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  • Elasticsearch全文检索对比:matchmatch_phrase、wildcard
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    2020-10-14 10:38:51

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    match

    根据定义的分词器(默认standard)对搜索词进行拆分,根据拆分结果逐个进行匹配。特点是可以查出大量可能相关联的数据,但是准确率低。

    PUT my_index/_doc/1?refresh
    {
       
      "message": "this is a test"
    }
    PUT my_index/_doc/2?refresh
    {
       
      "message": "this is a dog"
    }
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    match函数也是excel软件内的一种,它的功能是在数组中查找/匹配数据在数组中的位置。那具体match函数怎么使用呢?下面我们就一起来看下match函数的使用方法。

    match函数为:

    MATCH(lookup_value,lookup_array,match_type)

    参数1:lookup_value:查找对象;

    9f66d4871eb8494b55a640a04c5f912e.png

    参数2:lookup_array:查找数组,即查找的指定区域

    b09f1567c7e23186d9916d08bdbb07ad.png

    参数3:match_type:可为0,1,-1,默认为1。精度选0:查找等于指定内容的第一个值;精度选1:查找小于或等于指定内容的最大值,指定区域必须按升序排列;精度选-1,查找大于或等于指定内容的最小值,指定区域必须按降序排列

    bd2d5cd3c985a9fb5f0bde9e63461dc6.png

    (1)选择【G2单元格】,

    e3f4e18f424a051ec3ec47c705b1e940.png

    输入“=MATCH(162,D2:D14,0)”,回车确认,显示“3”。

    dcdfa974e468757fc2c446d2b8ebd1db.png

    公式解析:在“D2:D14”区域内查找等于“162”的数值为第几个,

    671d6444647245f24da88692e768e4ff.png

    按顺序找到D4单元格的数值为“162”,D4在“D2:D14”区域内排第3行,所以显示“3”。

    2caaffd5d561cbe08e873cff95fa4470.png

    (2)选择【G3单元格】,

    27b6cacf55bd109b50427f85248d6f42.png

    输入“=MATCH(80,B2:B14,1)”,回车确认,显示“9”。

    19e4cdd1315cf4127cc8331ccc1163c4.png

    公式解析:在“B2:B14”区域内查找小于或等于“80”的数值为第几个,

    885f088eddf20fb6067469d5e0bd6f94.png

    按顺序找到B2:B10单元格的数值都小于或等于“80”,选择其中最大的数值,即B10的数值,B10在“B2:B14”区域内排第9,所以显示“9”。

    b92882e0e1c2a20b5a70aaceb4b961e9.png

    (3)选择【G4单元格】,

    4a3f9a09173bfb260556695564e6c061.png

    输入MATCH函数=MATCH(90,C2:C14,-1),回车确认,显示“5”。

    26b1c5e1f50582b2bb782bcd97a47452.png

    公式解析:在“C2:C14”区域内查找小于或等于“90”的数值为第几个,按顺序找到C2:C6单元格的数值都大于或等于“90”,

    276de158eba0dd15c55cf104e51027c5.png

    选择其中最小的数值,即C6的数值,C6在“C2:C14”区域内排第5,所以显示“5”。

    7e6ebd9f9c22db4d4a4ec0635102b7a1.png

    85b481bf964f346d5551a56713e69f5e.png

    上述就是match函数的使用方法了,小伙伴们可以好好的练习一下,又为自己增长了一门知识哟。

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    昨天为大家介绍了 ES系列06:ik分词+Full text queries 之match query今天TeHero为大家分享  Full text queries 的 match_phrase query 和match_phrase_prefix query同时从倒排序索引原理入手,将DSL语句转化为sql语句,方便大家理解学习。【关注公众号: ZeroTeHero,系统学习ES

    ps:上图的xmind文件,公众号里 可免费获取!

