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手机ES文件浏览器中长视频总是被分成多个视频，怎么把那些视频还原回原来的长视频？

手机ES文件浏览器中长视频总是被分成多个视频，要把那些视频还原回原来的长视频。你要的是还原回一个长视频，而不是压缩在一个文件里的多个小视频，ES文件浏览器压缩功能肯定是做不到这一点的。你可以试着用用一下格式工厂这个软件。在电脑里面安装格式工厂，然后选择视频，点开你所需要的视频格式，比如说MP4，然后把你的手机连接电脑，将手机当中的视频文件拷贝到电脑当中的某一个盘或者是桌面当中。选择在格式过程当中选择文件夹，选中文件夹当中你需要合并的视频，所有文件，然后你就开始，选择好要输出的文件位置，这里的所有视频就会，嗯转换成同一个视频格式，你也可以用这个格式工厂当中的合并，把不同分段的，视频合并成一个诊断的视频，还是很好用的这个格式工厂软件。

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以前老一点版本的抖音，可以通过查看存储空间里的缓存文件即可看到观看过的视频。但现在新版本对那些视频文件进行了加密，而且把那些缓存都放到了用户数据目录中，这个目录需要root后才能看到。所以未root，外加文件被加密，您无法使用ES查看了。

调研了几种分词器，例如IK分词器，ansj分词器，mmseg分词器，发现IK的分词效果最好。举个例子：

在上述例子中，IK和Mmsg用的同一套词典。Ansj和IK，Mmsg使用的不是一套词典，也没有配置停词。

本文讲的中文分词器就是IK分词器。

楼主意淫着将所有的单字放入词典中，这样用ik_max_word对数据建索引时既可以把词分出来建索引，又可以把字分出来建索引。然后用ik_smart将查找短语，因为ik_smart分出的数据是ik_max_word的一个子集，如果要查找的短语在原文中有出现，那么一定可以查到。后来发现用ik_smart分词器查找句子（match_phrase）时一个都没有查到，exo？？？为什么会查不到呢？明明是一个子集。对此官方网站对match_phrase的解释如下：

意思就是说用match_phrase查找时，查找分词器分出的词的位置和要建索引时分出的词的位置一样。举个例子：

从上面可以看出，查找时ik_smart将语句分为了快乐和感恩两个词，位置分别为1和2，而ik_max_word建索引时，快乐和感恩的位置分别是1和4，在match_phrase看来，这种是不匹配的，所以用ik_smart分词短语时无法查到或者查全数据。

好吧，既然ik_smart无法查到，我用ik_max_word查找总行了吧。用上述的例子，查找”快乐“时，你会发现你用ik_max_word查找到的结果没有standard分词器建索引查找获取到的结果多。原因和上述讲的一样：

在构建索引的时候，快乐，快和乐的位置分别是1,2,4，而查找时分词的顺序是1,2,3，然后match_phrase认为其不匹配，因此查询不到这种结果。

遇到问题了，在网上寻求解决方案。看了几篇博客，都指出了match_phrase的这个匹配问题，解决方案有以下两种：

standard分词器大家都比较熟，针对于汉字就是一个一个分，这种肯定是可以查全的。但一个一个字分的话，每个字对应的文档集合非常多，如果数据量达到了百亿，在求交集，计算距离时，效果非常差。

Ngram分词器类似于standard分词器，他可以指定分词的长度，然后用standard的方法切割。比如说“节日快乐”，我们指定切割的长度为2，NGram会切成“节日”，“日快”，“快乐”。虽然查找时可以减少每个token对应的文档数，但是存储量会增大很多，而且不在支持模糊的match匹配。很土。

ik_max_word构建索引，ik_smart无法查找，原因是ik_max_word分出了所有的词，ik_smart只分出了一种词，由于match_phrase本身的限制导致ik_smart查找不到。那我构建的时候采用ik_smart，查找的时候也用ik_smart，这样只要原文中有数据，构建和查找用同一种分词方法，就应该可以查找得到。测试后发现，这种也有很大的问题，即像“潜行者”这样的词，只分为了“潜行”和“者”两个token，但是“行者”也是一个词，在查找“行者”时无法查全数据。

ik_smart无法查全的原因是只分出了一种词的可能性，导致有些词查询不全。ik_max_word能解决这个问题。。但是ik_max_word的问题是如果查找的最后一个字能和原文中这个字的下一个字组成词语，那么就会出现无法查全的问题。我们能不能让ik_max_word将词和字分开？

当然可以，对一个属性指定两种分词方法：

这样ulluin属性采用standard分词，即单字分词，ulluin.ik采用ik_max_word即按词分词，ik_max_word的词典中去除所有的单字。

查询时先将查询短语分词，如果第一个token和最后一个token中存在一个字，那么这个字可能与原文中的下一个字或者上一个字组成词，导致ik_max_word无法查到，这时我们用standard分词器在ulluin中查询，如果第一个token和最后一个token都是词，那么说明可以在ik_max_word中查询。来吧，测试一下：

为什么还是有问题？？？？？ik_max_word查出的数据量比standard的少？？？还是因为match_phrase的限制，索引中“节日”和“快乐”的位置是1和3，而查找时“节日”和“快乐”的位置是1和2。这个问题很好解决，用match_phrase_prefix查询即可，即：

上面还提到ik_max_word有一个问题是分出的词语比standard的多，我们过滤了单字分词后，这个效果就会有很大的提升。假设我们的词典没有四字分词，只有二三字。比如说

可以看出，修改后的效果要比standard的效果好的多，不但token数变少了，而且每个token对应的文档数也大大的降低，减少了求交集的数据量和计算距离的数据量。

至此总算解决了ES中文分词切精确匹配的问题。

phrase：[fre?z]短语

ES7.x官方文档—匹配词组搜索

match_phrase搜索的数据类型为text类型，会将查询条件进行分词，但要求待匹配的文档需要同时包含分词后的数据。

流程：

query条件会进行分词，得到go和redis两个条件。去寻找同时包含这两个条件的文档。

如下图2.2-1所示，doc文档中不存在同时存在go和redis两个词语的name字段，故未找到。

match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含时，match_phrase分词结果也会计算在doc中的顺序。match_phrase的分词的doc中越靠近，则评分越高。

当然可以通过slop参数来控制短语的偏移量：

短语搜索到的doc文档，不必顺序相同，只要slop足够，依旧可以搜索出来。

相当参数：

es基于match_phrase/fuzzy的模糊匹配原理及使用

ElasticSearch系列——使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能

数字信号实际传送的是数据流，一般数据流包括以下三种：

ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流。

TS流：也叫传输流，是由固定长度为188字节的包组成，含有独立时基的一个或多个节目，适用于误码较多的环境。

TS流（TransportStream）即在MPEG-2系统中，由视频，音频的ES流和辅助数据复接生成的用于实际传输的标准信息流称为MPEG-2传送流。信息复合/分离的过程称为系统复接/分接，据传输媒体的质量不同，MPEG-2中定义了两种复合信息流：传送流（TS）和节目流（PS：ProgramStream）

TS流与PS流的区别在于TS流的包结构是固定长度的，而PS流的包结构是可变长度。

PS包与TS包在结构上的这种差异，导致了它们对传输误码具有不同的抵抗能力，因而应用的环境也有所不同。TS码流由于采用了固定长度的包结构，当传输误码破坏了某一TS包的同步信息时，接收机可在固定的位置检测它后面包中的同步信息，从而恢复同步，避免了信息丢失。而PS包由于长度是变化的，一旦某一PS包的同步信息丢失，接收机无法确定下一包的同步位置，就会造成失步，导致严重的信息丢失。因此，在信道环境较为恶劣，传输误码较高时，一般采用TS码流；而在信道环境较好，传输误码较低时，一般采用PS码流由于TS码流具有较强的抵抗传输误码的能力，因此目前在传输媒体中进行传输的MPEG-2码流基本上都采用了TS码流的包

格。

我觉得到位，没啥毛病。当然了，前提是他们推出的这种短视频要能够吸引广大的旅游爱好者。然后我从下面几个观点详细讨论一下这个方案的可行性：

①视频比图片更真实全面：现在大家都流行“照骗”，所以很多时候就是单看一个旅游景点的图片，会让我们产生幻觉，比如之前有人就把洪崖洞的夜景拍的极度好看，但我自己去了之后发现其实不那么美。

所以我的感觉就是，虽然视频可能也会有一定的失真。但是相对来说，一个视频可以让你从全方位的视角去欣赏一个景点，所以视频比照片更真实，更全方位。

因此，如果马蜂窝可以推出短视频，就能够让游客在文字与实景的结合中更进一步地了解这个景点的真实情况，这样无疑又会吸引一大波粉丝。流量上去了，知名度自然会越来越高。

②视频比文字受众面积更大：举个最简单的例子，虽然现在教育的普及程度已经很高了，但是你身边肯定还是有一些人不认识字对吧。

所以以前的时候，他们对于这种只有文字以及图片性的APP可能了解就不会那么多。但是如果推出短视频功能，就算他们文化程度不够高，但是依然可以看得懂视频，这样就会对不同年龄阶段的人都可以适用。

③优化一定可以带来发展：暂且不说马蜂窝这一举措能不能达到甚至赶超抖音，但我觉得它在整个行业里率先对自己的功能进行一定程度的优化，至少可以让它在旅游业成为霸主。

优胜劣汰，采取优化自身的方式，并踏出第一步，我觉得发展一定不会差。