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近年来,ClickHouse发展势头迅猛,社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么,ClickHouse 到底是何方神圣?为什么如此受青睐?各位看官,欲知 ClickHouse 为何方神圣,且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse,内容包括ClickHouse是什么,它具有哪些特性,适用哪些应用场景等。1.1 ClickHouse 概述本节介绍 ClickHouse 是什么、发展历程,以及ClickHouse在 OLAP 生态中的位置。同时,简单介绍了 OLAP
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下载对应版本的IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip,然后放入到plugins目录解压,最后重启服务。或者直接使用命令安装,在plugins目录下新建analysis-ik文件夹,然后在该文件夹下使用命令 wget。下载插件包,然后使用 unzip 命令解压,最后使用命令 rm -rf elasticsearch-analysis-ik-x.x.x.zip 将原有的压缩包删除。#es安装IK分词器,用于中文分词。#验证IK分词器是否安装成功。
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基于SpringCloud框架的微服务项目,新闻项目,,该项目是新闻头条的新闻资讯类项目;平台涵盖 用户移动端App、媒体人发布文章的后台系统、后台管理系统;技术栈全面,包括用户层、CDN(HTML、CSS、JSON、Video...)、LB(Nginx)、视图层(Vue、WEEX、Echarts)、网关(SpringCloud Gateway)、服务层(中间件、微服务、Nacos、云计算)、数据层(Mysql、MongoDB、Redis、中间件、OSS)
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2、分词器直接影响分词结果,可以设置不同的搜索分词器和文档分词器(或者通过fields 实现多分词器对文档分词,在搜索时指定分词器),如下。3、通过 _analyze 命令 查看分词结果,根据搜索内容分词和文档内容分词结果匹配是否至少匹配上2个不同的词语。1、搜索分词和文档分词匹配时,重复词语算作一个词语,也就是至少匹配到 查询分词词语中的2个不同的词语。直接上结论 :以"minimum_should_match" :“2” 为例。以下是验证结论 1 ,结论2 3 都是实际使用中的一些技巧。
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