1. 为帖子增加标题字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "} } { "doc" : {"title" : "this is java blog"} } { "} } { "doc&qu…

父子结构 父亲type属性查询子type 的类型 父子结构的查询,可以通过父亲类型的字段,查询出子类型的索引信息 POST /product/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "base", "query": { "term": { "productId": { "value":…

1. 召回率和精准度 比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率,recall 精准度,比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc,排在最前面,precision 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内,才能匹配上 match phrase,proximity match,要求doc必须…

1. 为帖子数据增加content字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"content" : "i like to write best elasticsearch article"} } { "} } { "doc" : {"content" : "i think java is the best programmin…

lasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行分…

Elasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行…

1. cross-fields搜索 一个唯一标识,跨了多个field.比如一个人,标识,是姓名:一个建筑,它的标识是地址.姓名可以散落在多个field中,比如first_name和last_name中,地址可以散落在country,province,city中.跨多个field搜索一个标识,比如搜索一个人名,或者一个地址,就是cross-fields搜索.初步来说,如果要实现,可能用most_fields比较合适.因为best_fields是优先搜索单个field最匹配的结果,cross-fie…

1. 普通match如何转换为term+should { "match": { "title": "java elasticsearch"}} 使用诸如上面的match query进行多值搜索的时候,es会在底层自动将这个match query转换为bool的语法,bool should,指定多个搜索词,同时使用term query { "bool": { "should": [ { "term&…

1.复合查询 复合查询能够组合其他复合查询或者查询子句,同时也可以组合各个查询的查询结果及得分,也可以从Query查询转换为Filter过滤器查询. 首先介绍一下Query Context和 Filter Context 1)Query Context查询主要关注的是文档和查询条件的匹配度,Query查询会计算文档和查询条件的相关度评分. 2)Filter Context过滤器主要关注文档是否匹配查询条件,并不关系文档和查询条件的匹配程度,也不会计算文档的相关度评分.过滤器查询速度比普通查询快,…

一.批量查询  mget             GET /_mget {   "docs":[       {         "_index":"ecommerce",         "_type":"product",         "_id":1       },       {         "_index":"ecommerce"…