Elasticsearch হল একটি সার্চ ইঞ্জিন যার json rest api, Lucene ব্যবহার করে এবং জাভাতে লেখা। এই ইঞ্জিনের সমস্ত সুবিধার বিবরণ এখানে পাওয়া যায় অফিসিয়াল ওয়েবসাইট. নিম্নলিখিতটিতে আমরা ইলাস্টিকসার্চকে ES হিসাবে উল্লেখ করব।

ডকুমেন্ট ডাটাবেসে জটিল অনুসন্ধানের জন্য অনুরূপ ইঞ্জিন ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ভাষার রূপবিদ্যা বিবেচনায় নিয়ে অনুসন্ধান করুন বা জিও স্থানাঙ্ক দ্বারা অনুসন্ধান করুন।

এই নিবন্ধে আমি ব্লগ পোস্টের সূচীকরণের উদাহরণ ব্যবহার করে ES এর মূল বিষয়গুলি সম্পর্কে কথা বলব। আমি আপনাকে দেখাব কিভাবে ফিল্টার, বাছাই এবং নথি অনুসন্ধান করতে হয়।

অপারেটিং সিস্টেমের উপর নির্ভর না করার জন্য, আমি CURL ব্যবহার করে ES এর কাছে সমস্ত অনুরোধ করব। গুগল ক্রোমের জন্য একটি প্লাগইনও রয়েছে যাকে বলা হয় অনুভূতি.

পাঠ্যটিতে ডকুমেন্টেশন এবং অন্যান্য উত্সের লিঙ্ক রয়েছে। শেষে ডকুমেন্টেশন দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য লিঙ্ক আছে. অপরিচিত পদের সংজ্ঞা পাওয়া যাবে শব্দকোষ.

ইএস ইনস্টল করা হচ্ছে

এটি করার জন্য, আমাদের প্রথমে জাভা দরকার। বিকাশকারীরা সুপারিশ করা Java 8 আপডেট 20 বা Java 7 আপডেট 55 এর চেয়ে নতুন জাভা সংস্করণ ইনস্টল করুন।

ES বিতরণ এখানে উপলব্ধ বিকাশকারী সাইট. সংরক্ষণাগারটি আনপ্যাক করার পরে আপনাকে চালাতে হবে bin/elasticsearch. এটাও আছে apt এবং yum-এর জন্য প্যাকেজ। এখানে ডকারের জন্য অফিসিয়াল ইমেজ. ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরো.

ইনস্টলেশন এবং লঞ্চ করার পরে, এর কার্যকারিতা পরীক্ষা করা যাক:

# для удобства запомним адрес в переменную
#export ES_URL=$(docker-machine ip dev):9200
export ES_URL=localhost:9200

curl -X GET $ES_URL

আমরা এই মত কিছু পাবেন:

{
  "name" : "Heimdall",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.2.1",
    "build_hash" : "d045fc29d1932bce18b2e65ab8b297fbf6cd41a1",
    "build_timestamp" : "2016-03-09T09:38:54Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.4.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

ইন্ডেক্স

ES এ একটি পোস্ট যোগ করা যাক:

# Добавим документ c id 1 типа post в индекс blog.
# ?pretty указывает, что вывод должен быть человеко-читаемым.

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/1?pretty" -d'
{
  "title": "Веселые котята",
  "content": "<p>Смешная история про котят<p>",
  "tags": [
    "котята",
    "смешная история"
  ],
  "published_at": "2014-09-12T20:44:42+00:00"
}'

সার্ভার প্রতিক্রিয়া:

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "created" : false
}

ES স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি সূচক ব্লগ এবং টাইপ পোস্ট আমরা একটি শর্তসাপেক্ষ সাদৃশ্য আঁকতে পারি: একটি সূচক একটি ডাটাবেস, এবং একটি প্রকার এই ডাটাবেসের একটি টেবিল। প্রতিটি প্রকারের নিজস্ব স্কিম রয়েছে - ম্যাপিং, ঠিক একটি রিলেশনাল টেবিলের মত। ডকুমেন্ট ইন্ডেক্স করা হলে ম্যাপিং স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়:

# Получим mapping всех типов индекса blog
curl -XGET "$ES_URL/blog/_mapping?pretty"

সার্ভার প্রতিক্রিয়াতে, আমি মন্তব্যে সূচীকৃত নথির ক্ষেত্রের মান যোগ করেছি:

{
  "blog" : {
    "mappings" : {
      "post" : {
        "properties" : {
          /* "content": "<p>Смешная история про котят<p>", */ 
          "content" : {
            "type" : "string"
          },
          /* "published_at": "2014-09-12T20:44:42+00:00" */
          "published_at" : {
            "type" : "date",
            "format" : "strict_date_optional_time||epoch_millis"
          },
          /* "tags": ["котята", "смешная история"] */
          "tags" : {
            "type" : "string"
          },
          /*  "title": "Веселые котята" */
          "title" : {
            "type" : "string"
          }
        }
      }
    }
  }
}

এটি লক্ষণীয় যে ES একটি একক মান এবং মানগুলির একটি অ্যারের মধ্যে পার্থক্য করে না। উদাহরণস্বরূপ, শিরোনাম ক্ষেত্রটিতে কেবল একটি শিরোনাম রয়েছে এবং ট্যাগ ক্ষেত্রটিতে স্ট্রিংগুলির একটি অ্যারে রয়েছে, যদিও সেগুলি ম্যাপিংয়ে একইভাবে উপস্থাপন করা হয়।
আমরা পরে ম্যাপিং সম্পর্কে আরও কথা বলব।

অনুরোধ

তার আইডি দ্বারা একটি নথি পুনরুদ্ধার করা:

# извлечем документ с id 1 типа post из индекса blog
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1?pretty"

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "Веселые котята",
    "content" : "<p>Смешная история про котят<p>",
    "tags" : [ "котята", "смешная история" ],
    "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
  }
}

প্রতিক্রিয়ায় নতুন কীগুলি উপস্থিত হয়েছিল: _version и _source. সাধারণভাবে, সমস্ত কী দিয়ে শুরু হয় _ অফিসিয়াল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।

চাবি _version নথি সংস্করণ দেখায়। আশাবাদী লকিং মেকানিজম কাজ করার জন্য এটি প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, আমরা একটি নথি পরিবর্তন করতে চাই যার সংস্করণ 1 আছে। আমরা পরিবর্তিত নথিটি জমা দিই এবং নির্দেশ করি যে এটি সংস্করণ 1 সহ একটি নথির সম্পাদনা। অন্য কেউ যদি সংস্করণ 1 সহ একটি নথি সম্পাদনা করে এবং আমাদের সামনে পরিবর্তনগুলি জমা দেয়, তাহলে ES আমাদের পরিবর্তন গ্রহণ করবে না, কারণ এটি সংস্করণ 2 সহ নথি সংরক্ষণ করে।

চাবি _source আমরা সূচিবদ্ধ নথি ধারণ করে. ES অনুসন্ধান অপারেশন জন্য এই মান ব্যবহার করে না কারণ সূচী অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহার করা হয়. স্থান বাঁচাতে, ES একটি সংকুচিত উৎস নথি সংরক্ষণ করে। যদি আমাদের শুধুমাত্র আইডি প্রয়োজন হয়, পুরো উৎস নথির নয়, তাহলে আমরা উৎস সঞ্চয়স্থান নিষ্ক্রিয় করতে পারি।

যদি আমাদের অতিরিক্ত তথ্যের প্রয়োজন না হয়, আমরা শুধুমাত্র _source এর বিষয়বস্তু পেতে পারি:

curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1/_source?pretty"

{
  "title" : "Веселые котята",
  "content" : "<p>Смешная история про котят<p>",
  "tags" : [ "котята", "смешная история" ],
  "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
}

আপনি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ক্ষেত্র নির্বাচন করতে পারেন:

# извлечем только поле title
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1?_source=title&pretty"

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "Веселые котята"
  }
}

আসুন আরও কয়েকটি পোস্ট সূচী করি এবং আরও জটিল প্রশ্নগুলি চালাই।

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/2" -d'
{
  "title": "Веселые щенки",
  "content": "<p>Смешная история про щенков<p>",
  "tags": [
    "щенки",
    "смешная история"
  ],
  "published_at": "2014-08-12T20:44:42+00:00"
}'

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/3" -d'
{
  "title": "Как у меня появился котенок",
  "content": "<p>Душераздирающая история про бедного котенка с улицы<p>",
  "tags": [
    "котята"
  ],
  "published_at": "2014-07-21T20:44:42+00:00"
}'

