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2024-08-23

Elasticsearch可以通过以下三种方式实现多语言搜索：

使用不同的分析器（Analyzer）：为每种语言指定合适的分析器，然后根据搜索语句中的语言选择相应的分析器进行搜索。
使用多字段映射：为每种语言创建一个字段，并为每个字段指定合适的分析器。
使用自定义分析器链：定义一个自定义分析器，它可以根据输入文本的语言来使用不同的分析器。

以下是使用Elasticsearch的Java High Level REST Client进行多语言搜索的示例代码：




RestHighLevelClient client; // 初始化客户端
 
// 方案1：使用不同的分析器
// 中文分析器
AnalyzeRequest analyzeRequestChinese = new AnalyzeRequest()
        .text("你好，世界")
        .analyzer("ik_max_word");
 
// 英文分析器
AnalyzeRequest analyzeRequestEnglish = new AnalyzeRequest()
        .text("Hello World")
        .analyzer("english");
 
// 执行分析
AnalyzeResponse analyzeResponseChinese = client.indices().analyze(analyzeRequestChinese);
AnalyzeResponse analyzeResponseEnglish = client.indices().analyze(analyzeRequestEnglish);
 
// 方案2：使用多字段映射
// 创建映射
XContentBuilder mappings = jsonBuilder()
        .startObject()
            .startObject("properties")
                .startObject("chinese_field")
                    .field("type", "text")
                    .field("analyzer", "ik_max_word")
                .endObject()
                .startObject("english_field")
                    .field("type", "text")
                    .field("analyzer", "english")
                .endObject()
            .endObject()
        .endObject();
 
// 方案3：使用自定义分析器
// 自定义分析器链
PutIndexTemplateRequest indexTemplateRequest = new PutIndexTemplateRequest("my_template")
        .patterns(Collections.singletonList("*"))
        .settings(Settings.builder()
                .put("index.default_pipeline", "multilanguage_pipeline")
        )
        .mapping(mappings);
 
// 创建自定义分析器
Map<String, Object> charFilterSettings = new HashMap<>();
charFilterSettings.put("type", "mapping");
charFilterSettings.put("mappings", Collections.singletonMap("[el]", "l"));
 
Map<String, Object> settings = new HashMap<>();
settings.put("custom_analyzer", Collections.singletonMap("char_filter", charFilterSettings));
 
// 设置索引模板
PutIndexTemplateRequest templateRequest = new PutIndexTemplateRequest("my_template");
templateRequest.settings(Settings.builder().put("index.default_pipeline", "multilanguage_pipeline"));
 
// 创建索引模板
client.indices().putTemplate(templateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
// 执行搜索
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(
        QueryBuilders.multiMatchQuery("Hello World", "chinese_fi

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2024-08-23

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在Elasticsearch 8.0中，Java API client提供了一系列的方法来操作Elasticsearch。以下是一些基本的操作示例：

创建客户端：




RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).build();
ElasticsearchClient elasticsearchClient = new ElasticsearchClient(restClient);

索引文档：




IndexOperationRequest indexOperationRequest = new IndexOperationRequest.Builder()
    .index("indexName")
    .id("documentId")
    .document(XContentType.JSON, "{ \"field\": \"value\" }")
    .build();
 
elasticsearchClient.index(indexOperationRequest, RequestOptions.DEFAULT);

获取文档：




GetRequest getRequest = new GetRequest("indexName", "documentId");
GetResponse getResponse = elasticsearchClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);

更新文档：




UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("indexName", "documentId");
updateRequest.doc(XContentType.JSON, "{ \"field\": \"newValue\" }");
elasticsearchClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);

删除文档：




DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("indexName", "documentId");
elasticsearchClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);

搜索文档：




SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("indexName");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field", "value"));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = elasticsearchClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

注意：以上代码仅展示了如何使用Elasticsearch Java API client进行基本操作，实际使用时可能需要处理异常和其他选项。在实际应用中，你可能还需要创建一个ElasticsearchRestClient实例，并使用RequestOptions来配置请求的各种选项。

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2024-08-23

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报错解释：

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.indexes.numeric' 表示 Python 无法找到名为 pandas.core.indexes.numeric 的模块。这通常意味着 pandas 库没有正确安装，或者你的 Python 环境中没有该库。

