固定排名类似广告第一位，搜索第二位
运用 Pinned query 来提高文档的排名（Pinned query 是 Elasticsearch 7.4.0 版本之后，实现的增强检索功能。 Pinned：中文翻译为“固定”。 Pinned query 则可以解释为——固定某些结果，首页置顶显示的检索方式。将置顶显示的数据通过 bool 组合查询 + boost 提升权重的方式给设置了 float 最大值评分，这样就能保证置顶显示了。MAX_ORGANIC_SCORE 大小为：2 的 127 次幂，是 Elasticsearch float 最大值。 正常查询的评分得分不会超过 MAX_ORGANIC_SCORE， 将固定查询（pinned query）的评分设定为：MAX_ORGANIC_SCORE。原理：将置顶显示的数据通过 bool 组合查询 + boost 提升权重的方式给设置了float 最大值评分，这样就能保证置顶显示了。扩展:这并没有实现基于特定关键词返回特定数据的需求？其实有了 pinned query 再将特定关键词与待置顶显示文章 _id ，建立个一对多的映射关系就可 以实现。映射关系可以自己内存维护或者借助 redis 实现都可以。）
关键词的数据提供统计图表，包括舆情走势、词云图、情感分布、情绪走势
Elasticsearch（以下简称：ES）的 Query 以及 aggregation 功能，采集的数据源包括微博、微信、新闻网页、论坛、自媒体平台、短视频等平台的数 据，每天新增去重数据量在 1 亿+，每条数据在经过结构化，以及经过 NLP（自然语言 处理）之后，超过 150 个字段，比如，文章标题、发布时间、发布作者、发布平台、新 闻分类、新闻提及地域、新闻情绪等。由于业务端需要对这些数据进行实时检索，对不 同平台的数据实时聚合，各平台的数据量分布也有很大的差异，所以按照平台进行拆分， 而不是把所有的数据放到一个大的索引里面。
分词器
IK（ik_max_word）分词器，占用磁盘空间最小。 Standard 分词器，与 ik_max_word 相差不大，比 ik_max_word 分词方式只增 加了 5% 左右。 N-gram 占用空间比较大，相对于 ik_max_word， 当 n=3，4，5 时，占用空间， 分别是 ik_max_word 的 2 倍、3 倍、4 倍 左右。
数据索引层
冷数据集群，选择价格相对低廉的 SAS 盘作为索引的存储介质， 提供离线的数据 下载，以及对响应时间不敏感，且时间周期跨度较长的检索、聚合统计等。 热数据集群，选择 SSD 盘作为索引的存储介质，每个节点 16C、64G 内存， 为了降低运维成本，以及动态扩缩容，我们选择了 阿里云 Elasticsearch 服务。
索引设计
把索引按天、按照发文平台进行了拆分，为了方便业务端查询， 根据业务端查询的时间段、发文平台，自动定位到对应的索引，业务端不用关心具体的 索引名称，提高业务端的开发效率， 同时，根据查询时间范围，动态查找对应的索引， 并在查询时指定到具体的索引，提高查询的速度，避免无效的索引扫描。
热门主题词
通过一个事件的热门主题词，可以直观的了解到一个事件的大概内容。这里也是通 过 ES 的聚合功能实时获取主题词的统计数据。为了能够实时获取主题词的统计数据， 这里用一个事件中提到每个主题词的文档数量，来当作主题词的数量（相当于默认每个 主题词在文档中只出现一次），并没有用每篇文档的主题词的绝对量。这样做有一个好 处，可以使用 ES 的 aggregation 功能实时聚合获取统计数据，再配合 TF-IDF 算法， 计算每个词的相对权重。在设置索引 schema 时，定义了 news_keywords_list 字段， 用于保存单篇文档的 分词结果列表，然后使用如下的语法，就可以快速统计每个词对应的文档数量，通过上面的 DSL 语句，可以快速统计出高频词以及与其相关的文档数量。
图像搜索
人脸检测：识别数字图像中的人脸 ，人脸数据编码：将人脸特征转换为数字表示 脸部比对：搜寻和比较脸部特征（可以将面部特征转换为一组数字信息，以便进行存储和分析。Elasticsearch 提供了 dense_vector 数据类型来存储浮点值的 dense vectors。 向量中的最大尺寸数不应超过 2048，这足以存储面部特征表示。使用 face_recognition 库，我们可以从图像中检测人脸，并将人脸特征转换为 128 维向量，让我们执行 getVectorFromPicture.py 以获取 Elastic 创始人图像的面部特征表示。现在，我们可以将面部特征表示存储到 Elasticsearch 中。 它从目录 images_to_be_recognized 中获取需要识 别的文件，并对这个图片进行识别。我们使用 cosineSimilarity 函数来计算给定查询向 量和存储在 Elasticsearch 中的文档向量之间的余弦相似度。 面部识别和搜索可以结合使用，以用于高级用例。 你可以使用 Elasticsearch 构建更复杂的查询，例如 geo_queries，query-dsl-bool-query 和 search-aggregations。将 cosineSimilarity 与其他 Elasticsearch 查询结合使用，可以无限地实现更复杂的用例。
禁用索引
默认情况下，Elasticsearch 文档每个字段都会被索引。如果某些字段不需要支持查 询，可以在映射中配置 “index”: false ，减少存储空间占用，并且提升写入速度。尽管 这个字段不能被搜索，但是它并不妨碍做聚合（如果该字段是可以聚合的字段）。
Doc Values
Doc Values 是在索引时创建的，当字段索引时，Elasticsearch 为了能够快速检索， 会把字段的值加入倒排索引中，同时它也会存储该字段的 Doc Values。 对一个字段进行排序 ，对一个字段进行聚合 ，某些过滤，比如地理位置过滤，某些与字段相关的脚本计算，使用 docvalue_fields 返回搜索结果部分字段值。
Mapping
映射（mapping）就像数据库中的 Schema ，描述了文档可能具有的字段或属性、 每个字段的数据类型，比如 text，keyword，integer 或 date ，以及 Lucene 是如何 索引和存储这些字段的。（字符串： text，keyword，整数：byte，short，integer，long，浮点数： float，double ，布尔型： boolean，日期： date，更多的字段类型比如 geo_point，ip，nested等。
Query DSL
查询索引包括全文本查询、组合查询、结构化查询等。 通常 Search 与 Filter 区别二者的查询是有区别的： Query 查询 用于解答文档是否存在，并且告知返回文档与查询条件的匹配度，返回 _score 评分 供用户选择。 Filter 查询 只用于返回文档是否与查询匹配，但是不会告诉你匹配度，即不进行评分。在做聚合查询时，filter 经常发挥更大的作用。因为没有评分 Elasticsearch 的处理速度就会提 高，提升了整体响应时间。同时 filter 可以缓存查询结果，而 Query 则不能缓存。must ：必须匹配并且返回评分，filter 忽略评分，should 相当于数据库查询中的or，针对 should 有一个特殊的情况，也就是所有的搜索只有 should ，那么必须满足should 里的其中一个才会被搜索到。must_not 为不匹配，相当于不等于。Boosting 用于控制评分相关度相关，可以提升评分也可以降低评分。因为在 negative 命中了查询条件，negative_boost 在 0 到 1 之间时，用于降低评分，相反，大于 1 用于提升评分。Disjunction 查询也被理解为分离最大化查询，指的是将任何与任一查询匹配的文档，作为结果返回，但只将最佳匹配的评分，作为查询的评分结果返回。tie_breaker 字段做什么用呢？它是起到了缓冲的作用（取值范围：0 到 1 之间）， Disjunction 查询会将匹配度最高的字段得分，做为整个文档的得分返回，这种情况 其他字段就不起作用了，难免有点走极端。此时就需要 tie_breaker 来做缓存，提 升其他字段的影响力，最终的结果：brandName 评分+ goodsName 评分 *tie_breaker，作为总评分返回。
Function score
Function score 允许你控制查询评分，是用来控制评分过程的终极武器。最高效的 用法是用过滤器对结果的子集应用不同的函数，同时运用了 filter 的缓存，并且达到控 制评分的过程。score_modemultiply: 默认，分数相乘 avg：平均分数，第一个 function 的分数 max：使用评分最大的分数 min：使用评分最小的分数 avg 举例，如果 2 个函数返回的分数为 1 和 2，并且它们的权重分别为 3 和 4，则他们的评分为：(13+24)/(3+4) 。
关键字解释
