带家好,我是马儿,这次来讲一下最近遇到的一个问题 我司某个环境的es中被导入了重复数据,导致查询的时候会出现一些重复数据,所以要我们几个开发想一些解决方案,我们聊了聊,相出了下面一些方案: 1.从源头解决:导入数据时进行唯一性校验 2.从数据解决:清洗数据,将重复的数据查出后清理,然后入库 3.从查询解决:查询时筛选重复数据 我就从查询着手,找到了聚合查询的方法 聚合(Aggregations) 聚合功能为ES带来了统计分析的能力,类似于SQL语言中的group by,avg,sum等函数 桶(

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返

ElasticSearch 2 (17) - 深入搜索系列之部分匹配 摘要 到目前为止,我们介绍的所有查询都是基于完整术语的,为了匹配,最小的单元为单个术语,我们只能查找反向索引中存在的术语. 但是,如果我们想匹配部分术语而不是全部改怎么办?部分匹配(Partial matching) 允许用户指定查找术语的一部分,然后找出所有包含这部分片段的词. 与我们想象的不一样,需要对术语进行部分匹配的需求在全文搜索引擎的世界并不常见,但是如果读者有SQL方面的背景,可能会在某个时候使用下面的SQL语句对

短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

前言 经过前两篇文章得实践,我们已经了解了ElasticSearch的基础知识,本篇文章让我来操作一些更真实的数据集.我们可以利用www.json-generator.com/生成如下的文档结构: { "account_number": 1, "balance": 39225, "firstname": "Amber", "lastname": "Duke", "age&quo

前言:之前写过如何安装ElasticSearch(以下简称ES)以及简单的crud的使用实例的博客,不过ElasticSearch的版本变化太快,像之前的5.6版本使用的TransPortClient目前已经无法使用了,官方的API变化较快.最近工作中需要用到ES作为查询的中间件,项目组长决定使用7.4.2最新版本,在项目中如何使用ElasticSearch整个任务交给了我,经过几天的研究(瞎折腾),终于把基本的使用方法搞明白了,因为网上关于7.4.2版本的API使用说明实在太少,所以我决定整理

ES分布式搜索引擎 注意: 在没有创建库的时候搜索,ES会创建一个库并自动创建该字段并且设置为String类型也就是text 什么是elasticsearch? 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索.日志统计.分析.系统监控等功能 什么是elastic stack(ELK)? 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats.Logstash.kibana.elasticsearch 什么是Lucene? 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API elast

最强分布式搜索引擎--ElasticSearch 本篇我们将会介绍到一种特殊的类似数据库存储机制的搜索引擎工具--ES elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 我们会从下面几个角度来讲解ElasticSearch: ES概述 ES索引库操作 ES文档操作 IDEA索引库操作 IDEA文档操作 ES数据搜索 IDEA数据搜索 ES数据聚合 IDEA数据聚合 MQ数据同步 ES概述 首先我们先来简单介绍一下Elastic

ES 手册 如何提高ES的性能 不要返回较大的结果集 ES是设计成一个搜索引擎的,只擅长返回匹配查询较少文档,如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll. 避免稀疏 因为ES是基于Lucene来索引和存储数据的,所以对稠密的数据更有效.Lucene能够有效的确定文档是通过一个整数的文档id,无论有没有数据都会话费一个字节存储id.稀疏主要影响norms和doc_values,一些可以避免稀疏的推荐: 避免将不相关的数据放到相同的索引中 规范的文档结构 使用相同的字段名来保存同样的数据. 避免类

ES 手册 如何提高ES的性能 不要返回较大的结果集 ES是设计成一个搜索引擎的,只擅长返回匹配查询较少文档,如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll. 避免稀疏 因为ES是基于Lucene来索引和存储数据的,所以对稠密的数据更有效.Lucene能够有效的确定文档是通过一个整数的文档id,无论有没有数据都会话费一个字节存储id.稀疏主要影响norms和doc_values,一些可以避免稀疏的推荐: 避免将不相关的数据放到相同的索引中 规范的文档结构 使用相同的字段名来保存同样的数据. 避免类

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":   "

作者:robben,腾讯高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 导语:互联网产品中的检索功能随处可见.当你的项目规模是百度大搜|商搜或者微信公众号搜索这种体量的时候,自己开发一个搜索引擎,加入各种定制的需求和优化,是非常自然的事情.但如果只是普通的中小型项目甚至创业团队|创业项目,直接拿轮子则是更合理的选择.ElasticSearch就是这样一个搜索引擎的轮子.更重要的是,除去常规的全文检索功能之外,它还具有基础的统计分析功能(最常见的就是聚合),这也让他变得

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

目录 1 Elasticsearch概述 1.1 Elasticsearch是什么 1.2 Elasticsearch的优点 1.3 Elasticsearch的相关产品 1.4 Elasticsearch的使用场景 2 Elasticsearch的功能概述 2.1 分布式的搜索引擎和数据分析引擎 2.2 全文检索 结构化检索 数据分析 2.3 海量数据的近实时处理 3 Elasticsearch的核心概念 3.1 term(索引词) 3.2 text(文本) 3.3 analysis(分析)

https://blog.csdn.net/Ricky110/article/details/78888711 多字段搜索多字符串查询boost 参数 “最佳” 值,较为简单的方式就是不断试错,比较合理的区间处于 1 到 10 之间,当然也有可能是 15 .如果为 boost 指定比这更高的值,将不会对最终的评分结果产生更大影响,因为评分是被 归一化的GET /_search{ "query": { "bool": { "should": [ {

版本:Elasticsearch 6.2.4. Mapping类似于数据库中的表结构定义,主要作用如下: 定义Index下字段名(Field Name) 定义字段的类型,比如数值型,字符串型.布尔型等 定义倒排索引的相关配置,比如是否索引.记录postion等 Mapping完整的内容可以分为四部分内容: 字段类型(Field datatypes) 元字段(Meta-Fields) Mapping参数配置(Mapping parameters) 动态Mapping(Dynamic Mapping

Elasticsearch 是一款开源的搜索引擎,由于其高性能和分布式系统架构而备受关注.本文将讨论其关键特性,并手把手教你如何用它创建 Node.js 搜索引擎. Elasticsearch 概述 Elasticsearch 底层使用 Apache Lucene 库,Apache Lucene 自身是一款高性能.基于文本的搜索引擎库. Elasticsearch 并不以提供数据存储和检索等类数据库功能为核心目标,相反,它以搜索引擎(服务器端)为目标,意在提供数据索引.数据检索.和数据实时分析功

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      

目录 引言 概要 fields 字段 通配符 提升字段权重 multi_match查询的类型 best_fields 类型 dis_max 分离最大化查询 best_fields 维权使者 tie_breaker most_fields phrase 和 phrase_prefix cross_fields 评分 小结 参考 相关文档 该做的事情一定要做,决心要做的事情一定要做好 --本杰明·富兰克林 引言 最近很喜欢使用思维导图来学习总结知识点,如果你对思维导图不太了解,又非常感兴趣,请来看下

query 和  filter 的区别请看:https://www.cnblogs.com/bainianminguo/articles/10396956.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&q