Elasticsearch

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我们知道在默认的情况下，搜索的结果是按照相关性来进行排序的。分数最高的排在前面，而分数低的向后依次排序。在绝大多数的情况下，这种排序是非常有效的，而且也适用我们的很多用例。即便针对分数，我们也可以对搜

在 Elasticsearch 中，过滤搜索的结果是我们经常要做的事。在我刚开始接触 Elasticsearch，我就了解到有两种可以过滤搜索结果的方法。当时还不是很明白，为什么有的地方用 filte

什么是 dangling 索引呢？当一个节点加入集群时，如果它发现存储在其本地数据目录中的任何分片（shard）在集群中尚不存在，它将认为这些分片属于“悬空”索引。 你可以使用 Dangling in

地理处理 Elasticsearch 的强大功能用于为大量应用程序提供功能。 但是，它有一个限制：它仅适用于世界坐标。使用 point 和 shape 类型，X-Pack 将地理功能扩展到每个二维平面

根据上下文动态地对文档进行评分是很常见的。 例如，如果你需要对某个类别内的更多文档进行评分，经典方案是提升（给低分的文档提分）基于某个值的文档，例如页面排名、点击量或类别。Elasticsearch

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这篇文章和之前的 “Elasticsearch：Dynamic mapping” 有重复的地方。那篇文章是在很久以前创作的。由于有了 runtime fields 的新功能，我在这里再次重新写一遍以补

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在本文章中，我们将通过一个示例，使用命名实体识别 (NER - Name Entity Recognition) NLP 模型来定位和提取非结构化文本字段中预定义的实体类别。 使用公开可用的模型，我们

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