解决方法：

确认 pandas 是否已安装：在命令行中运行 pip show pandas 查看是否安装了 pandas 库以及其版本信息。
如果没有安装，使用 pip install pandas 命令安装 pandas 库。
如果已安装，但问题依旧，可能是 Python 环境问题。确保你使用的是正确的 Python 环境，并且在该环境中安装了 pandas。
如果你正在使用虚拟环境，确保虚拟环境已激活，并且在该环境中安装 pandas。
如果以上步骤都不能解决问题，尝试更新 pandas 到最新版本：pip install --upgrade pandas。

请根据你的具体环境尝试上述步骤解决问题。

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Elasticsearch入门必读指南：到底选择哪个ES版本更合适

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2024-08-23

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选择Elasticsearch（ES）的版本取决于你的具体需求，例如是否需要最新的功能、稳定性、性能以及支持的集群规模。以下是一些关键考虑因素：

功能需求：如果你需要使用ES的最新功能，如新的查询、聚合或安全特性，你可能需要使用最新的主要版本。
稳定性和支持：生产环境中通常推荐使用最新的LTS（长期支持）版本，因为这些版本会得到官方的长期支持和维护。
集群规模：小型集群可以考虑使用较新的版本，大型集群可能需要更多的测试来验证在特定版本上的稳定性。
性能需求：通常，最新的版本会有性能改进。
兼容性：确保你的应用程序或集成的库与你选择的ES版本兼容。

选择版本时，你可以参考Elasticsearch官方文档中的版本生命周期和支持的版本页面来获取每个版本的详细信息。

以下是一个如何选择Elasticsearch版本的示例代码（使用Bash）：




# 获取当前最新的LTS版本
LATEST_LTS=$(curl -s https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch | grep 'href="/downloads/elasticsearch' | sort -V -k 2 -r | head -n 1 | awk -F'/' '{print $3}')
 
# 选择使用该版本
echo "Elasticsearch $LATEST_LTS is the latest LTS version."

请记住，在生产环境中部署之前，应该在测试环境中充分测试你的应用程序和集群配置，以确保它们与你选择的ES版本兼容并且性能可以满足需求。

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2024-08-23

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在Ubuntu 24.04 LTS上安装Elasticsearch 8.14.3和Kibana的步骤如下：

导入Elasticsearch和Kibana的公钥：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

添加Elasticsearch和Kibana的APT源：




echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list

安装包更新并更新索引：




sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ca-certificates
update-ca-certificates

安装Elasticsearch和Kibana：




sudo apt-get install -y elasticsearch=8.14.3 kibana=8.14.3

启动Elasticsearch和Kibana服务：




sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl start kibana

开机自启动：




sudo systemctl enable elasticsearch
sudo systemctl enable kibana

确保你有足够的内存和磁盘空间来满足Elasticsearch的需求。如果你在安装过程中遇到问题，检查Elasticsearch和Kibana的日志文件以获取更多信息。

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Elasticsearch：评估搜索相关性 - 第 1 部分

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2024-08-23

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POST /_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "quick brown fox",
      "fields": ["title^5", "body"],
      "type": "most_fields"
    }
  },
  "explain": true
}

这个Elasticsearch查询将对文档集合进行搜索，搜索字段title和body中包含词汇"quick", "brown", 和 "fox"的文档。字段title的相关性得分会被放大5倍，通过给字段加权（boosting）实现。explain参数被设置为true，这将返回每个匹配文档及其相关性评分的详细解释。这个查询可以帮助开发者了解Elasticsearch是如何评估文档与查询的匹配程度，并进一步优化搜索结果。

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2024-08-23

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在Git中，我们可以使用git config命令来设置用户名和邮箱地址。这个命令可以设置全局配置，也可以设置特定仓库的配置。

设置全局用户名和邮箱

全局用户名和邮箱设置是针对你在系统中所有的git仓库有效的。你只需要设置一次，以后所有的git操作都会使用这些信息。




git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"

设置特定仓库的用户名和邮箱

如果你想为特定的git仓库设置不同的用户名和邮箱，你可以在该仓库的目录下运行以下命令：




git config user.name "Your Name"
git config user.email "youremail@example.com"

