讲师：阮一鸣——eBay Pronto 平台技术负责人、极客时间『Elasticsearch 核心技术与实战』课程讲师
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课程回顾
11 | 文档的基本CRUD与批量操作
12 | 倒排索引入门
13 | 通过Analyzer进行分词
14 | Search API概览
知识点 1 ：文档的基本CRUD与批量操作
Create 一种文档
Create 支持两种方式
• 第一：通过程序指定 ID
• 第二：调用系统“post/users/_doc”生成文档 ID
Get 一个文档
仅需执行 get users/_ doc/1,就可以看到文档信息
Index 文档
与Create 区别，当文档不存在，就索引新文档，否则现有文档会被删除，新文档被索引。版本信息+1
Updata 文档
Updata 不会删除源文档，且实现真正数据更新
Updata 采用 POST，并在请求中增加“doc”，在把相应文档提供在HTTP的“body”中
Demo：
• Create Docment （auto ID generate）
• Get Document By id
• Create Docment （指定 ID ）
• Index document
• Updata Document
Bulk API
通过一次 REST API调用，执行多次不同索引操作
作用：
• 单条操作失败，不会影响其他操作
• 返回结果中包括每一条操作执行结果
批量读取 - mget
提供一系列的文档 ID，请求一次 REST API 时，即可返回所有文档信息
批量查询 - msearch
常见错误返回
知识点 2 ：倒排索引入门
倒排索引是 Elasticsearch 中非常重要的索引结构，从文档单词到文档 ID 的过程
核心组成包括两个部分
1、单单词词典：记录所有文档单词，记录单词到倒排列表的关联关系
2、倒排列表：记录单词与对应文档结合，由倒排索引项组成
• 倒排索引项由：文档、词频 TF、位置（Position）、偏移（Offset）组成
Elasticsearch 的 JSON 文档中，每个字段都有自己的倒排索引
通过 Mapping 字段可以指定某些字段不做索引
• 优点：节省存储空间
• 缺点：字段无法被搜索
知识点 3 ：通过Analyzer进行分词
Analysis：即文本分析，是把全文本转化为一系列单词（term/token）的过程，也叫分词；在Elasticsearch 中可通过内置分词器实现分词，也可以按需定制分词器。
Analyzer 由三部分组成
• Character Filters：原始文本处理，如去除 html
• Tokenizer：按照规则切分为单词
• Token Filters：对切分单词加工、小写、删除 stopwords，增加同义词
Analyzer API
通过三种方式查看 Analyzer 如何进行工作
• 直接指定 Analyzer 进行测试
• 指定索引字段进行测试
• 自定义分词器进行测试
Elasticsearch 内置分词器
中文分词难点
• 中文句子，切分成一个一个词，而不是单个字，而英文中有自然的空格作为分隔
ICU Analyzer，提供了 Unicode 支持，更好的支持亚洲语言
• 需要安装 plugin
知识点 4 ：Search API概览
Elasticsearch Search API 可以分为两大类，搜索是用户和搜索引擎的对话，用户关系的不仅仅是搜索结果，而是其相关性是否符合自身需求；如Web 搜索中，更重要的是对搜索信息的可信度；在电商搜索中，作为一个销售角色，不仅提高用户购物体验，还要考虑提升业绩和去库存的问题.
1、URI Search
• 通过 http_get 的方式在URL中使用查询参数
2、Request Body Search
• 基于 JSON 格式更加完备的 Query Domain Specific Language（DSL）
指定查询索引
衡量相关性指标
• Precision（查准率）：尽可能返回较少无关文件
• Recall（查全率）：尽量返回较多的相关性文档
• Ranking：是否能够按照相关度进行排序
下周课程预告
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15 | URI Search详解
16 | Request Body与Query DSL简介
17 | Query String&Simple Query String查询
18 | Dynamic Mapping和常见字段类型
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