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报错内容
terms] unknown token [END_ARRAY] after
原因 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-617426.html
从Map获取的value是Object类型，然后直接赋值给termsQuery了。应该先将value显式转换类型为容器类型，比如文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617426.html
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termsQuery(
entry.getKey(), (Collection<?>) entry.getValue()));到了这里，关于【ES】报错：[terms] unknown token [END_ARRAY] after的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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记录一次es的\\\"不清楚\\\"报错 场景：本地安装es版本7.8.1，安装kibana7.8.1,首先启动es，接着启动kibana，创建一个索引，创建语句如下： 准备插入一条数据： 一直百度插入语句的问题，创建索引的问题，都没有找到真正的原因，这个时候看到es的后台打印日志如下： 报错如下：[C
先说结论： term、terms只作用于keyword类型字段，不作用text类型（要使用match查询）； term、terms都代表字段 全等匹配 ，意思是 搜索词 和 命中词 是完全 等匹 ，不是包含关系； 1、创建索引 person_name设置为keyword；query_name设置为text分词； 查询1 查询2
总结一下es中的match、term、text、keyword、bool等。比如我想搜索一辆“红色奥迪车”： match：在匹配时会对所查找的进行分词，然后按分词匹配查找，用于模糊查询。结果会将包含“红色”或“奥迪”的车都找出来。 term：对进行查找，用于精确查找。只有名
在 Elasticsearch（ES）中，should 和 must 是布尔查询（Boolean Query）中常用的两个子句。 should 子句：should 表示一个或多个条件之一满足即可匹配文档。它类似于逻辑上的 OR 操作，用于构建可选项或者提升匹配文档的相关性评分。当至少一个 should 子句匹配时，文档将被认为是匹配
问题： 在使用term精确查询text 类型时，比如phone 手机号数值时可以查询到，使用nickname 这种text 查询不到。 我的mapping 是这样的 解决： 1. 通过es提供的测试分词的接口，我们可以测试各字段的分词情况 分别分词为’北‘，京，大，学，并没有我想要的整体的一块的分词
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：es笔记五之term-level的查询操作 官方文档上写的是 term-level queries，表义为基于准确值的对文档的查询，可以理解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 形式的精确查找。 以下是本篇笔记目录： 是否存在值 前缀搜索
使用 Term query 可以根据精确值查找相关文档数据，不过 Term query 查询与 Match query 查询还是有区别的，有时候你会发现用 Match query 可以查到，换成 Term query 却不行，本文整理一些使用 Term query 容易出错的点供参考。 如果你查看 Term query 的官方文档，你就会发现，官网首先对
ElasticSearch - SpringBoot整合ES：多个精确值查询 terms 01. ElasticSearch terms 查询支持的数据类型 在Elasticsearch中，terms查询支持多种数据类型，包括： 字符串类型：可以将多个字符串值作为数组传递给terms查询，以匹配包含任何一个指定字符串值的文档。 数值类型：可以将多个数值作
提高准确率的方法有很多，但是要在提高准确率的同时保证召回率往往比较困难，本文只介绍一种比较常见的情况。 我们经常搜索内容，往往不止针对某个字段进行搜索，比如：标题、内容，往往都是一起搜索的。 index结构如下： 样例数据如下： 现在我要搜索【红色的苹果
YOLOv5训练时遇到问题ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions.可以参考以下解决方案 问题分析： 数组append时前后数组的shape不一致，当时我在自己遇到问题时也没有找到解决方法，最后发现是训练集中有一个图片名字太长导致
