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search match&软件&&&帮助文件&免费共享(附序列号) !
search match是xrd数据分析的好软件.体积小,效率高.
主要功能为 : 进行物相分析.
主要特点是 : 可以实现循环搜索.即:当你的样品中含有多项物质时,它可以帮助你逐一检索.给出结果.当你选定A相时 , 它能帮助你自动寻找剩余的B相. 使用方面.
还可以进行图像的编辑 , 和自动形成你所需要格式的报告.
软件大小约为7M , 为了避免分割压缩出现问题 , 兄弟就没有上传 , 而是放在我的共享邮箱里了 .
下载方法 :
1. 登陆你的56.com邮箱 , 没有的请到中注册 .
2. 点击beta共享按钮 , 输入 wustliang 查询 . 你就看到的你要求的结果了.
3. 用得好的话 , 请支持我.
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-正确的时间经历正确的事情
11:25 by 轩脉刃, ... 阅读,
es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。
由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。
DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。
这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分，并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加个query为key的机构。
最简单的一个match例子：
查询和&我的宝马多少马力&这个查询语句匹配的文档。
&query&: {
&match&: {
&content& : {
&query& : &我的宝马多少马力&
上面的查询匹配就会进行分词，比如&宝马多少马力&会被分词为&宝马 多少 马力&, 所有有关&宝马 多少 马力&, 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。
并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。
match_phrase
比如上面一个例子，一个文档&我的保时捷马力不错&也会被搜索出来，那么想要精确匹配所有同时包含&宝马 多少 马力&的文档怎么做？就要使用 match_phrase 了
&query&: {
&match_phrase&: {
&content& : {
&query& : &我的宝马多少马力&
完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop。
&query&: {
&match_phrase&: {
&content& : {
&query& : &我的宝马多少马力&,
&slop& : 1
multi_match
如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段有这个文档就满足的话，使用multi_match
&query&: {
&multi_match&: {
&query& : &我的宝马多少马力&,
&fields& : [&title&, &content&]
但是multi_match就涉及到匹配评分的问题了。
我们希望完全匹配的文档占的评分比较高，则需要使用best_fields
&query&: {
&multi_match&: {
&query&: &我的宝马发动机多少&,
&type&: &best_fields&,
&fields&: [
&tie_breaker&: 0.3
意思就是完全匹配&宝马 发动机&的文档评分会比较靠前，如果只匹配宝马的文档评分乘以0.3的系数
我们希望越多字段匹配的文档评分越高，就要使用most_fields
&query&: {
&multi_match&: {
&query&: &我的宝马发动机多少&,
&type&: &most_fields&,
&fields&: [
我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields
&query&: {
&multi_match&: {
&query&: &我的宝马发动机多少&,
&type&: &cross_fields&,
&fields&: [
term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
&query&: {
&content&: &汽车保养&
查出的所有文档都包含&汽车保养&这个词组的词汇。
使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed)，默认的字符串是被分析的。
拿官网上的例子举例：
mapping是这样的：
PUT my_index
&mappings&: {
&my_type&: {
&properties&: {
&full_text&: {
&exact_value&: {
&index&: &not_analyzed&
PUT my_index/my_type/1
&full_text&:
&Quick Foxes!&,
&exact_value&: &Quick Foxes!&
其中的full_text是被分析过的，所以full_text的索引中存的就是[quick, foxes]，而extra_value中存的是[Quick Foxes!]。
那下面的几个请求：
GET my_index/my_type/_search
&query&: {
&exact_value&: &Quick Foxes!&
请求的出数据，因为完全匹配
GET my_index/my_type/_search
&query&: {
&full_text&: &Quick Foxes!&
请求不出数据的，因为full_text分词后的结果中没有[Quick Foxes!]这个分词。
bool联合查询: must,should,must_not
如果我们想要请求&content中带宝马，但是tag中不带宝马&这样类似的需求，就需要用到bool联合查询。
联合查询就会使用到must,should,must_not三种关键词。
这三个可以这么理解
must: 文档必须完全匹配条件
should: should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should
must_not: 文档必须不匹配条件
比如上面那个需求：
&query&: {
&content&: &宝马&
&must_not&: {
&tags&: &宝马&}