    一、在开始之前,完成数据准备:

    # 创建映射
    PUT /tehero_index
    {
      "settings": {
        "index": {
          "number_of_shards": 1,
          "number_of_replicas": 1
        }
      },
      "mappings": {
        "_doc": {
          "dynamic": false,
          "properties": {
            "id": {
              "type": "integer"
            },
            "content": {
              "type": "keyword",
              "fields": {
                "ik_max_analyzer": {
                  "type": "text",
                  "analyzer": "ik_max_word",
                  "search_analyzer": "ik_max_word"
                },
                "ik_smart_analyzer": {
                  "type": "text",
                  "analyzer": "ik_smart"
                }
              }
            },
            "name":{
              "type":"text"
            },
            "createAt": {
              "type": "date"
            }
          }
        }
      }
    }
    # 导入测试数据
    POST _bulk
    { "index" : { "_index" : "tehero_index", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
    { "id" : 1,"content":"关注我,系统学编程" }
    { "index" : { "_index" : "tehero_index", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
    { "id" : 2,"content":"系统学编程,关注我" }
    { "index" : { "_index" : "tehero_index", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
    { "id" : 3,"content":"系统编程,关注我" }
    { "index" : { "_index" : "tehero_index", "_type" : "_doc", "_id" : "4" } }
    { "id" : 4,"content":"关注我,间隔系统学编程" }

    二、根据ik_smart分词和content字段建立倒排序索引

    原始数据:

    { "id" : 1,"content":"关注我,系统学编程" }
    { "id" : 2,"content":"系统学编程,关注我" }
    { "id" : 3,"content":"系统编程,关注我" }
    { "id" : 4,"content":"关注我,间隔系统学编程" }

    ps:如果看不懂上图,请先阅读学习:ElasticSearch系列05:倒排序索引与分词Analysis

    三、match query 对应到mysql

    昨天有小伙伴反馈说,match query 的实例写得太枯燥,建议和mysql对比讲解,今天它来了!
    # DSL 语句
    GET /tehero_index/_doc/_search
    {
      "query":{
        "match":{
          "content.ik_smart_analyzer":"系统编程"
        }
      }
    }

    DSL执行步骤分析:

    • 1)检索词“系统编程”被ik_smart分词器分词为两个Token【系统】【编程】;
    • 2)将这两个Token在【倒排索引】中,针对Token字段进行检索,等价于sql:【where Token = 系统 or Token = 编程】;
    • 3)对照图【数据的倒排序索引】,可见,该DSL能检索到所有文档,文档3的评分最高(因为它包含两个Token),其他3个文档评分相同。
    有了对应到mysql 的例子,我想大家对match query 这个查询语句,就应该有一个很好的理解。那么接下来,开始学习今天的新知识: match_phrase query 和match_phrase_prefix query
     

    四、match_phrase query

    match_phrase查询分 析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。match_phrase  会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必 须在被检索字段的分词中都包含,而且 顺序必须相同,而且 默认必须都是连续的。

    简单看个例子,与match query 对比下,就很好理解了:

    使用 match_phrase 查询:

    # 使用match_phrase查询,ik_smart分词
    GET /tehero_index/_doc/_search
    {
        "query": {
            "match_phrase": {
                "content.ik_smart_analyzer": {
                	"query": "关注我,系统学"
                }
            }
        }
    }
    
    # 结果:只有文档1
    {
      "took": 1,
      "timed_out": false,
      "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
      },
      "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 0.7370664,
        "hits": [
          {
            "_index": "tehero_index",
            "_type": "_doc",
            "_id": "1",
            "_score": 0.7370664,
            "_source": {
              "id": 1,
              "content": "关注我,系统学编程"
            }
          }
        ]
      }
    }

    使用 match 查询:

    # 使用match查询,ik_smart分词
    GET /tehero_index/_doc/_search
    {
        "query": {
            "match": {
                "content.ik_smart_analyzer": {
                	"query": "关注我,系统学"
                }
            }
        }
    }
    # 可以查询出所有结果
    分析:上面的例子使用的 分词器是ik_smart,所以 检索词“关注我,系统学”会被分词为3个Token【关注、我、系统学】;而文档1、文档2和文档4 的content被分词后 都包含这3个关键词,但是 只有文档1的Token的顺序和检索词一致,且连续。所以使用 match_phrase 查询 只能查询到文档1(ps:文档2 Token顺序不一致;文档4 Token不连续;文档3 Token没有完全包含)。 使用 match查询可以查询到所有文档,是因为所有文档 都有【关注、我】这两个Token
    • 4.1 match_phrase 核心参数:slop 参数-Token之间的位置距离容差值
    # 将上面的 match_phrase 查询新增一个 slop参数
    GET /tehero_index/_doc/_search
    {
        "query": {
            "match_phrase": {
                "content.ik_smart_analyzer": {
                	"query": "关注我,系统学",
                	"slop":1
                }
            }
        }
    }
    # 结果:文档1和文档4都被检索出来
    分析:使用 analyze 接口 分析下文档4的Token
    # 文档4 content 的分词
    GET /_analyze
    {
      "text": ["关注我,间隔系统学编程"],
      "analyzer": "ik_smart"
    }
    # 结果
    {
      "tokens": [
        {
          "token": "关注",
          "start_offset": 0,
          "end_offset": 2,
          "type": "CN_WORD",
          "position": 0
        },
        {
          "token": "我",
          "start_offset": 2,
          "end_offset": 3,
          "type": "CN_CHAR",
          "position": 1
        },
        {
          "token": "间隔",
          "start_offset": 4,
          "end_offset": 6,
          "type": "CN_WORD",
          "position": 2
        },
        {
          "token": "系统学",
          "start_offset": 6,
          "end_offset": 9,
          "type": "CN_WORD",
          "position": 3
        },
        {
          "token": "编程",
          "start_offset": 9,
          "end_offset": 11,
          "type": "CN_WORD",
          "position": 4
        }
      ]
    }
    通过分词测试,发现Token【我】与【系统学】的 position差值为1(等于slop的值 )所以文档4也被检索出来了。

    ps:如果没看明白,那就来看下match_phrase query对应到mysql是怎样的吧!

    • 4.2match_phrase query对应到mysql
    # DSL语句
    GET /tehero_index/_doc/_search
    {
      "query":{
        "match_phrase":{
          "content.ik_smart_analyzer":"系统编程"
        }
      }
    }

    DSL执行步骤分析:

    • 1)检索词“系统编程”被分词为两个Token【系统,Position=0】【编程,Position=1】;
    • 2)倒排索引检索时,等价于sql:【where Token = 系统 and 系统_Position=0 and Token = 编程 and 编程_Position=1】;
    • 3)对照图【数据的倒排序索引】,只有文档3满足条件,所以该DSL语句只能查询到文档3。

    五、match_phrase_prefix query

    与match_phrase查询类似,但是 会对最后一个Token在倒排序索引列表中进行通配符搜索。Token的模糊匹配数控制: max_expansions 默认值为50。我们使用 content.ik_smart_analyzer 这个字段中的 【系统学】(文档1、2、4 包含)和 【系统】(文档3包含)这 两个Token来讲解match_phraseprefix 的用法:(因为 使用的是ik_smart分词器,所以【系统学】就只能被分词为一个Token)
    # 1、先使用match_phrase查询,没有结果
    GET tehero_index/_doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "content.ik_smart_analyzer": {
            "query": "系"
          }
        }
      }
    }
    
    # 2、使用match_phrase_prefix查询, "max_expansions": 1,得到文档3
    GET tehero_index/_doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "content.ik_smart_analyzer": {
            "query": "系",
            "max_expansions": 1
          }
        }
      }
    }
    
