串。

由于对搜索引擎技术很感兴趣，便开始尝试开发一个搜索引擎。在参考了网上有限的资料后，加上自己钻研，最终开发出了一个小型的全网搜索引擎，底部有项目地址和搜索测试图片。

执行搜索时，它将广播到所有索引/索引碎片（副本之间的循环负载），可以通过提供routing参数来控制将搜索哪些碎片，例如，在索引推文时，路由值可以是用户名：

二十年前，“混合”一词仅在植物学和化学领域使用。如今，“混合”这个概念在搜索领域一片繁荣，许多搜索系统都在推出基于 AI 技术的混合搜索方案。但是，“混合搜索”是真的具有应用价值，还只是流行的一阵风呢？

find [路径] [选项] [操作]例子：-name　　查找 /etc 目录下以 conf 结尾的文件，文件名区分大小写，例如：find /etc -name '*.conf'

Redis 除了我们所熟知的缓存功能之外，还通过 RedisJSON、RediSearch、RedisTimeSeries、RedisBloom 等模块支持了 JSON 数据、查询与搜索（包括全文搜索、向量搜索、GEO 地理位置等）、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入，也被全部打包到了 Redis Stack 中方便我们直接使用。

先引入Builder类 {代码...} {代码...}

本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：es笔记三之term，match，match_phrase 等查询方法介绍首先介绍一下在 es 里有两种存储字符串的字段类型，一个是 keyword，一个是 text。keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的，不会对其进行分词处理text 存储数据的时候会对字符串进行分词处理，然后存储。而对于查询方...

需求场景假设Aken某天在咖啡店听到一首歌，觉得很好听，但不知道具体的歌名，只知道歌曲是“民谣”，歌词包含“一把破吉他”、“旅人”，然后是男歌手。

首先还是先了解几个概念，Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它使用一系列算法来计算文档的相关性分数（relevance score）。这些算法用于确定查询与文档的匹配程度，以便按相关性对搜索结果进行排序。以下是Elasticsearch中常用的算分算法：

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。