基于ElasticSearch的中文个人信息搜索系统优化与应用

全文搜索是ANSYS Fluent 15 MHD模块中的关键技术之一，它专注于处理文本数据，实现非结构化信息的高效检索。在现代信息技术背景下，全文检索作为一种自由提取搜索项的方法，允许用户通过输入关键词直接定位到相关章节、段落或句子，特别适合处理大量非结构化数据，如个人资料、文档等。ElasticSearch是这一领域的主流工具，其分布式、高性能和高并发特性使其在搜索引擎市场中占据重要地位。 ElasticSearch基于Apache Lucene，提供跨语言支持，如Java、Python和.NET等，通过RESTful API与外界交互，其开放性和易扩展性使得它成为开发者友好型平台，方便二次开发。在实际应用中，考虑到资源效率和性能优化，本文介绍了一种方法，即只引入用户高优先级的搜索字段到ElasticSearch系统，其余详细信息则在文档定位后通过结构化数据库查询获取，同时利用Redis缓存降低系统资源消耗和提高检索速度。 然而，在个人信息数据搜索中，传统的关键词位置和频率计算可能无法满足用户对特定字段如姓名、身份证号、车牌号等的高度关注。为此，文章提出了一种自定义的json文档结构，预先处理用户输入的关键词，采用多种匹配方式来提升搜索结果的相关度和匹配度，更好地满足用户需求。 本文还着重介绍了基于ElasticSearch的综合搜索系统的具体实现，该系统以Android为客户端，利用SSM开发框架构建，包含了用户管理、数据导入、信息检索和系统设置等功能模块。系统通过Logstash实现数据同步，结合全文搜索和数据库查询技术，提供统一且高效的检索服务。为了确保敏感数据安全，系统实施了接口级权限认证，对不同用户提供严格的检索权限控制。 本文的创新之处在于针对中文数据库设计了一种综合搜索解决方案，解决了大数据下信息检索服务效率低和匹配度单一的问题，并已在相关行业核心系统中得到了实际应用。关键词如计算机应用技术、全文检索和精确搜索等，反映了研究的核心内容和价值。中图分类号TP311.5表明了研究领域和技术性质。