一.问题源起 在elasticsearch的查询中,我们一般直接通过URL来设置要search的index: 如果我们需要查询的索引比较多并且没有什么规律的话,就会面临一个尴尬的局面,超过URL的长度限制: 二.测试环境 elasticsearch 6.8.12 测试数据 新增三个测试的index,每个index里边一个document: PUT test1/_doc/1 { "id":1, "name":"test1-1" } # { # &q

索引查询 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices?format=json 返回json字符串的索引状态 增加索引名称过滤 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices/sbf*?format=json 增加健康状态过滤 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices/sbf*?format=json&health=yellow 增加排序字段 http://10.199.137.115:920

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

第三百六十二节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作.增.删.改.查 elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作 也就是基本的索引和文档.增.删.改.查.操作 注意:以下操作都是在kibana里操作的 elasticsearch(搜索引擎)都是基于http方法来操作的 GET 请求指定的页面信息,并且返回实体主体 POST 向指定资源提交数据进行处理请求,数据被包含在请求体中,POST请求可

上篇博客记录了如何用java调用api把数据写入索引,这次记录下如何搜索. 一.准备数据 String data1 = JsonUtil.model2Json(new Blog(1, "git简介", "2016-06-19", "SVN与Git最主要的区别...")); String data2 = JsonUtil.model2Json(new Blog(2, "Java中泛型的介绍与简单使用", "2016-0

elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作 也就是基本的索引和文档.增.删.改.查.操作 注意:以下操作都是在kibana里操作的 elasticsearch(搜索引擎)都是基于http方法来操作的 GET 请求指定的页面信息,并且返回实体主体 POST 向指定资源提交数据进行处理请求,数据被包含在请求体中,POST请求可能会导致新的资源的建立和/或已有资源的修改 PUT 向服务器传送的数据取代指定的文档的内容 DELETE 请求服务器删除指定的页面 1.索引初始化,相当

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

由于性能原因,我们打算将关系型数据库转移到内存数据库中:在内存数据库产品的选型中,我们确定的候选对象有Redis和Berkeley DB: Redis查询效率不错,并且支持丰富的数据存储结构,但不支持多索引,这样对于比较复杂的sql移植可能会造成数据膨胀:Berkeley DB只支持简单的Key/Value, 但支持多索引查询,对我们目前的应用来说,移植起来更有优势: 下面我们看看,如何为DB建立二级索引: 还是用例子来说明: 一张表中记录学生的信息:每个学生有个唯一的ID,这个id通常就是表的

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 1. 所有的查询字段是索引的一部分 2. 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果.因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 但是,如果是以下的查询,不能使用覆盖索引查询: 1. 所有索引字段是一个数组 2. 所有索引字段是一个子文档

[1]Mysql 版本号.存储引擎.索引查询 # 查看数据库版本号 SELECT VERSION(); # 查看数据库支持的引擎(默认即Support == DEFAULT行) SHOW ENGINES; # 查看数据库目前使用的引擎 SHOW VARIABLES LIKE '%storage_engine%'; # 查看数据库中某张表的存储引擎 # 方式1 SHOW TABLE STATUS LIKE 'task_control'; # 方式2 SHOW TABLE STATUS FROM b

1.索引查询 ------TABLE_SCHEMA  库名:TABLE  表名 ------AND UPPER(INDEX_NAME) != 'PRIMARY'  只查询索引,不需要主键 SELECTCONCAT('ALTER TABLE `',TABLE_NAME,'` ', 'ADD ', IF(NON_UNIQUE = 1, CASE UPPER(INDEX_TYPE) WHEN 'FULLTEXT' THEN 'FULLTEXT INDEX' WHEN 'SPATIAL' THEN 'S

第三百六十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的bool组合查询 bool查询说明 filter:[],字段的过滤,不参与打分must:[],如果有多个查询,都必须满足[并且]should:[],如果有多个查询,满足一个或者多个都匹配[或者]must_not:[],相反查询词一个都不满足的就匹配[取反,非] # bool查询 # 老版本的filtered已经被bool替换 #用 bool 包括 must should must_not

上一篇文章介绍了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成构建复杂查询条件,简单介绍了ElasticSearch使用地理位置的功能. 这一篇我们来看一下使用ElasticSearch完成大数据量查询附近的人功能,搜索N米范围的内的数据. 准备环境 本机测试使用了ElasticSearch最新版5.5.1,SpringBoot1.5.4,spring-data-ElasticSearch2.1.4. 新建Springboot项目,勾选Elas

OceanBase支持索引后,上面的例子中用索引的查询速度是不用索引查询速度的40倍! 相关阅读 OceanBase简史 OceanBase Join操作 OceanBase内部表 OceanBase官网

cassandra的索引查询和排序 转自:http://zhaoyanblog.com/archives/499.html   cassandra的索引查询和排序 cassandra的查询虽然很弱,但是它也是支持索引和排序的,当然是简陋的查询,这一切都是为了追求性能的代价,所以要使用cassandra,你不能希望它完全适用你的逻辑,而是把你的逻辑设计的更适合cassandra. 第一:索引查询cassandra是支持创建二级索引的,索引可以创建在除了第一个主键之外所有的列上,当然有些类型除外,例

前提,是 Elasticsearch之curl创建索引库 [hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XPUT 'http://192.168.80.200:9200/zhouls/emp/1' -d'{"name":"tom","age":25}'{"_index":"zhouls","_type":"emp","

关于curl的介绍,请移步 Elasticsearch学习概念之curl 启动es,请移步 Elasticsearch的前后台运行与停止(tar包方式) Elasticsearch的前后台运行与停止(rpm包方式) 创建索引库,我这里命名为zhouls [hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XPUT 'http://192.168.80.200:9200/zhouls'{"acknowledged":true}[hadoop@djt002

Lucene 的四大索引查询  清单1:使用布尔操作符 Java代码      //Test boolean operator blic void testOperator(String indexDirectory) throws Exception{ Directory dir = FSDirectory.getDirectory(indexDirectory,false); IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(dir); Stri

关于curl创建索引库的介绍,请移步 Elasticsearch之curl创建索引库 [hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XPUT 'http://192.168.80.200:9200/zhouls'{"error":{"root_cause":[{"type":"index_already_exists_exception","reason":"