


Comment optimiser la correspondance floue des e-mails et des numéros de téléphone dans Elasticsearch ?
Correspondance floue des e-mails et des numéros de téléphone dans Elasticsearch
Elasticsearch propose des méthodes flexibles pour la correspondance floue des données, y compris les e-mails et les numéros de téléphone. Cet article explique comment optimiser les performances de ces requêtes à l'aide d'analyseurs personnalisés et de filtres de jetons.
Analyseurs personnalisés pour la correspondance floue
Pour une correspondance floue efficace des e-mails et des numéros de téléphone, il est Il est recommandé de créer des analyseurs personnalisés dans Elasticsearch. Ces analyseurs se composent d'un tokenizer qui prépare les données d'entrée pour l'analyse et d'un ensemble de filtres qui exécutent des transformations spécifiques.
Email Analyzer
L'analyseur index_email_analyzer exploite le tokenizer standard pour décomposer l'entrée. Il applique ensuite des filtres tels que minuscules, name_ngram_filter et trim pour convertir l'e-mail en minuscules, générer des ngrammes de différentes longueurs (de 3 à 20 caractères) et supprimer les espaces.
Le search_email_analyzer utilise de la même manière le tokenizer standard mais utilise uniquement des filtres minuscules et de garniture. Ceci prépare l'entrée pour la recherche, où le filtre ngram n'est pas requis.
Analyseur de téléphone
Pour les numéros de téléphone, l'index_phone_analyzer utilise le digit_edge_ngram_tokenizer pour générer des ngrammes de différentes longueurs. (1 à 15 caractères) commençant par un chiffre. Cela permet de faire correspondre n’importe quel préfixe d’un numéro de téléphone. Le filtre de caractères digit_only supprime les caractères non numériques pour garantir que seules les valeurs numériques sont analysées.
Le search_phone_analyzer utilise le mot-clé tokenizer, qui génère un seul jeton à partir de l'entrée, permettant une correspondance exacte des numéros de téléphone.
Implémentation des analyseurs
Voici un exemple de mappage qui intègre ces analyseurs personnalisés :
PUT myindex { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "email_url_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "uax_url_email", "filter": [ "trim" ] }, "index_phone_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "digit_only" ], "tokenizer": "digit_edge_ngram_tokenizer", "filter": [ "trim" ] }, "search_phone_analyzer": { "type": "custom", "char_filter": [ "digit_only" ], "tokenizer": "keyword", "filter": [ "trim" ] }, "index_email_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "name_ngram_filter", "trim" ] }, "search_email_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "trim" ] } }, "char_filter": { "digit_only": { "type": "pattern_replace", "pattern": "\D+", "replacement": "" } }, "tokenizer": { "digit_edge_ngram_tokenizer": { "type": "edgeNGram", "min_gram": "1", "max_gram": "15", "token_chars": [ "digit" ] } }, "filter": { "name_ngram_filter": { "type": "ngram", "min_gram": "1", "max_gram": "20" } } } }, "mappings": { "your_type": { "properties": { "email": { "type": "string", "analyzer": "index_email_analyzer", "search_analyzer": "search_email_analyzer" }, "phone": { "type": "string", "analyzer": "index_phone_analyzer", "search_analyzer": "search_phone_analyzer" } } } } }
Exécution de requêtes floues
Pour faire correspondre les e-mails se terminant par "@gmail.com" ou les numéros de téléphone commençant par "136", vous pouvez émettre des requêtes telles que :
POST myindex { "query": { "term": { "email": "@gmail.com" } } } POST myindex { "query": { "term": { "phone": "136" } } }
Ces requêtes exploiteront les analyseurs personnalisés pour générer les ngrammes nécessaires pour le flou correspondant.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.
