# Phrase Suggester
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/search-suggesters-phrase.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/search-suggesters-phrase.html)
译文链接 :[http://www.apache.wiki/display/Elasticsearch/Phrase+Suggester](http://www.apache.wiki/display/Elasticsearch/Phrase+Suggester)
贡献者 : @Josh
为了理解 **suggestion** 的形式,请先阅读 **suggesters** 第一页。
术语 **suggester** 提供了一种非常方便的 API ,以在某个字符串距离内在每个 **token** 的基础上访问字替换。 API 允许单独访问流中的每个 **token** ,而 **suggest** 选择由API使用者选择。 然而,通常需要预先选择的 **suggestions** 以呈现给最终用户。 短语 **suggester** 在 **term** **suggester** 之上添加额外的逻辑以选择整个经校正的短语,而不是基于 **ngram-language** 模型加权的单个 **token** 。 在实践中,这个 **suggester** 将能够基于共现和频率来做出关于选择哪些 **token** 的更好的决定。
API 示例
一般来说,**phrase** **suggester** 需要前面的特殊映射。 此页面上的 **phrase** **suggester** 示例需要以下映射才能正常工作。 仅在最后一个示例中使用反向(**reverse**)分析器。
```
PUT test
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"analysis": {
"analyzer": {
"trigram": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["standard", "shingle"]
},
"reverse": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["standard", "reverse"]
}
},
"filter": {
"shingle": {
"type": "shingle",
"min_shingle_size": 2,
"max_shingle_size": 3
}
}
}
}
},
"mappings": {
"test": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"trigram": {
"type": "text",
"analyzer": "trigram"
},
"reverse": {
"type": "text",
"analyzer": "reverse"
}
}
}
}
}
}
}
POST test/test?refresh=true
{"title": "noble warriors"}
POST test/test?refresh=true
{"title": "nobel prize"}
```
一旦你设置了分析器和映射,你可以在同一个地方使用 **phrase** **suggester**,你可以使用 **term suggester** :
```
POST _suggest
{
"text": "noble prize",
"simple_phrase": {
"phrase": {
"field": "title.trigram",
"size": 1,
"gram_size": 3,
"direct_generator": [ {
"field": "title.trigram",
"suggest_mode": "always"
} ],
"highlight": {
"pre_tag": "<em>",
"post_tag": "</em>"
}
}
}
}
```
该响应包含由最可能的拼写纠正评分的 **suggestions** 。 在这种情况下,我们收到了预期的校正“诺贝尔奖”。
```
{
"_shards": ...
"simple_phrase" : [
{
"text" : "noble prize",
"offset" : 0,
"length" : 11,
"options" : [ {
"text" : "nobel prize",
"highlighted": "<em>nobel</em> prize",
"score" : 0.5962314
}]
}
]
}
```
## 基本短语 suggest API 参数
| **field** | 用于对语言模型进行n元语法查找的字段的名称, **suggester** 将使用此字段获取统计信息以对校正进行评分。 此字段是必填字段。 |
| **gram_size** | 在字段中设置 n-**gram**(**shingles**)的最大大小。 如果字段不包含 **n-gram**(**shingles**),则应省略或设置为1.请注意,**Elasticsearch** 尝试根据指定的字段检测克大小。 如果字段使用 **shingle** 过滤器,则如果未明确设置,则将**gram_size** 设置为 **max_shingle_size**。 |
| **real_word_error_likelihood** | 即使词语存在于字典中,词语是拼写错误的可能性。 默认是0.95对应5%的真实单词拼写错误。 |
| **confidence** | 置信水平定义了应用于输入短语分数的因子,其被用作其他 **suggest** 候选的阈值。 只有得分高于阈值的候选人才会包括在结果中。 例如,1.0的置信水平将仅返回得分高于输入短语的 **suggestions** 。 如果设置为0.0,则返回前N个候选。 默认值为1.0。 |
| **max_errors** | 为了形成校正,最多被认为是拼写错误的术语的最大百分比。 此方法接受范围[0..1]中的浮点值作为实际查询项的分数或作为查询项的绝对数量的数字> = 1。 默认值设置为1.0,对应于只返回最多1个拼写错误项的更正。 请注意,将其设置过高可能会对性能产生负面影响。 推荐使用低值,例如1或2,否则 **suggestions** 调用的时间花费可能超过查询执行的时间花费。 |
| **separator** | 用于分隔 **bigram** 字段中的术语的分隔符。 如果未设置,则使用空格字符作为分隔符 |
| **size** | 为每个单独查询项生成的候选数量低数字(如3或5)通常会产生良好的结果。 提高这个可以带来更高的编辑距离的术语。 默认值为5。 |
| **analyzer** | 将分析器设置为分析以使用 **suggest** 文本。 默认为通过字段传递的 **suggest** 字段的搜索分析器。 |
| **shard_size** | 设置要从每个单独的分片检索的 **suggestions** 字词的最大数量。 在减少阶段期间,基于size选项只返回前N个 **suggestions** 。 默认为5。 |
| **text** | 设置文本/查询以提供 **suggestions** 。 |
| **highlight** | 设置 **suggestion** 高亮显示。 如果未提供,则不返回高亮显示的字段。 如果提供,必须包含完全pre_tag和post_tag包裹改变的标记。 如果一行中的多个标记被改变,则改变的标记的整个短语被包装,而不是每个标记。 |
| **collate** | 检查针对指定查询的每个 **suggestion** ,以修剪索引中没有匹配的文档的 **suggestions** 。 对于 **suggestion** 的整理查询仅在从中生成 **suggestion** 的本地碎片上运行。 必须指定查询,并将其作为[模板查询](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/query-dsl-template-query.html)运行。 当前 **suggestion** 自动提供为 **{{suggestion}}}** 变量,应在您的查询中使用。 您仍然可以指定自己的模板 **params-suggestions** 值将添加到您指定的变量。 此外,您可以指定一个 **prune** 以控制是否返回所有短语 **suggestions** ,设置为 true时, **suggestions** 将有一个附加选项 **collate_match**,如果找到匹配的短语文档,则为true,否则为false。 **prune** 的默认值为false。 |
```
POST _suggest
{
"text" : "noble prize",
"simple_phrase" : {
"phrase" : {
"field" : "title.trigram",
"size" : 1,
"direct_generator" : [ {
"field" : "title.trigram",
"suggest_mode" : "always",
"min_word_length" : 1
} ],
"collate": {
"query": { ①
"inline" : {
"match": {
"{{field_name}}" : "{{suggestion}}" ②
}
}
},
"params": {"field_name" : "title"}, ③
"prune": true ④
}
}
}
}
```
① 所有这三个元素都是可选的。
② **{{suggestion}}** 变量将会被每个 **suggestion** 文本所代替。
③ 额外的 **field_name** 变量已经在 **params** 中被指定,并且被 **match** 查询所使用。
④ 所有的 **suggestions** 将和一个额外的 **collate_match** 选项一起返回,表示是否生成的短语匹配任何文档。
field_name
## 平滑(**smothing**)模型
短语 **suggester** 支持多个平滑模型来平衡重量不频繁 **grams**(**grams**(瓦)不存在于索引中)和频繁 **grams**(在索引中至少出现一次)。
| **stupid_backoff** | 简单的回退模型,如果高阶计数为0并且通过常数因子折扣低阶n-gram模型,则回退到低阶n-gram模型。 默认折扣为0.4。 Stupid Backoff是默认模型。 |
| **laplace** | 使用添加平滑的平滑模型,其中将常数(通常为1.0或更小)添加到所有计数以平衡权重。默认α为0.5。 |
| **linear_interpolation** | 平滑模型,其基于用户提供的权重(**lambdas**)获取单字组,双字组和三字母组的加权平均值。 线性插值没有任何默认值。 必须提供所有参数(trigram_lambda,bigram_lambda,unigram_lambda)。 |
## 候选生成器( **Generators)**
短语 **suggester** 使用候选生成器来产生给定文本中每个术语的可能术语的列表。 单个候选生成器类似于对文本中的每个单独术语调用的术语 **suggester** 。 生成器的输出随后与来自其他项的候选一起被评分以用于 **suggestions** 候选。
目前只支持一种类型的候选生成器,**direct_generator**。 Phrase **suggestions** API接受在关键 **direct_generator** 下的生成器列表,列表中的每个生成器在原始文本中被称为每个term。
## 直接生成器(Generators)
直接生成器支持以下参数:
| **field** | 从中获取候选 **suggestions** 的字段。 这是必需的选项,需要设置全局或每个 suggestion 。 |
| **size** | 每个 **suggestion** 文本标记返回的最大更正值。 |
| **suggest_mode** | **suggest** 模式控制在每个分片上生成的 **suggestions** 中包括哪些 **suggestions** 。 除了always之外的所有值都可以被认为是优化以生成更少的 suggestions 以在每个碎片上测试,并且在组合在每个碎片上生成的 **suggestions** 时不被重新检查。 因此,对于不包含它们的分片,即使其他分片包含它们,也会生成对分片的 **suggestions** 。 这些应该使用信心过滤掉。 可以指定三个可能的值:
* missing: 仅生成不在f中的术语的 **suggestions** 。 这是默认值。
* popular: 只 **suggest** 在 shard 的更多文档中出现的术语,而不是原始术语
* always:根据 **suggestions** 文字中的字词 **suggest** 任何相符的 **suggestions** 。
|
| **max_edits** | 最大编辑距离候选 **suggestions** 可以具有,以便被认为是 **suggestion** 。 只能是介于1和2之间的值。任何其他值都会导致抛出错误的请求错误。 默认为2。 |
| **prefix_length** | 必须匹配的最小前缀字符的数量是候选 **suggestions** 。 默认值为1.增加此数字可提高拼写检查性能。 通常拼写错误不会出现在术语的开头。 (旧名称“**prefix_len**”已弃用) |
| **min_word_length** | **suggest** 文本术语必须包含的最小长度。 默认值为4.(旧名称“**min_word_len**”已弃用) |
| **max_inspections** | 用于乘以 **shards_size** 以便在碎片级别上检查更多候选拼写校正的因子。 可以以性能为代价提高精度。 默认为5。 |
| **min_doc_freq** | **suggestion** 应该出现的文档数量的最小阈值。这可以指定为绝对数字或文档数量的相对百分比。 这可以通过仅提示高频项来提高质量。 默认值为0f,未启用。 如果指定的值大于1,则该数字不能为小数。 分片级文档频率用于此选项。 |
| **max_term_freq** | **suggestion** 文本标记可以存在的文档数量中的最大阈值,以便包括。 可以是表示文档频率的相对百分比数字(例如0.4)或绝对数字。 如果指定的值大于1,则不能指定小数。 默认为0.01f。 这可以用于排除高频术语的拼写检查。 高频项通常拼写正确,这也提高了拼写检查的性能。 分片级文档频率用于此选项。 |