বাছাই

# найдем последний пост по дате публикации и извлечем поля title и published_at
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "size": 1,
  "_source": ["title", "published_at"],
  "sort": [{"published_at": "desc"}]
}'

{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : null,
      "_source" : {
        "title" : "Веселые котята",
        "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
      },
      "sort" : [ 1410554682000 ]
    } ]
  }
}

আমরা শেষ পোস্ট নির্বাচন. size জারি করা নথির সংখ্যা সীমাবদ্ধ করে। total অনুরোধের সাথে মিলে যাওয়া নথির মোট সংখ্যা দেখায়। sort আউটপুটে পূর্ণসংখ্যার একটি অ্যারে রয়েছে যার দ্বারা বাছাই করা হয়। সেগুলো. তারিখ একটি পূর্ণসংখ্যা রূপান্তরিত করা হয়েছে. বাছাই সম্পর্কে আরো তথ্য পাওয়া যাবে ডকুমেন্টেশন.

ফিল্টার এবং প্রশ্ন

ES যেহেতু সংস্করণ 2 ফিল্টার এবং প্রশ্নের মধ্যে পার্থক্য করে না, পরিবর্তে প্রসঙ্গ ধারণা চালু করা হয়.
একটি ক্যোয়ারী প্রেক্ষাপট একটি ফিল্টার প্রসঙ্গ থেকে আলাদা যে ক্যোয়ারীটি একটি _score তৈরি করে এবং ক্যাশে করা হয় না। আমি পরে দেখাব _স্কোর কী।

তারিখ অনুসারে ফিল্টার করুন

আমরা অনুরোধ ব্যবহার পরিসর ফিল্টার প্রসঙ্গে:

# получим посты, опубликованные 1ого сентября или позже
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "filter": {
    "range": {
      "published_at": { "gte": "2014-09-01" }
    }
  }
}'

ট্যাগ দ্বারা ফিল্টার

ব্যবহার শব্দ প্রশ্ন একটি প্রদত্ত শব্দ ধারণকারী নথি আইডি অনুসন্ধান করতে:

# найдем все документы, в поле tags которых есть элемент 'котята'
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "_source": [
    "title",
    "tags"
  ],
  "filter": {
    "term": {
      "tags": "котята"
    }
  }
}'

{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "title" : "Веселые котята",
        "tags" : [ "котята", "смешная история" ]
      }
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "3",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "title" : "Как у меня появился котенок",
        "tags" : [ "котята" ]
      }
    } ]
  }
}

সম্পূর্ণ পাঠ্য অনুসন্ধান

আমাদের তিনটি নথিতে বিষয়বস্তুর ক্ষেত্রে নিম্নলিখিতগুলি রয়েছে:

• <p>Смешная история про котят<p>
• <p>Смешная история про щенков<p>
• <p>Душераздирающая история про бедного котенка с улицы<p>

ব্যবহার মিল প্রশ্ন একটি প্রদত্ত শব্দ ধারণকারী নথি আইডি অনুসন্ধান করতে:

# source: false означает, что не нужно извлекать _source найденных документов
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "_source": false,
  "query": {
    "match": {
      "content": "история"
    }
  }
}'

{
  "took" : 13,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 0.11506981,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "2",
      "_score" : 0.11506981
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : 0.11506981
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "3",
      "_score" : 0.095891505
    } ]
  }
}

যাইহোক, যদি আমরা বিষয়বস্তু ক্ষেত্রে "গল্প" অনুসন্ধান করি, আমরা কিছুই খুঁজে পাব না, কারণ সূচীতে শুধুমাত্র মূল শব্দ রয়েছে, তাদের কান্ড নয়। একটি উচ্চ-মানের অনুসন্ধান করতে, আপনাকে বিশ্লেষক কনফিগার করতে হবে।

ক্ষেত্র _score শো প্রাসঙ্গিকতা. যদি অনুরোধটি একটি ফিল্টার প্রসঙ্গে সম্পাদিত হয়, তাহলে _score মান সর্বদা 1 এর সমান হবে, যার অর্থ ফিল্টারের সাথে সম্পূর্ণ মিল।

বিশ্লেষক

বিশ্লেষক সোর্স টেক্সটকে টোকেনের সেটে রূপান্তর করতে প্রয়োজন।
বিশ্লেষক একটি গঠিত টোকেনাইজার এবং বেশ কিছু ঐচ্ছিক টোকেন ফিল্টার. টোকেনাইজারের আগে বেশ কিছু হতে পারে চার ফিল্টার. টোকেনাইজাররা সোর্স স্ট্রিংকে টোকেনে বিভক্ত করে, যেমন স্পেস এবং বিরামচিহ্ন অক্ষর। টোকেনফিল্টার টোকেন পরিবর্তন করতে পারে, মুছে ফেলতে বা নতুন যোগ করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র শব্দের কান্ড ছেড়ে, অব্যয় অপসারণ, প্রতিশব্দ যোগ করুন। CharFilter - পুরো সোর্স স্ট্রিং পরিবর্তন করে, উদাহরণস্বরূপ, html ট্যাগ কেটে দেয়।

ES এর বেশ কিছু আছে স্ট্যান্ডার্ড বিশ্লেষক. উদাহরণস্বরূপ, একটি বিশ্লেষক রাশিয়ান.

ব্যবহার করা যাক API এবং আসুন দেখি কিভাবে স্ট্যান্ডার্ড এবং রাশিয়ান বিশ্লেষকরা "বিড়ালছানা সম্পর্কে মজার গল্প" স্ট্রিংটিকে রূপান্তরিত করে:

# используем анализатор standard       
# обязательно нужно перекодировать не ASCII символы
curl -XGET "$ES_URL/_analyze?pretty&analyzer=standard&text=%D0%92%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B5%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D1%8F%D1%82"

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "веселые",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "истории",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "про",
    "start_offset" : 16,
    "end_offset" : 19,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "котят",
    "start_offset" : 20,
    "end_offset" : 25,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 3
  } ]
}

# используем анализатор russian
curl -XGET "$ES_URL/_analyze?pretty&analyzer=russian&text=%D0%92%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B5%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D1%8F%D1%82"

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "весел",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "истор",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "кот",
    "start_offset" : 20,
    "end_offset" : 25,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 3
  } ]
}

স্ট্যান্ডার্ড বিশ্লেষক স্ট্রিংটিকে স্পেস দ্বারা বিভক্ত করে এবং সবকিছুকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তরিত করে, রাশিয়ান বিশ্লেষক গুরুত্বহীন শব্দগুলি সরিয়ে দেয়, এটিকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তরিত করে এবং শব্দের স্টেমটি রেখে দেয়।

আসুন দেখি রাশিয়ান বিশ্লেষক কোন টোকেনাইজার, টোকেনফিল্টার, চারফিল্টার ব্যবহার করে:

{
  "filter": {
    "russian_stop": {
      "type":       "stop",
      "stopwords":  "_russian_"
    },
    "russian_keywords": {
      "type":       "keyword_marker",
      "keywords":   []
    },
    "russian_stemmer": {
      "type":       "stemmer",
      "language":   "russian"
    }
  },
  "analyzer": {
    "russian": {
      "tokenizer":  "standard",
      /* TokenFilters */
      "filter": [
        "lowercase",
        "russian_stop",
        "russian_keywords",
        "russian_stemmer"
      ]
      /* CharFilters отсутствуют */
    }
  }
}

আসুন রাশিয়ান ভিত্তিক আমাদের বিশ্লেষক বর্ণনা করি, যা এইচটিএমএল ট্যাগগুলি কেটে ফেলবে। এর ডিফল্ট কল করা যাক, কারণ এই নামের একটি বিশ্লেষক ডিফল্টরূপে ব্যবহার করা হবে।

{
  "filter": {
    "ru_stop": {
      "type":       "stop",
      "stopwords":  "_russian_"
    },
    "ru_stemmer": {
      "type":       "stemmer",
      "language":   "russian"
    }
  },
  "analyzer": {
    "default": {
      /* добавляем удаление html тегов */
      "char_filter": ["html_strip"],
      "tokenizer":  "standard",
      "filter": [
        "lowercase",
        "ru_stop",
        "ru_stemmer"
      ]
    }
  }
}

প্রথমত, সোর্স স্ট্রিং থেকে সমস্ত HTML ট্যাগ মুছে ফেলা হবে, তারপর টোকেনাইজার স্ট্যান্ডার্ড এটিকে টোকেনে বিভক্ত করবে, ফলস্বরূপ টোকেনগুলি ছোট হাতের অক্ষরে চলে যাবে, তুচ্ছ শব্দগুলি সরানো হবে এবং অবশিষ্ট টোকেনগুলি শব্দের স্টেম হিসাবে থাকবে৷

একটি সূচক তৈরি করা হচ্ছে

উপরে আমরা ডিফল্ট বিশ্লেষক বর্ণনা করেছি। এটি সমস্ত স্ট্রিং ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে। আমাদের পোস্টে ট্যাগগুলির একটি অ্যারে রয়েছে, তাই ট্যাগগুলিও বিশ্লেষক দ্বারা প্রক্রিয়া করা হবে। কারণ আমরা একটি ট্যাগের সাথে হুবহু মিলের মাধ্যমে পোস্টগুলি খুঁজছি, তারপর আমাদের ট্যাগ ক্ষেত্রের জন্য বিশ্লেষণ নিষ্ক্রিয় করতে হবে৷

আসুন একটি বিশ্লেষক এবং ম্যাপিং সহ একটি সূচক ব্লগ 2 তৈরি করি, যেখানে ট্যাগ ক্ষেত্রের বিশ্লেষণ নিষ্ক্রিয় করা হয়েছে:

curl -XPOST "$ES_URL/blog2" -d'
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "ru_stop": {
          "type": "stop",
          "stopwords": "_russian_"
        },
        "ru_stemmer": {
          "type": "stemmer",
          "language": "russian"
        }
      },
      "analyzer": {
        "default": {
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "ru_stop",
            "ru_stemmer"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "post": {
      "properties": {
        "content": {
          "type": "string"
        },
        "published_at": {
          "type": "date"
        },
        "tags": {
          "type": "string",
          "index": "not_analyzed"
        },
        "title": {
          "type": "string"
        }
      }
    }
  }
}'

আসুন এই সূচকে একই 3 টি পোস্ট যোগ করি (ব্লগ2)। আমি এই প্রক্রিয়াটি বাদ দেব কারণ... এটি ব্লগ সূচীতে নথি যোগ করার অনুরূপ।

অভিব্যক্তি সমর্থন সহ সম্পূর্ণ পাঠ্য অনুসন্ধান

আসুন অন্য ধরণের অনুরোধটি একবার দেখে নেওয়া যাক:

# найдем документы, в которых встречается слово 'истории'
# query -> simple_query_string -> query содержит поисковый запрос
# поле title имеет приоритет 3
# поле tags имеет приоритет 2
# поле content имеет приоритет 1
# приоритет используется при ранжировании результатов
curl -XPOST "$ES_URL/blog2/post/_search?pretty" -d'
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "истории",
      "fields": [
        "title^3",
        "tags^2",
        "content"
      ]
    }
  }
}'

কারণ আমরা রাশিয়ান স্টেমিং সহ একটি বিশ্লেষক ব্যবহার করছি, তারপর এই অনুরোধটি সমস্ত নথি ফেরত দেবে, যদিও সেগুলিতে শুধুমাত্র 'ইতিহাস' শব্দটি রয়েছে।

অনুরোধে বিশেষ অক্ষর থাকতে পারে, উদাহরণস্বরূপ:

""fried eggs" +(eggplant | potato) -frittata"

অনুরোধ সিনট্যাক্স:

+ signifies AND operation
| signifies OR operation
- negates a single token
" wraps a number of tokens to signify a phrase for searching
* at the end of a term signifies a prefix query
( and ) signify precedence
~N after a word signifies edit distance (fuzziness)
~N after a phrase signifies slop amount

# найдем документы без слова 'щенки'
curl -XPOST "$ES_URL/blog2/post/_search?pretty" -d'
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "-щенки",
      "fields": [
        "title^3",
        "tags^2",
        "content"
      ]
    }
  }
}'

# получим 2 поста про котиков

রেফারেন্স

• ইলাসটিক.কো
• উল্লেখ
• গাইড
• শব্দকোষ
• বিন্যাস
• নথির হেরফের
• সূচক অপারেশন
• অনুরোধের তালিকা

PS

আপনি যদি অনুরূপ নিবন্ধ-পাঠের বিষয়ে আগ্রহী হন, নতুন নিবন্ধের জন্য ধারণা রাখেন বা সহযোগিতার জন্য প্রস্তাব রাখেন, তাহলে আমি ব্যক্তিগত বার্তায় বা ইমেলের মাধ্যমে একটি বার্তা পেয়ে খুশি হব [ইমেল সুরক্ষিত].

উত্স: www.habr.com