Elasticsearch

想象一下，你需要根据用户位置的接近程度对结果进行排序。完成此任务的方法之一是使用定位和衰减函数。 衰减函数可用于根据比例调整文档的相关性分数。

Keep words token 过滤器是用来仅保留包含在指定单词列表中的 token，尽管你的文字中可能含有比这个列表更多的 token。在某些情况下，我们可以有一个包含多个单词的字段，但是将字段中

Elasticsearch 有一些专门用于提供专门功能的高级查询。 例如，使用 distance_feature 查询提高在指定位置提供冷饮的咖啡馆的分数 —— 本文的主题。 在搜索经典文学时，我们可

多重匹配（multi_match）查询，顾名思义就是跨多个字段搜索查询。 例如，如果我们想在 title、synopsis 和 tags 三个字段中搜索 Java 一词，那么 multi_match

检测解析的日志是否包含单个或多个警告消息，然后添加一个字段来说明这两种情况。在很多的情形下，我们在测试 Logstash 的过滤器时，并不急于把实际的 input 的数据接入到过滤器中来进行测试。我们

很多刚开始学习 Elasticsearch 的人经常会混淆 text 和 keyword 字段数据类型。 它们之间的区别很简单，但非常关键。 在本文中，我将讨论两者之间的区别、如何使用它们、它们的行为

将索引设置为只读可能听起来很奇怪，但在 Elasticsearch 中执行此类操作是可能的。想象一下这样一种情况，你特别需要限制对索引的写入操作，无论是维护、业务规则还是任何其他原因。让我们学习如何将

计算搜索中两点之间的距离有很多用例。 如果你正在处理地理数据，那么无论你从事何种业务，这都必然会出现。 然后，在对这些点进行排序时，你可能需要考虑距离，因为……好吧，为什么不呢？ 所以这里有几种不同的

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我们知道文本字段是不可以进行聚合的。要想把该字段变成为可以进行聚合的字段，一种方法就是把它变成为 [keyword](https://www.elastic.co/guide/en/elasticse