| **pre_filter** | 应用于传递到该候选生成器的每个令牌的过滤器(分析器)。 在生成候选项之前,此过滤器应用于原始令牌。 |
| **post_filter** | 在它们被传递给实际短语记分器之前应用于每个生成的令牌的过滤器(分析器)。 |
他下面的例子显示了一个短语 **suggest** 用两个生成器调用,第一个使用包含普通索引术语的字段,第二个使用使用索引与反向过滤器的术语的字段(令牌是相反顺序的索引)。 这用于克服直接发电机的限制,需要恒定的前缀来提供高性能 **suggestions** 。 pre_filter 和 post_filter 选项接受普通分析器名称。
```
POST _suggest
{
"text" : "obel prize",
"simple_phrase" : {
"phrase" : {
"field" : "title.trigram",
"size" : 1,
"direct_generator" : [ {
"field" : "title.trigram",
"suggest_mode" : "always"
}, {
"field" : "title.reverse",
"suggest_mode" : "always",
"pre_filter" : "reverse",
"post_filter" : "reverse"
} ]
}
}
}
```
**pre_filter** 和 **post_filter** 也可以用于在生成候选项之后注入同义词。 例如,对于查询 **caption usq**,我们可以为项usq生成候选 usa,这是 america 的同义词,其允许如果该短语得分足够高则向用户呈现 **captain america。**
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- Search APIs
- Search
- URI Search
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- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
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- Percentiles Bucket Aggregation(百分数桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累积汇总聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶脚本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶选择器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差异聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩阵统计)
- Caching heavy aggregations(缓存频繁聚合)
- Returning only aggregation results(仅返回需要聚合的结果)
- Aggregation Metadata(聚合元数据)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的类型)
- 索引 API
- Create Index /创建索引
- Delete Index /删除索引
- Get Index /获取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /启动关闭索引
- Shrink Index /缩小索引
- Rollover Index/滚动索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /获取映射
- Get Field Mapping /获取字段映射
- 卷影副本索引
- 依赖卷影副本的节点级设置
- 索引统计信息
- 索引段
- 索引恢复
- 索引分片存储
- 清理缓存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加载
- 强制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查询 DSL
- 查询和过滤上下文
- Match ALL 查询
- 全文搜索
- 匹配查询
- 短语匹配查询
- 短语前缀匹配查询
- 多字段查询
- 常用术语查询
- 查询语句查询
- 简单查询语句
- 复合查询家族
- Constant Score 查询
- Bool 查询
- Dis Max 查询
- Function Score 查询
- Boosting 查询
- Indices 查询
- Join 查询
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查询)
- Parent Id Query
- 术语查询
- Exists Query(非空值查询)
- Fuzzy Query(模糊查询)
- Ids Query(ID 查询)
- Prefix Query(前缀查询)
- Range Query(范围查询)
- Regexp Query(正则表达式查询)
- Term Query(项查询)
- Terms Query(多项查询)
- Type Query(类型查询)
- Wildcard Query(通配符查询)
- 地理位置查询
- GeoShape Query(地理形状查询)
- Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
- Geo Distance Query(地理距离查询)
- Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
- Geo Polygon Query(地理多边形查询)
- Span 查询
- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
- Span First 查询
- Span Near 查询
- Span Or 查询
- Span Not 查询
- Span Containing 查询
- Span Within 查询
- Span Field Masking 查询
- Specialized queries(专业查询)
- Mapping(映射)
- 字段类型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射参数)
- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
- doc_values(文档值)
- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- include_in_all(_all 查询包含字段)
- index_options(索引设置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping(动态映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(词元过滤器)
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 词元过滤器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram词元过滤器)
- CJK Width Token Filter(CJK宽度过滤器)
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter(复合词过滤器)
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload词元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 词元过滤器)
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 词元过滤器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter(保留指定类型过滤器)
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 词元过滤器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 词元过滤器)
- KStem Token Filter(KStem 词元过滤器)
- Length Token Filter(长度词元过滤器)
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 词元过滤器)
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter(NGram词元过滤器)
- Normalization Token Filter(标准化词元过滤器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替换词元过滤器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 词元过滤器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 词元过滤器)
- Reverse Token Filteredit(反向词元过滤器)
- Shingle Token Filter(Shingle 词元过滤器)
- Snowball Token Filter(Snowball 词元过滤器)
- Standard Token Filters(标准词元过滤器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 词元过滤器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 词元过滤器)
- Stop Token Filter(Stop 词元过滤器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 词元过滤器)
- Synonym Token Filter(Synonym 词元过滤器)
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter(截断词元过滤器)
- Unique Token Filter(唯一词元过滤器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase词元过滤器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 词元过滤器)
- Character Filters(字符过滤器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔断器)
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache(节点查询缓存)
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生(Java)脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模块)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模块)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog(事务日志)
- Ingest Node(预处理节点)
- Pipeline Definition(管道定义)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模拟管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(访问管道中的数据)
- Handling Failures in Pipelines(处理管道中的故障)
- Processors(处理器)
- Append Processor(追加处理器)
- Convert Processor(转换处理器)
- Date Processor(日期处理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名称处理器)
- Fail Processor(故障处理器)
- Foreach Processor(循环处理器)
- Grok Processor(Grok 处理器)
- Gsub Processor(Gsub 处理器)
- Join Processor(连接处理器)
- JSON Processor(JSON 处理器)
- KV Processor(KV 处理器)
- Lowercase Processor(小写处理器)
- Remove Processor(删除处理器)
- Rename Processor(重命名处理器)
- Script Processor(脚本处理器)
- Set Processor(设置处理器)
- Split Processor(拆分处理器)
- Sort Processor(排序处理器)
- Trim Processor(修剪处理器)
- Uppercase Processor(大写处理器)
- Dot Expander Processor(点扩展器处理器)
- How to(操作方式)
- 一些建议
- Recipes(诀窍)
- 索引速率调优
- 查询优化
- 磁盘使用调优
- Testing(测试)
- Java Testing Framework(测试框架)
- ( why randomized testing ) 为什么随机测试?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 测试类 )
- unit tests(单元测试)
- integreation test(集成测试)
- Randomized testing(随机测试)
- Assertions()
- Glossary of terms (词汇表)
- Release Notes(版本说明)
- 5.3.0 版本说明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes