业务场景:筛选项原功能是用mysql左模糊进行过滤查询,现业务要用es,怎么样才能满足原功能,又不损性能. elasticsearch中有关于模糊查询的操作:wildcard 文档:https://blog.csdn.net/qq_22612245/article/details/82432107 另外的思路解决方案:使用分词 1.筛选项是中文类型 例:商品名称  :无糖麦芽糖口香糖 筛选这种,用中文分词即可满足业务场景 索引定义 "shopname": { "analyze

今天这篇文章源于上周在工作中解决的一个实际问题,它是个比较普遍的问题,无论做什么开发,估计都有遇到过.具体是这样的,我们有一份高校的名单(2657个),需要从海量的文章标题中找到包含这些高校的标题,其实就是模糊查询(关注公众号 渡码, 回复关键词 trie 获取源码).对应的伪代码如下 selected_titles = [] for 标题 in 海量标题: for 高校 in 高校名单: if 标题.contains(高校): selected_titles.add(标题) break 如果是

前缀查询 匹配包含具有指定前缀的项(not analyzed)的字段的文档.前缀查询对应 Lucene 的 PrefixQuery . 案例 GET /_search { "query": { "prefix" : { "user" : { "value" : "ki", "boost" : 2.0 } } } } 正则表达式查询 regexp (正则表达式)查询允许您使用正则表达式进行

instr(title,'手册')>0  相当于  title like '%手册%' instr(title,'手册')=1  相当于  title like '手册%' instr(title,'手册')=0  相当于  title not like '%手册%' t表中将近有1100万数据,很多时候,我们要进行字符串匹配,在SQL语句中,我们通常使用like来达到我们搜索的目标.但经过实际测试发现,like的效率与instr函数差别相当大.下面是一些测试结果: SQL> set timi

项目中用到like模糊查询,但是总觉的太小家子气,有没有高逼格的呢? instr(title,'手册')>0 相当于 title like '%手册%' instr(title,'手册')=1 相当于 title like '手册%' instr(title,'手册')=0 相当于 title not like '%手册%' 总结转自:http://my.oschina.net/macula/blog/191634?fromerr=0ghVfShF

  大数据模糊查询lucene 对工作单使用 like模糊查询时,实际上 数据库内部索引无法使用 ,需要逐条比较查询内容,效率比较低在数据量很多情况下, 提供模糊查询性能,我们可以使用lucene全文索引库技术.本文示例是在SSH框架中进行使用.使用hibernate Search (用来整合 Hibernate + Lucene),工作单搜索功能. 1.首先可以在我们的maven工程中引入需要的jar包, <dependency> <groupId>org.hibernate&l

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

1.前缀查询(prefix) //prefix前缀查询 @Test public void test15() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build(); //2.创建访问

一.Elasticsearch生产集群如何部署 (1)es生产集群部署5台机器,若每台机器是6核64G的,那么集群总内存是320G (2)假如我们es集群的日增量数据大概是2000万条,每天日增量数据大概是500MB,每月增量数据大概是6亿,15G.若系统已经运行了几个月,那么es集群里数据总量大概是100G左右. (3)建有5个索引(这个结合自己业务来,看看自己有哪些数据可以放es的),每个索引的数据量大概是20G,所以这个数据量之内,每个索引可以分配8个shard,比默认的5个shard多了

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

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/getting-started.html Elasticsearch is a real-time distributed search and analytics engine. It allows you to explore your data at a speed and at a scale never before possible. It is used for

3.3 基本查询3.3.1词条查询 词条查询是未经分析的,要跟索引文档中的词条完全匹配注意:在输入数据中,title字段含有Crime and Punishment,但我们使用小写开头的crime来搜索:因为Crime一词在建立索引时已经变成了crime. { "query": { "term": { "title": "crime" } }} 在词条查询汇总可包含加权属性,影响给定词条的重要程度 { "query&

原文:让Elasticsearch飞起来!--性能优化实践干货 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/85109769 0.题记 Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽. 关于爽的定义--著名产品人梁宁曾经说过"人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求.如果这个人在寻求中,能立刻得到

为了演示不同类型的 ElasticSearch 的查询,我们将使用书文档信息的集合(有以下字段:title(标题), authors(作者), summary(摘要), publish_date(发布日期)和 num_reviews(浏览数)). 在这之前,首先我们应该先创建一个新的索引(index),并批量导入一些文档: 创建索引: PUT /bookdb_index { }} 批量上传文档: POST /bookdb_index/book/_bulk { }} { , "publisher&

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io DSL(Domain Specific Language)查询也叫做 Request Body 查询,它比 URI 查询更高阶,能支持更复杂的查询. 1,分页 默认情况下,查询按照算分排序,返回前 10 条记录. ES 也支持分页,分页使用 from-size: from:从第几个文档开始返回,默认为 0. size:返回的文档数,默认为 10. 示例: POST /index_name/_search {

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

第一种最土的方法:使用like语句第二种用全文索引 有两种方法,第一种最土的方法:使用like语句第二种听涛哥说用全文索引,就在网上搜一下: 如何在MySQL中获得更好的全文搜索结果 mysql针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案.在此,开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段,然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索,这不仅仅提高了性能和效率(因为MySQL对这些字段做了索引来优化搜索),而且实现了更高质量的搜索,因为MySQL使用自然  语言来智能地对结果评级,以去

多值模糊查询的处理 所谓多值模糊查询,就是应用程序中传递过来多个参数,对这些参数做拆分,拆分之后,对拆分结果的key值分别做模糊查询处理 对于精确匹配时,不管是单个Key值还是多个Key值,都很容易处理,备选方案也很多 对于模糊查询,单个key值也很容易,也就是 ……where name like '%parameter%'(不要告诉我全模糊效率低之类的,我这里不是做性能对比的) 但是对于多个Key值的模糊处理,就不是太直接了,比如name字段,输入'三,四,五',要求分别按照三,四,五三个字符

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap