Elasticsearch .Net Client NEST 多条件查询示例 /// <summary> /// 多条件搜索例子 /// </summary> public class WheresQuerDemo { public class WhereInfo { public int venId { get; set; } public string venName { get; set; } } /// <summary> /// /// </summar

1.es简介 1.1 起源 https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch,es的起源,是因为程序员Shay Banon在使用Apache Lucene发现不太好用,然后手动改造升级的过程中发展起来的.(程序员就是需要有这种动力~)实际上es也是一个java应用,跑在jvm里面的 1.2 与关系型数据库的区别 关系型数据库 schema(库) 表 每一行的数据 字段columns elasticsearch index(索引) document 字

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse

前言 Entity Framework Core 2.0更新也已经有一段时间了,园子里也有不少的文章.. 本文主要是浅析一下Entity Framework Core2.0的日志记录与动态查询条件 去年我写过一篇关于Entity Framework Core1.0和1.1的日志记录和事务的文章: 一步步学习EF Core(2.事务与日志) 时过境迁..EF Core也更新到2.0了.. 在日志记录方面,有了比较大的变化..所以我觉得还是需要学习学习 正文 一. Entity Framework

环境:本文测试在es2.4,win10下进行 es dump导数据可以加过滤条件,只导满足条件的数据.方法是用—searchBody参数,值是查询时的查询条件的json格式,例如 然而按官网和网上的格式去写,会报错,大意是json格式不对 经过实践,应该用这种格式才对,注意json前后没有单引号,以及json内容的双引号的斜杆

query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型): { "term": { "age":    26           }} { "term": { "date":   "

简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", , "gender": "F", "address": "244 Columbus Place

备忘remark https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5293250.html query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型): { "term": { "age":    26      

java使用elasticsearch进行多个条件模糊查询 文章说明: 1.本篇文章,本人会从java连接elasticsearch到查询结果生成并映射到具体实体类(涵盖分页功能) 2.代码背景:elasticsearch版本为:5.2.0; 3.本人以下代码是分别从两个索引中查询数据,再将两个数据进行整合,如果大家只需要分组查询,那么则选取文章中的分组查询部分代码 4.本人的实体类主要是按照layUI分页框架进行设计:实体大家可以根据自己的具体需求进行设计 一.java连接elasticsea

java使用elasticsearch进行模糊查询 使用环境上篇文章本人已书写过,需要maven坐标,ES连接工具类的请看上一篇文章,以下是内容是笔者在真实项目中运用总结而产生,并写的是主要方法和思路,具体实现大家可以看后面文章,若其中有不适,请大家多多包涵 一.ES模糊查询 (一)不含中文模糊查询,适用于数字 SearchResponse searchResponse=null; //连接elasticsearch TransportClient transportClient = ESCli

参考:http://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/52063676 Elasticsearch 5.0 简介(medcl微信直播实录) 大家好,非常高兴能在这里给大家分享,感谢InfoQ提供的这个微信的平台,首先简单自我介绍一下,我叫曾勇,是Elastic的工程师. Elastic将在今年秋季的时候发布一个Elasticsearch V5.0的大版本,这次的微信分享将给大家介绍一下5.0版里面的一些新的特性和改进. 5.0? 天啦噜,你是不是觉得版

安装启动很简单,参考官网步骤:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 为了介绍Elasticsearch中的不同查询类型,我们将对带有下列字段的文档进行搜索:title(标题),authors(作者),summary(摘要),release date(发布时间)以及number of reviews(评论数量),首先,让我们创建一个新的索引,并通过bulk API查询文档: 为了展示Elasticsearch中不同查询的用法,首先在Elast

全文搜索现在已经是很常见的功能了,当然你也可以用mysql加Sphinx实现.但开源的Elasticsearch(简称ES)目前是全文搜索引擎的首选.目前像GitHub.维基百科都使用的是ES,它可以快速的存储,搜索和分析数据. 一.安装与启动 ES的运行需要依赖java环境,可以在命令行运行 java --version .如果出现 说明已经安装了,否则你就需要安装下java环境. 然后我们就可以开始装ES了.1.可以用docker容器安装.2.用压缩包安装. 我是用压缩包安装的. wget

大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台.完成日志聚合检索的功能,那么这个平台到底是个什么概念,怎么搭建,怎么使用呢? ELK包括ElasticSearch(数据存储.快速查询).logstash(日志搜集).kibana(展示ElasticSearch数据的图形界面). kibana是一个图形界面,可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据,相当于提供了ES的可视化操作管理器.大概长下面这样子,在条件栏我输入了id:<10,然后它就把id <10的数据展示出来. 可以看到,ki

使用kibana来进行ElasticSearch的信息查询检索 大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台.完成日志聚合检索的功能,那么这个平台到底是个什么概念,怎么搭建,怎么使用呢? ELK包括ElasticSearch(数据存储.快速查询).logstash(日志搜集).kibana(展示ElasticSearch数据的图形界面). kibana是一个图形界面,可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据,相当于提供了ES的可视化操作管理器.大概长下面这样子,在条件栏我输入了id:

本篇为学习DSL时做的笔记,适合ES新手,大佬请略过~ Query DSL又叫查询表达式,是一种非常灵活又富有表现力的查询语言,采用JSON接口的方式实现丰富的查询,并使你的查询语句更灵活.更精确.更易读且易调试 查询与过滤 Elasticsearch(以下简称ES)中的数据检索分为两种情况:查询和过滤. Query查询会对检索结果进行评分,注重的点是匹配程度,例如检索"运维咖啡吧"与文档的标题有多匹配,计算的是查询与文档的相关程度,计算完成之后会算出一个评分,记录在_score字段中

Elasticsearch(7) ---复合查询 复合查询有:bool query(布尔查询).boosting query(提高查询).constant_score(固定分数查询).dis_max(最佳匹配查询).function_score(函数查询). 一.bool query(布尔查询) 1.概念 定义 可以理解成通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询. Bool查询语法有以下特点 子查询可以任意顺序出现 可以嵌套多个查询,包括bool查询 如果bool查询中没有must条件,shou

Elasticsearch(9) --- 聚合查询(Bucket聚合) 上一篇讲了Elasticsearch聚合查询中的Metric聚合:Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合) 说明 本文主要参考于Elasticsearch 官方文档 7.3版本. Bucket Aggregations 概念:Bucket 可以理解为一个桶,它会遍历文档中的内容,凡是符合某一要求的就放入一个桶中,分桶相当与 SQL 中的 group by. 这篇博客讲的桶的关键字有:Terms

es 查询共有4种查询类型 QUERY_AND_FETCH: 主节点将查询请求分发到所有的分片中,各个分片按照自己的查询规则即词频文档频率进行打分排序,然后将结果返回给主节点,主节点对所有数据进行汇总排序然后再返回给客户端,此种方式只需要和es交互一次. 这种查询方式存在数据量和排序问题,主节点会汇总所有分片返回的数据这样数据量会比较大,二是各个分片上的规则可能不一致. QUERY_THEN_FETCH: 主节点将请求分发给所有分片,各个分片打分排序后将数据的id和分值返回给主节点,主节点收到后

概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理,正排索引是如何建立的和优化的,fielddata的使用,最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先. 正排索引 聚合查询的内部原理是什么,Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的?用倒排索引吗? 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的,但是在排序或聚合操作方面,倒排索引就显得力不从心,例如我们举个实际案例,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比