elasticsearch查询及logstash简介

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elasticsearch查询及logstash简介

Query DSL: request body: 分成两类: query dsl:执行full-text查询时,基于相关度来评判其匹配结果: 查询执行过程复杂,且不会被缓存: filter dsl:执行exact查询时,基于其结果为“yes”或“no”进行评判: 速度快,且结果缓存查询语句的结构: { QUERY_NAME: { AGGUMENT: VALUE, ARGUMENT: VALUE,... } } { QUERY_NAME: { FIELD_NAME: { ARGUMENT: VA…

logstash快速入门实战指南-Logstash简介

作者其他ELK快速入门系列文章 Elasticsearch从入门到精通 Kibana从入门到精通 Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎.Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据标准化为您选择的目的地.为各种高级下游分析和可视化用例清理和统一化所有数据. 虽然Logstash最初为了推动了日志收集的创新而设计,但其功能远远超出了其之前定义.任何类型的事件都可以通过广泛的输入,过滤和输出插件进行丰富和转换,使用许多本地编解码功能可以进一步简化摄取过程.Logst…

elasticsearch查询篇索引映射文档数据准备

elasticsearch查询篇索引映射文档数据准备我们后面要讲elasticsearch查询,先来准备下索引,映射以及文档: 我们先用Head插件建立索引film,然后建立映射 POST http://192.168.1.111:9200/film/_mapping/dongzuo/ { "properties": { "title": { "type": "text" }, "publishDate"…

ELK学习实验010：Logstash简介

Logstash是具有实时流水线功能的开源数据收集引擎.Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据规范化为您选择的目标.清除所有数据并使其民主化,以用于各种高级下游分析和可视化用例. 虽然Logstash最初推动了日志收集方面的创新,但其功能远远超出了该用例.任何类型的事件都可以通过各种各样的输入,过滤器和输出插件来丰富和转换,许多本机编解码器进一步简化了提取过程. 一 logstash的数据内容 1.1 日志和指标数据处理所有类型的日志数据轻松获取大量Web日志(如Apach…

elasticsearch 查询（match和term）

elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的.一般要在外面加个query为key的机构. match 最简…

Func<T,T>应用之Elasticsearch查询语句构造器的开发

前言之前项目中做Elasticsearch相关开发的时候,虽然借助了第三方的组件PlainElastic.Net,但是由于当时不熟悉用法,而选择了自己拼接查询语句.例如: string queryGroup = "{\"query\": {\"match\": { \"roomid\": \"FRIEND_12686_10035\" }}}"; //关键字查询 string queryKeyWord =…

ElasticSearch查询第五篇：布尔查询

布尔查询是最常用的组合查询,不仅将多个查询条件组合在一起,并且将查询的结果和结果的评分组合在一起.当查询条件是多个表达式的组合时,布尔查询非常有用,实际上,布尔查询把多个子查询组合(combine)成一个布尔表达式,所有子查询之间的逻辑关系是与(and):只有当一个文档满足布尔查询中的所有子查询条件时,ElasticSearch引擎才认为该文档满足查询条件.布尔查询支持的子查询类型共有四种,分别是:must,should,must_not和filter: must子句:文档必须匹配must查询条…