elasticsearch CriteriaQuery java API实例应用 CriteriaQuery criteriaQuery = new CriteriaQuery(new Criteria().and(new Criteria("clusterName").is("app")).and(new Criteria("ip").is("127.0.0.1")).and(new Criteria("appTy

本篇翻译的是Elasticsearch官方文档中的一些技巧,是使用Elasticsearch必不可少的必备知识,并且适用于所有的Rest Api. 返回数据格式化 当在Rest请求后面添加?pretty时,结果会以Json格式化的方式显示.另外,如果添加?format=yaml结果会以树的形式显示,默认都是Flase. 返回数据的易读性 结尾添加?human=true,返回的数据会有很好的可读性,比如: time:3600 会显示为 time:1h size:1024 会显示为 1kb 常用的D

只保留七天的索引 shell版 #!/bin/bash #hexm@ #只保留一周es日志 logName=( -nginxaccesslog -nginxerrorlog -phperrorlog ) #es配置文件 config=/usr/local/app/elasticsearch-/config/elasticsearch.yml #日期 time=`date -d "7 day ago" +-%Y.%m.%d` ip=`grep "network.host&quo

本篇是使用Elasticsearch必不可少的必备知识,并且适用于所有的Rest Api. 返回数据格式化 当在Rest请求后面添加?pretty时,结果会以Json格式化的方式显示.另外,如果添加?format=yaml结果会以树的形式显示,默认都是Flase. 如: 返回数据的易读性 结尾添加?human=true,返回的数据会有很好的可读性,比如: time:3600 会显示为 time:1h size:1024 会显示为 1kb 常用的Date Math 在Elasticsearch中日

数据模型 1.时序数据的特征 时序数据应用场景就是在时间线上每个时间点都会从多个数据源涌入数据,按照连续时间的多种纬度产生大量数据,并按秒甚至毫秒计算的实时性写入存储. 传统的RDBMS数据库对写入的支持都是按行处理,并建立B树结构的索引,它并不是为了批量高速写入而设计,尤其像多纬度时序数据连续的涌入数据平台,RDBMS的存储引擎必然导致负载.吞吐在写入性能上的极不适应. 因此时序数据的存储设计一般不会考虑传统RDBMS,都会将目光放在以LSM-Tree以及列式的数据结构存储方向. LSM数据模

elasticsearch原生支持date类型,json格式通过字符来表示date类型.所以在用json提交日期至elasticsearch的时候,es会隐式转换,把es认为是date类型的字符串直接转为date类型.至于什么样的字符串es会认为可以转换成date类型,参考elasticsearch官网介绍https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-date-format.html. date类型

Nxlog date to elasticsearch     elasticsearch会自动检测日期类型,"2016-03-31 22:09:42"会当作字符串,"2016-03-31T22:09:42"."2016-03-31T22:09:42Z"."2016-03-31T22:09:42+08:00"会当做日期类型     Nxlog 配置如下 <Input IIS_Logs1> Module im_fil

目录 1 范围查询的符号 2 数值范围查询 3 时间范围查询 3.1 简单查询示例 3.2 关于时间的数学表达式(date-math) 3.3 关于时间的四舍五入 4 日期格式化范围查询(format) 5 时区范围查询(time_zone) 1 范围查询的符号 符号 含义 gte greater-than or equal to, 大于或等于 gt greater-than, 大于 lte less-than or equal to, 小于或等于 lt less-than, 小于 2 数值范围

今天在消费kafka数据到elasticsearch(以下简称es)中的时候遇到一个问题,也是一个坑,折腾了半天,后来发现得来全不费工夫,全是白忙活啊!!! 问题如下: kafka数据中有一个字段是时间字符串,格式为:‘2018-05-31 16:33:45:234’ 为了方便以后根据日期检索数据,es里已将该字段设置为date类型, 接下来便开始了str到date转换的艰辛之路...... 尝试过的解决办法如下: 1.使用datetime将str转换为datetime对象 输出结果如下: 好像

相比于range聚合,date range就是范围可以由时间来指定. 例如: { "aggs":{ "range":{ "date_range":{ "field":"date", "format":"MM-yyy", "ranges":[ {"to":"now-10M/M"}, {"from&qu

ES中有一个sort域,类型为date,格式是: yyyy-MM-dd HH:mm:ss 但是,在实际应用中,想仅仅按yyyy-MM-dd排序.我的处理过程是,用es的script,提取出日期,然后按数字排序代码如下: "sort" : { "_script" : { "script" : "floor(doc['sort_time'].value/(1000*3600*24))", "type":&quo

0x00 概述 目前使用的ES版本为6.3.x,经过长时间的积累,ES内数据越来越多,需要删除指定日志之前的日志. 例如只要求保留60天的日志,那么就要删除60天之前的所有索引和日志. 0x01 ES删除XX天之前的索引和数据 #!/bin/sh # ES版本为6.3.x function delIndex() { #此处输入要删除的索引名字,例如要删除filebeat-xxx索引的日志,此处要输入‘filebeat-’ index_name=$1 # 此处输入要数据保留的天数,例如要保留最近6

资料 网址 Elasticsearch Reference [7.3] » Mapping » Field datatypes » Date datatype https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/date.html Elasticsearch Reference [7.3] » Mapping » Dynamic Mapping » Dynamic field mapping https://www.el

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

来到新公司工作也有一个多月了, 陆陆续续做了一些简单的项目. 今天做一个新东西的时候发现了 Joda Time的这个东西, 因为以前用的都是JDK原生的时间处理API, 大家都知道Java原生的时间处理的API一直都是不太好用, 所以这个有必要去学习下, 去总结下.来到新公司学到的东西挺多的, 比如我们用了Guava, ElasticSearch, kafka/mns/ons, GuavaCache/Ehcache/Memcahe .... 等很多东西都是我以前没有接触过的. 所以待我学习的东西

参考资料 累了就听会歌吧! Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·[入门级干货] Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错! Kibana中doc与search策

搜索 – 基本工具 到目前为止,我们已经学习了Elasticsearch的分布式NOSQL文档存储,我们可以直接把JSON文档扔到Elasticsearch中,然后直接通过ID来进行调取.但是Elasticsearch真正的强大之处在于将混乱变得有意义——将大数据变成大量的信息. 这也是我们使用JSON文档而不是无规则数据的原因.Elasticsearch不仅仅只是存储文档,同时它还索引了这些文档以便搜索.文档中每一个字段都被索引并且可以被查询.不仅如此,在一个查询中,Elasticsearch

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:

一.写入 先来一个简单的官方例子,插入的参数为-XPUT,插入一条记录. curl -XPUT 'http://localhost:9200/test/users/1' -d '{ "user": "test", "post_date": "2009-11-15T14:12:12", "message": "Elastic Search" }' { "_index":