Elasticsearch のファジーメールまたは電話マッチング
質問:
ファジーマッチングはどのように実装できますかElasticsearch を使用して電子メール アドレスまたは電話番号を取得しますか?具体的には、「@gmail.com」で終わるすべてのメール、または「136」で始まるすべての電話番号を照合するにはどうすればよいですか?
答え:
カスタム アナライザーを使用して、インデックス作成と検索により、電子メールと電話データのあいまい一致が容易になります。
電子メールあいまい一致:
次の設定でアナライザーを構成します:
-
インデックス アナライザー:index_email_analyzer
- 標準トークナイザー
- 小文字および名前 ngram フィルター
- 最大グラム: 20
-
検索アナライザー: search_email_analyzer
- 標準トークナイザー
- 小文字フィルター
電話番号ファジー マッチング:
次の設定でアナライザーを構成します:
-
インデックス アナライザー:index_phone_analyzer
- 数字のみフィルター
- エッジ グラム トークナイザー (3 ~ 15 グラム)
- 最小グラム: 1
- 最大グラム: 15
-
検索アナライザー: search_phone_analyzer
- 数字のみのフィルター
- キーワード トークナイザー
インデックスの例:
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" } } } } }
検索クエリ:
- 「@gmail.com」で終わるすべてのメールに一致:
POST myindex { "query": { "term": { "email": "@gmail.com" } } }
- 「136」で始まるすべての電話番号を一致させる:
POST myindex { "query": { "term": { "phone": "136" } } }
これらのカスタム アナライザーを利用することで、Elasticsearch は電子メール アドレスと電話番号のあいまい一致を効率的に実行できます。
以上がElasticsearch 内で電子メール アドレスと電話番号の効率的なあいまい一致を実現するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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