关于“php_elasticsearch_ik”的问题，小编就整理了【2】个相关介绍“php_elasticsearch_ik”的解答：
elasticsearch不装分词器能否模糊匹配？可以模糊匹配，但匹配效果不佳。
因为Elasticsearch默认使用standard分词器进行分词，如果不设置其他分词器，它会将中文按照单个字符进行分割。
在某些情况下，单个字符分割并不能很好地匹配查询关键词，导致匹配效果较差。
如果要达到更好的匹配效果，可使用中文分词器，例如IK或jieba等，对中文进行分词。
这样能够将中文分成更有意义的词语，提高匹配准确率。
另外，为了进一步提高匹配效果，还可以对查询语句进行语法优化，例如使用通配符、模糊查询等方法。
是的，可以使用elasticsearch的模糊查询（fuzzy query）实现模糊匹配。模糊查询可以匹配与给定单词相似的项，而无需分词。对于这种类型的查询，elasticsearch使用了一种称为这毗邻查询（fuzzy terms) 的模糊匹配算法。在这种算法中，单词被转换为一组类似单词的项，这些项与给定单词的相似度越高，其匹配得分就越高。因此，即使没有使用分词器，elasticsearch仍然能够实现模糊查询和匹配。但是，使用正确的分词器通常可以提高搜索的准确性和效率。
es数据库优缺点？你好，ES（Elasticsearch）是一种分布式搜索引擎，也是一种基于Lucene搜索引擎的开源搜索引擎。它具有以下优缺点：
优点：
1. 高效性：ES是基于Lucene的搜索引擎，其查询速度快，支持实时搜索。
2. 分布式：ES是分布式的，可以水平扩展，支持多节点部署和查询。这使得ES能够处理大量的数据和高并发请求。
3. 高可用性：ES有多种高可用性机制，例如复制，分片等，可以保证数据的可靠性和可用性。
4. 灵活性：ES支持各种数据类型和查询方式，可以根据需要灵活地定制查询和分析。
5. 易于部署和维护：ES安装和部署简单，易于维护和管理。
缺点：
1. 学习曲线较陡峭：ES的学习曲线较陡峭，需要一定的学习成本。
2. 需要专业知识：ES需要一定的专业知识和经验来优化性能和处理复杂的查询。
3. 数据安全性：ES的数据安全性需要额外的配置和管理，否则可能存在数据泄露和数据损坏的风险。
4. 不支持事务：ES不支持事务，如果需要事务支持，则需要结合其他技术实现。
ElasticSearch最广泛的使用场景，是提供垂直搜索功能。什么是垂直搜索呢？
一般被拿来解决一些什么样的问题？
数据库字段太多，查询太慢，索引没有办法再做优化；
数据库一个count就拖死全表；
MySQL的limit翻到几十几百万页后实在是太慢；
数据库like实在太慢，每次like整个服务器cpu内存飙高，拖慢整个线上服务；
想要对外/内提供db里的数据的全文检索服务；
提供日志(程序运行)查询功能；
下面来针对上面几方面的问题逐一进行说明。
数据库方面
MySQL对于一些较为固定，字段较少的查询方式，可以通过简单的增加索引来完成优化。在大多数公司，即使对索引优化不熟悉，也有专门的dba来帮忙完成一些简单的优化。甚至有些公司要求程序中不允许出现orm，必须用纯sql来完成业务逻辑，这样dba可以直接介入到代码中来。
不过到字段太多的时候，这种方法就失灵了。字段越多，查询自然就越慢（比如单条记录可能都超过了4k）。
MySQL表在普通查询过程中，比如select * from xxx limit 100w, 100;这种，数据量小的时候随便写sql，可能不会体会到翻页的痛。但在一个单表3000w的系统中写了limit 100w, 10。那数据库服务器就哭了。因为实际上数据库为了取出想要的那几条数据，需要把所有的数据也就是10000010条都取到内存中，复杂一点的select再加上order by则可能会同时涉及到多次磁盘读取和文件排序，慢上加慢。
到此，以上就是小编对于“php_elasticsearch_ik”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“php_elasticsearch_ik”的【2】点解答对大家有用。
