Analyzer text को tokens में बदलकर search के लिए तैयार करता है: ऐसी इकाइयाँ, अक्सर शब्द, जिन्हें बाद में match किया जा सके।
जानबूझकर configured HTML हटाने, शब्द बाँटने और lowercase करने वाली pipeline के लिए:
<b>Blue Shoes</b>
-> Blue Shoes
-> [Blue, Shoes]
-> [blue, shoes]
अंतिम tokens बताते हैं कि lowercase shoes मूल input से क्यों match कर सकता है। यह custom उदाहरण है; हर analyzer HTML नहीं हटाता।
Kibana Dev Tools में यह request उस pipeline के tokens दिखाती है:
POST /_analyze
{
"char_filter": ["html_strip"],
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
"text": "<b>Blue Shoes</b>"
}
लौटाई गई token entries में blue और shoes देखें। फिर वास्तविक accents, भाषाएँ और product codes जाँचें। Index-time analysis stored terms तैयार करता है; search-time analysis उपयोगकर्ता queries तैयार करता है। दोनों pipelines अलग हों तब भी terms compatible चाहिए।
विस्तृत उत्तरों के साथ IT इंटरव्यू प्रश्नों की एक लाइब्रेरी — जूनियर से सीनियर तक।
दान करें