    # 3、使用match_phrase_prefix查询, "max_expansions": 2,得到所有文档
    GET tehero_index/_doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "content.ik_smart_analyzer": {
            "query": "系",
            "max_expansions": 2
          }
        }
      }
    }
    结果分析:【语句1】查不到结果,是因为 根据ik_smart分词器生成的倒排序索引中,所有文档中都 不包含Token【系】;【语句2】查询到文档3,是因为 文档3包含Token【系统】,同时 "max_expansions": 1,所以 检索关键词【系】+ 1个通配符匹配,就可以匹配到 一个Token【系统】;【语句3】查询到所有文档,是因为"max_expansions": 2,所以 检索关键词【系】+ 2个通配符匹配,就可以匹配到 两个Token【系统、系统学】,所以就可以查询到所有。回忆下,之前所讲的es倒排序索引原理: 先分词创建倒排序索引,再检索倒排序索引得到文档,就很好理解了

    注意:"max_expansions"的值最小为1哪怕你设置为0,依然会 + 1个通配符匹配;所以,尽量不要用该语句,因为,最后一个Token始终要去扫描大量的索引性能可能会很差。

    • 5.1 match_phrase_prefix query 对应到mysql
    GET tehero_index/_doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "content.ik_smart_analyzer": {
            "query": "系",
            "max_expansions": 1
          }
        }
      }
    }

    DSL执行步骤分析:

    • 1)检索词“系”被分词为一个个Token【系】+ 1个通配符;
    • 2)倒排索引检索时,等价于sql:【where Token = 系 or Token like “系_”】;
    • 3)对照图【数据的倒排序索引】,只有文档3满足条件包含Token【系统】,所以该DSL语句只能查询到文档3。

    六、总结

    到此,我们已经学习了 Full text queries最常用的3种查询:

    1)match query:用于执行全文查询的标准查询,包括 模糊匹配和短语或接近查询。重要参数:控制Token之间的布尔关系:operator:or/and
    2)match_phrase query:与match查询类似, 但用于匹配确切的短语或单词接近匹配。重要参数:Token之间的位置距离:slop 参数
    3)match_phrase_prefix query:与match_phrase查询类似,但是会 对最后一个Token在倒排序索引列表中进行通配符搜索。重要参数:模糊匹配数控制:max_expansions 默认值50,最小值为1

    ps:如果对你有用,在看+收藏+分享 就是对TeHero最大的鼓励。

    下期预告:Full text queries 剩余的4种查询【关注公众号: ZeroTeHero,系统学习ES

    ElasticSearch系列01:如何系统学习ES​mp.weixin.qq.com

    ElasticSearch系列03:ES的数据类型​mp.weixin.qq.com

    ElasticSearch系列05:倒排序索引与分词Analysis​mp.weixin.qq.com

    ES系列06:ik分词+Full text queries 之match query​mp.weixin.qq.com

    展开全文
  • Stereo Match 立体匹配算法,包括SSD SAD SSD NCC NSSD Census 等基本算法,。用C/C++语言编写,适合初学者学习!
  • Match函数的基本用法

    千次阅读 2021-05-23 03:52:51
    原标题:Match函数的基本用法Match函数的基本用法大家好,今天和大家分享“Match函数的基本用法",这个函数的作用就是找位置,它有3个参数,第1参数查找值;第2参数:数据源;第3参数查找方式,用0精查查找,用1和-1...

    原标题:Match函数的基本用法

    Match函数的基本用法

    大家好,今天和大家分享“Match函数的基本用法",这个函数的作用就是找位置,它有3个参数,第1参数查找值;第2参数:数据源;第3参数查找方式,用0精查查找,用1和-1模糊查找。用1要求第2参数升序排序,用-1要求第2参数降序排序。大家一定要记得第2参数只能是一维引用或者是一维数组

    一、找位置(第3参数用0)

    bf1230adb58d4442ec9492411bf73b0e.png

    2、公式

    =MATCH("曹丽",C3:C5,0)

    查找值是“曹丽”

    在单元格区域C3:C5中找,这个是一维纵向引用

    第3参数用0

    公式可以简写成:=MATCH("曹丽",C3:C5,)

    二、找位置(第3参数用1)

    a04203180899031ca25ad54c6be3ebed.png

    2、公式

    =MATCH(75,{0;60;70;80},1)

    3、公式解释

    第1参数:查找值75

    第2参数:数据源,这个是一维纵向数组,且升序排序了,因为第3参数用了1

    75在第2参数中没有,那怎么找呢?,从最小的3个中,0;60;70中找,找这3个小的中最大的那个,也就是最接近75的那个,当然是找到70这个的位置,所以返回3

    公式可以简写成=MATCH(75,{0;60;70;80})

    三、找位置(第3参数用-1)

    1、公式截图

    85bbc906c097d8abb9311585f42d81ed.png

    2、公式

    =MATCH(79,A1:D1,-1)

    3、公式解释

    第1参数查找值79

    第2参数用了降序排序

    第3参数用了-1,要求第2参数用降序排序

    查找值在数据源中没有,那么就找比79大的,比79大的只有80,所以返回1,如果比79大的有许多,就从大的中找最接近79的

    四、查找值在第2参数重复出现

    返回第一次出现的位置,这个大家要记得

    1、公式截图

    74866367f07bc27cb46f041a9fdb3e0a.png

    2、公式

    =MATCH({"曹丽";"小老鼠";"丫头";"曹丽"},{"曹丽";"小老鼠";"丫头";"曹丽"},0)

    3、公式解释

    查找值第1参数用了数组用法,查找值有4个,返回就返回4个结果

    第2参数用第1参数一样,姓名“曹丽"有重复的

    第3参数用0,精确查找

    返回4个结果{1;2;3;1}

    五、随心所欲查找

    Index+Match行+Match列

    1、公式截图

    82b8acf134bd4f7d7cabe113d465cd2c.png

    2、公式

    =INDEX($A$1:$D$4,MATCH($A$7,$B$1:$B$4,0),MATCH(B6,$A$1:$D$1,0))

    3、公式解释

    index函数这里用3个参数表达式,第1参数:数据源;第2参数:返回数据源那一行,用match找位置;第3参数返回第1参数那一列,这里也是用match函数找位置

    六、新班开班通知

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  • 文章目录一、match二、matchAll总结 一、match match() 方法返回一个字符串匹配正则表达式的结果 str.match(reg) reg:一个正则表达式对象,如果传入的不是正则表达式,则会隐式的调用new RegExp(obj) 将其转为...
  • neo4j语法-match

    千次阅读 2021-04-02 08:46:44
    neo4j的match语法
  • es数据库match和term的区别

    千次阅读 2018-05-09 19:00:05
    match查询会先对搜索词进行分词,分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配,因此相比于term的精确搜索,match是分词匹配搜索,match搜索还有两个相似功能的变种,一个是match_phrase,一个是multi_match,接下来详细介绍...
  • 要实现上述两个需求,用match做全文检索,是搞不定的,必须得用proximity match,近似匹配 phrase match:短语匹配 proximity match:近似匹配 这里我们要学习的是phrase match,就是仅仅搜索出java和spark...
  • 使用Excel INDEX和MATCH检查多个条件

    千次阅读 2020-08-06 01:55:11
    使用Excel INDEX和MATCH检查多个条件 (Check Multiple Criteria with Excel INDEX and MATCH) Use INDEX and MATCH together, for a powerful lookup formula. It's similar to a VLOOKUP formula, but more ...
  • match 多个查找对象 使用INDEX和MATCH查找文本 (Find Text With INDEX and MATCH) Is there a harder working team in Excel, than the reliable duo of INDEX and MATCH? These functions work beautifully ...
  • 2)match查询text字段 match分词,text也分词,只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。 成功。如果都不相同就失败了。 3. 1)match_phrase匹配keyword字段。 这个同上必须跟keywork一致才可以。 只有...
  • match系列操作 1.match查询 (1)使用get请求的方式 URL只能使用英文字母、阿拉伯数字和某些标点符号,不能使用其他文字和符号。(详情解释参考https://www.cnblogs.com/xiaojiulin/p/10598658.html) 因此我将张三...
  • patchmatch 算法细节

    热门讨论 2014-08-13 13:27:12
    本文讲解了patchmatch算法和图像补全算法, 并附以结果展示, 希望能对大家有所帮助
  • Android 官方屏幕适配之ScreenMatch

    千次阅读 2022-02-28 15:25:00
    Android 官方屏幕适配ScreenMatch
  • 读语句:MATCH、OPTIONAL MATCH、WHERE、START、Aggregation和LOAD CSV 写语句:CREATE、MERGE、SET、DELETE、REMOVE、FOREACH和CREATE UNIQUE 通用语句:RETURN、ORDER BY、LIMIT、SKIP、WITH、UNWIND、UNION和...
  • Python3.9.1中使用match方法详解

    千次阅读 2021-02-09 18:59:12
    re里面有一个方法叫match,接下来的文章我来详细讲解一下match。作为新手,我建议多使用帮助文档,也就是help(re),来获取对re的说明。也可以尝试打开模块对应的py文件,细致地了解实现方法。当然那是后话,饭得一口...
  • 熟悉Linux操作系统的小伙伴们应该知道Linux中有管道的说法,可以用来方便的处理数据。...文章目录一、$match二、$project1. 基本用法2. 数学表达式3. 日期表达式4. 字符串表达式5. 逻辑表达式 一、$match ma
  • of_match_device

    千次阅读 2018-07-27 20:15:00
    Linux下设备与驱动match过程 2018年06月13日 11:01:27 阅读数:17 在之前的学习过程中,我们知道了Linux 设备驱动总线架构,抽象硬件上设备都是挂载在总线BUS上的,所以,定义了各种总线结构体。这里用platform_...
  • ElasticSearch 匹配查询(matchmatch_phrase) match查询属于全文查询,在查询时,ES会先分析查询字符串,然后根据分词构建查询。 match_phrase在查询时也会先分析查询字符串,然后对这些词项进行搜索,不同的是...
  • ES查询-match VS match_phrase

    万次阅读 2017-10-27 15:04:59
    我们以一个查询的示例开始,我们在student这个type中存储了一些学生的基本信息,我们分别使用matchmatch_phrase进行查询。 首先,使用match进行检索,关键字是“He is”: GET /test/student/_search { "query": ...
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  • python repython re.match函数怎么来使用

    千次阅读 2021-03-17 16:24:17
    re.match函数 re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none。 函数语法 : re.match(pattern, string, flags=0) 函数参数说明: 参数描述 pattern匹配的...
  • match的用法

    千次阅读 2020-04-17 13:00:38
    match():可在字符串内检索指定的一個或多個值,並且返回指定的值,找不到時回傳 null, 此陣列還會有 index、input 兩個屬性。 index:符合的第一個字元位置 input:原始字串 ...
  • match_phrase短语匹配和近似匹配

    千次阅读 2020-06-06 15:34:51
    在上一篇match query讨论了全文检索 比如,有如下查询 { "match": { "content": "java spark" } } match query,只能搜索到包含java和spark的document,但是不知道java和spark是不是离的很近。 如果希望搜索...
  • preg_match和preg_match_all()

    千次阅读 2019-06-06 01:39:13
    preg_match—执行匹配正则表达式 preg_match(string$pattern,string$subject[,array&$matches[,int$flags= 0[,int$offset= 0]]] ) :int 参数 是否必须 说明 pattern 是 要搜索的模式 subject ...
  • 1 term就是严格意义上的匹配,不进行分词,类比与”=“的作用,匹配到的内容完全一致 GET /news/_search { ...2 match就会分词,比如查询下面的字符串”传承太极文化“,就会查”传承“、”太极...
  • ES 搜索10 (matchmatch_phrase 性能优化)

    千次阅读 2019-08-23 15:28:16
    性能优化: 短语查询和邻近查询都比简单的query查询代价更高。...match query的性能比match_phrase和proximity match(有slop)要高很多,因为后两者都要计算position的距离。 match query比match...

空空如也

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