best_fields ：默认，匹配 fields，将评分最高的分数做为整个查询的分数返回； most_fields：查询匹配的文档，并且返回各个字段的分数之和的平均值； cross_fields：跨字段匹配，匹配多个字段中是否包含查询词组，对每个字段分别进行打分，然后执行 max 运算获取打分最高的； phrase：以 match_phrase 方式运行查询，并返回最佳匹配的评分做为总评分； phrase_prefix：以 match_phrase_prefix 方式运行查询，并返回最佳匹配的评分做为总评分； bool_prefix：在每个字段上运行 match_bool_prefix 查询，并组合每个字段的评分，详情参考 bool_prefix 以 cross_fields 为例进行实战讲解。Exists 查询 返回包含字段索引值的文档：Fuzzy 查询 返回包含与搜索字词相似的字词的文档，可以用于查询纠错功能。
分布式计分
那么搜索引擎是怎么做到的呢？其关键在于打分，搜索引擎在完成关键字匹配后，会基于一定的机制对每条匹配的数据（后称文档）进行打分，得分高的文档表示与本次查询相关度高，就会在最后的结果列表中排在靠前的位置，反之则排名靠后，从而帮助你快速找到你最想要的数据。即词频（ TF ）和逆文档频率( IDF )。词频（ TF ）：词条在文档中出现的次数。逆文档频率（IDF ）：在同一索引中存在该词条的文档数的倒数。Elasticsearch 的搜索类型有两种，默认的称为QUERY_THEN_FETCH。顾名思义， 它的搜索流程分为两个阶段，分别称之为 Query 和 Fetch 。Query 阶段：Elasticsearch 在收到客户端搜索请求后，会由协调节点将请求分发到对应索引的每个 Shard 上。 每个 Shard 的 Lucene 实例基于本地 Shard 内的 TF/IDF 统计信息，独立完成Shard 内的索引匹配和打分（基于上述公式），并根据打分结果完成单个 Shard内的排序、分页。每个 Shard 将排序分页后的结果集的元数据（文档 ID 和分数，不包含具体的文档内容）返回给协调节点。协调节点完成整体的汇总、排序以及分页，筛选出最终确认返回的搜索结果。 Fetch 阶段： 协调节点根据筛选结果去对应 shard 拉取完整的文档数据整合最终的结果返回给用户客户端 。 ```java GET /my-index-000001/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{ “query”: { “query_string”: { “query”: “三国演义” } } }
<a name="G5XGu"></a>### explain 来查看得分的说明信息15. 通过增加 "explain": true，我们可以看到返回的结果集里增加了大量 _explanation 信息： 通过分析 des cription 和 detail s 中信息的描述，我们可以进一步深挖 Elasticsearch 的打分逻辑和我们查询出来的每个文档的得分详情。```javaGET /my-index-000001/_search?search_type=dfs_query_then_fetch{ "query": { "query_string": { "query": "三国演义" } },"explain": true }
Painless scripting
Painless scripting 是一种简单的、安全的针对 Elasticsearch 设计的脚本语言，（if、else、while、do、for、in，continue，break，return，new、try、catch、 throw、this、instanceof。 ）
//如果我们想添加一个新字段，而新字段又依赖已有字段，如下所示，我们添加一个 新品牌，品牌的名称为原有品牌的基础上拼接“新品”，就可以使用脚本来实现此业务。POST my_goods/_update_by_query{ "script": { "source": "ctx._source.new_brandName = ctx._source.brandName + '新品'" } }
案例：https://github.com/liu-xiao-guo/face_detection_elasticsearch
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