注意：以上命令中的"Your Name"和"youremail@example.com"只是示例，你应该替换为你自己的名字和邮箱。

查看配置信息

你可以通过以下命令查看你的git配置信息：

查看全局配置信息：




git config --global --list

查看特定仓库的配置信息：




git config --list

这些命令会列出所有的git配置信息，包括用户名和邮箱。

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2024-08-23

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ElasticSearch在Linux上的安装和Spring Boot整合可以参考以下步骤和代码示例：

安装ElasticSearch

下载ElasticSearch：




wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz

解压缩：




tar -xvf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz

移动到合适的目录：




mv elasticsearch-7.10.0 /usr/local/elasticsearch

更改elasticsearch用户的权限，因为ElasticSearch不能以root用户运行：
```
sudo chown -R 用户名:用户组 /usr/local/elasticsearch
```
修改配置文件/usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml，设置网络相关配置：
```
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
```

启动ElasticSearch：




cd /usr/local/elasticsearch/bin
./elasticsearch

Spring Boot整合ElasticSearch

添加依赖到pom.xml：




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

配置application.properties或application.yml：




spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200

创建实体类和Repository接口：




@Document(indexName = "example_index")
public class ExampleEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}
 
public interface ExampleRepository extends ElasticsearchRepository<ExampleEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}

使用Repository进行操作：




@Service
public class ExampleService {
    @Autowired
    private ExampleRepository repository;
 
    public ExampleEntity getById(String id) {
        return repository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    public ExampleEntity save(ExampleEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
    // 其他方法
}

启动Spring Boot应用并测试ElasticSearch整合。

注意：

确保ElasticSearch实例正在运行并可以访问。
如果ElasticSearch运行在非标准端口，请确保在application.properties中正确配置。
如果遇到权限问题，请确保ElasticSearch的运行用户有足够权限访问相关文件和端口。
如果遇到版本兼容问题，请确保Spring Boot依赖的版本与ElasticSearch版本相兼容。

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【Elasticsearch】es脚本编程使用详解

System

2024-08-23

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在Elasticsearch中，使用脚本（painless、expression、python等）可以方便地进行复杂的数据操作。以下是一个使用Painless脚本的例子，它在Elasticsearch的update_by_query API中使用，用于更新文档的字段值。




POST /my_index/_update_by_query
{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": """
      if (ctx._source.my_field != null) {
        ctx._source.my_field += params.increment;
      } else {
        ctx._source.my_field = params.increment;
      }
    """,
    "params": {
      "increment": 5
    }
  },
  "query": {
    "match": {
      "some_field": "some_value"
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用Painless脚本来增加所有some_field字段值为some_value的文档的my_field字段的值，增加量由params.increment指定，默认值为5。如果my_field字段不存在，则创建该字段并设置值。这个脚本在所有匹配查询的文档上执行。

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Delete `␍`eslint(prettier/prettier)

System

2024-08-23

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报错信息："Delete ␍eslint(prettier/prettier)" 指的是在代码中存在一个不期望的字符␍（回车符），这通常是Windows系统中的回车换行符（CR+LF，即\r\n），而在Unix和Linux系统中使用的是换行符（LF，即\n）。

这个报错是由Prettier - 一个代码格式化工具 - 触发的，它通过ESLint进行代码检查时发现了不符合其规定格式的字符。

解决方法：

使用文本编辑器或IDE的查找和替换功能删除多余的回车符。在大多数文本编辑器中，你可以设置显示不可见字符，然后删除␍。
配置ESLint和Prettier以自动处理这些字符。在.prettierrc文件或相应的配置部分中，可以添加以下配置来统一换行符：
```
{
  "endOfLine": "auto"
}
```
或者，如果你想强制使用Unix风格的换行符，可以设置为：
```
{
  "endOfLine": "lf"
}
```
在Git中设置自动转换，确保提交到仓库的代码使用统一的换行符风格。这可以通过设置Git属性来实现：
```
git config --global core.autocrlf true
```
在Windows上，可以设置为true，在Unix系统上，可以设置为input。

确保在团队中沟通一致，使用同样的换行符风格，以避免潜在的合并冲突。

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