ES多字段匹配查询时的权重控制 后端

ES多字段匹配查询时的权重控制

一、场景说明 我们在使用ES进行查询时常常遇到这样的场景:需要根据用户输入的查询关键字同时去匹配多个字段,并且希望对匹配字段的权重做不同的设置,比如同时去匹配公司名称和公司简介,这里一般需要提升公司名称匹配的权重,这样得出的相关性评分才会更准确。 在ES中,我们可以通过boost参数来控制多字段查询的权重。 二、权重参数boost 官网链接 boost是一个用来修改文档的相关性的参数...
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通过导入实现数据变更 大数据

通过导入实现数据变更

StarRocks 的主键模型支持通过 Stream Load、Broker Load 或 Routine Load 导入作业,对 StarRocks 表进行数据变更,包括插入、更新和删除数据。不支持通过 Spark Load 导入作业或 INSERT 语句对 StarRocks 表进行数据变更。 StarRocks 还支持部分更新 (Partial Update) 和条件更新 (Condi...
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StarRocks 通过导入实现数据变更 大数据

StarRocks 通过导入实现数据变更

StarRocks 的主键模型支持通过 Stream Load、Broker Load 或 Routine Load 导入作业,对 StarRocks 表进行数据变更,包括插入、更新和删除数据。不支持通过 Spark Load 导入作业或 INSERT 语句对 StarRocks 表进行数据变更。 StarRocks 还支持部分更新 (Partial Update) 和条件更新 (Condi...
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StarRocks支持的函数列表 大数据

StarRocks支持的函数列表

StarRocks 提供了丰富的函数,方便您在日常数据查询和分析时使用。除了常见的函数分类,StarRocks 也支持 ARRAY、JSON、MAP、STRUCT 等半结构化函数,支持 Lambda 高阶函数。如果以上函数都不符合您的需求,您还可以自行编写 Java UDF 来满足业务需求。 您可以按照以下分类来查找目标函数。 日期函数 字符串函数 聚合函数 数学函数 ...
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StarRocks 中的所有保留关键字 大数据

StarRocks 中的所有保留关键字

本文介绍了什么是非保留关键字和保留关键字,并列举了 StarRocks 中的所有保留关键字。 简介 关键字在 SQL 语句中具有特殊的含义,比如 CREATE 和 DROP,其中: 非保留关键字 (Non-reserved keywords) 可以直接作为标识符,如表名和列名。例如,DB 是非保留关键字,如要创建一个名为 DB 的数据库,语法如下。 CREATE DATA...
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starrocks使用 Flink Connector 读取数据 大数据

starrocks使用 Flink Connector 读取数据

StarRocks 提供自研的 Apache Flink® Connector (StarRocks Connector for Apache Flink®),支持通过 Flink 批量读取某个 StarRocks 集群中的数据。 Flink Connector 支持两种数据读取方式:Flink SQL 和 Flink DataStream。推荐使用 Flink SQL。 说明 Fl...
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StarRocks的四种数据模型 大数据

StarRocks的四种数据模型

建表时,您需要指定数据模型 (Data Model),这样数据导入至数据模型时,StarRocks 会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。本文介绍 StarRocks 支持的各种数据模型,满足您在不同业务场景下的需求。 基本概念 数据模型 StarRocks 支持四种数据模型,分别是明细模型 (Duplicate Key Model)、聚合模型 (Aggregate Key Model)、...
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StarRocks数据分布 大数据

StarRocks数据分布

建表时,您需要通过设置分区和分桶,指定数据分布方式,并且建议您合理设置分区和分桶,实现数据均匀的分布。数据分布是指数据划分为子集,并按一定规则均衡地分布在不同节点上,能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。 说明 自 2.5.7 版本起,StarRocks 支持在建表和新增分区时自动设置分桶数量 (BUCKETS),您无需手动设置分桶数量。如果自动设置分桶数...
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