以下是字段子串聚合,截取 'your_field' 前八位进行聚合的 Script script = new Script("doc['your_field'].getValue().substring(0,8)"); CardinalityAggregationBuilder pointCardinality = AggregationBuilders.cardinality("pointCardinality").script(script).precision…
  跨字段实体搜索  » 多数字段编辑 全文搜索被称作是 召回率(Recall) 与 精确率(Precision) 的战场: 召回率 ——返回所有的相关文档:精确率 ——不返回无关文档.目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档. 为了提高召回率的效果,我们扩大搜索范围 ——不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档,还会返回我们认为与查询相关的所有文档.如果一个用户搜索 “quick brown box” ,一个包含词语 fast foxes 的文档被认为是非常合理的返回结果. 如果包含词语 fa…
本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e…
django第10天 聚合查询 聚合函数的使用场景 单独使用:不分组,只查聚合结果 分组使用:按字段分组,可查分组字段与聚合结果 导入聚合函数 from django.db.models import Avg,Max,Min,Count,Sum 单独聚合查询:aggregate 语法: aggregate(别名 = 聚合函数('字段')) 规则: 1.QuerySet对象的方法 2.可以同时对多个字段进行聚合处理aggregate( 别名1=聚合函数1('字段1'),...,别名n=聚合函数n(…
目录 一 聚合查询 1. 级联 级联删除 级联更新 2. 聚合函数 使用 aggregate 使用场景 3. 分组查询 语法 使用 annotate 代码 4. F与Q查询 F查询 Q查询 二 ORM字段及参数 1.ORM字段 常用字段 不常用字段 字段合集 2. 关系字段 ForeignKey():外键字段 OneToOneField():一对一外键字段 ManyToManyField():多对多关系字段 3. 字段属性 null unique db_index default 4. 自定义字…
Django---Django的ORM的一对多操作(外键操作),ORM的多对多操作(关系管理对象),ORM的分组聚合,ORM的F字段查询和Q字段条件查询,Django的事务操作,额外(Django的终端打印SQL语句,脚本调试) 一丶Django的ORM外键操作 通过对象查找 ### 正向查找 # 获得图书对象 book_obj=models.Book.objects.get(pk=1) ret=book_obj.pub #pub是Book表的外键字段,存在Book表中. 通过pub可以拿到所关…
目录 一 聚合查询 1. 级联 级联删除 级联更新 2. 聚合函数 使用 aggregate 使用场景 3. 分组查询 语法 使用 annotate 代码 4. F与Q查询 F查询 Q查询 二 ORM字段及参数 1.ORM字段 常用字段 不常用字段 字段合集 2. 关系字段 ForeignKey():外键字段 OneToOneField():一对一外键字段 ManyToManyField():多对多关系字段 3. 字段属性 null unique db_index default 4. 自定义字…
  跨字段实体搜索  » 多数字段编辑 全文搜索被称作是 召回率(Recall) 与 精确率(Precision) 的战场: 召回率 --返回所有的相关文档:精确率 --不返回无关文档.目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档. 为了提高召回率的效果,我们扩大搜索范围 --不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档,还会返回我们认为与查询相关的所有文档.如果一个用户搜索 "quick brown box" ,一个包含词语 fast foxes 的文档被认为是非常合理的返回结果. 如果包含…
以字段为中心的查询(Field-centric Queries) 上述提到的三个问题都来源于most_fields是以字段为中心(Field-centric),而不是以词条为中心(Term-centric):它会查询最多匹配的字段(Most matching fields),而我们真正感兴趣的最匹配的词条(Most matching terms). NOTE best_fields同样是以字段为中心的,因此它也存在相似的问题. 首先我们来看看为什么存在这些问题,以及如何解决它们. 问题1:在多个…
一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke…