荒废了很久的博客园,现在又回来了.233333 最近在研究elasticsearch 日志查询: 1.term:代表完全匹配,即不进行分词器分析,文档中必须包含整个搜索的词汇 2.range:主要是对字段进行过滤筛选,可以是数字和字符串类型 3.prefix:前缀匹配 { "query": { "filtered": { "query": { "bool": { "must": [ { "term

目录 前言 Term 查询 exists 查询 fuzzy 查询 ids 查询 prefix 查询 range 查询 regexp 查询 term 查询 terms 查询 terms_set 查询 type 查询 wildcard 查询 全文查询 match 查询 match_phrase 查询 总结 前言 在 Elasticsearch 中,Term 查询和全文查询是两种完全不同的处理方式,在上一篇我们也简单对比了 Term 查询和全文查询中的 Phrase 中的区别,那么本文就彻底的来理清这

这篇文章有点深度,可能需要一些Lucene或者全文检索的背景.由于我也很久没有看过Lucene了,有些地方理解的不对还请多多指正. 更多内容还请参考整理的ELK教程 关于Term Vectors 额,对于这个专业词汇,暂且就叫做词条向量吧,因为实在想不出什么标准的翻译.说的土一点,也可以理解为关于词的一些统计信息.再说的通俗点,如果想进行全文检索,即从一个词搜索与它相关的文档,总得有个什么记录的信息吧!这就是Term Vectors. 为了不干扰正常的理解,后续就都直接称呼英文的名字吧!免得误导

match vs term 这个问题来自stackoverflow https://stackoverflow.com/questions/23150670/elasticsearch-match-vs-term-query 首先还原一下这个场景 创建索引test,含有一个_doc类型 PUT /test { "mappings" : { "_doc" : { "properties" : { "field1" : { &qu

1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词. 比如查询条件是: { "query":{ "term":{ "foo": "hello world" } } } 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello world”这整个词,那么不会返回任何值. 但是如果使用“hell

ES提供了丰富多彩的查询接口,可以满足各种各样的查询要求.更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句.采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句.目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search. elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询. Query DSL当作是一系列

引用:ElasticSearch权威指南 一.请求体查询 请求体查询 简单查询语句(lite)是一种有效的命令行_adhoc_查询.但是,如果你想要善用搜索,你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(下文简称查询),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

前言 最近工作中在进行一些技术优化,为了减少对数据库的压力,对于只读操作,在程序与db之间加了一层-ElasticSearch.具体实现是db与es通过bin-log进行同步,保证数据一致性,代码调用es查询数据,与mysql解耦. 优势: 减少与mysql的耦合,查询不依赖于mysql特性.因为当前ElasticSearch的势头如同json一样,轻量.简洁. ElasticSearch扩展性强,可以使用廉价机器平行扩展性能. ElasticSearch对所有字段进行了索引,不用在原mysql

<读书报告 – Elasticsearch入门 > ' 第四章 分布式文件存储 这章的主要内容是理解数据如何在分布式系统中存储. 4.1 路由文档到分片 创建一个新文档时,它是如何确定应该存储在分片1还是分片2上的呢? 这个过程不是随机的,因为将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义.这个routing字符串通过哈希函数生成

请求体查询 简单查询语句(lite)是一种有效的命令行adhoc查询.但是,如果你想要善用搜索,你必须使用请求体查询(request body search)API. 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. GET /_search {} 同字符串查询一样,你可以查询一个,多个或_all索引(indices)或类型(types): GET /index_2014*/type1,type2/_search {} 你可以使用from及size参数进行分页:

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址 从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy 从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow 从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?

前言 最近工作中在进行一些技术优化,为了减少对数据库的压力,对于只读操作,在程序与db之间加了一层-ElasticSearch.具体实现是db与es通过bin-log进行同步,保证数据一致性,代码调用es查询数据,与mysql解耦. 优势: 减少与mysql的耦合,查询不依赖于mysql特性.因为当前ElasticSearch的势头如同json一样,轻量.简洁. ElasticSearch扩展性强,可以使用廉价机器平行扩展性能. ElasticSearch对所有字段进行了索引,不用在原mysql

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchyGET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?q=ta

基本概念 索引: 类似于MySQL的表.索引的结构为全文搜索作准备,不存储原始的数据. 索引可以做分布式.每一个索引有一个或者多个分片 shard.每一个分片可以有多个副本 replica. 文档: 类似与MySQL的一行记录. 映射: 所有文档写入索引之前,会进行分析, 分析将输入的文本进行分割为词条,分析哪些词条会被过滤. 文档类型: 每个文档都可以有不同的结构. 不同的文档类不能为相同的属性设置不同的类型. [同一索引中所有文档类型中,一个title字段必须是相同的类型] 索引操作 添加索

目录 elasticsearch要点及常用查询 查询与过滤 明确查询和过滤各自的优缺点,以及适用场景. 性能上的差异 适用场景 1.kibana 中操作es-查询 Mapping映射基础 mapping操作 1.1 增删改查操作 1.1.1 查询 1.1.1.1 基本查询 1.1.1.1.1 查询所有 match-all 1.1.1.1.2 匹配查询 match 1.1.1.1.3 词条匹配-term (Filter) **重点 1.1.1.1.4 布尔查询-bool (Filter) **重点

ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索 摘要 结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据,比如日期.时间.数字都是结构化的.它们都有精确的格式,我们可以对这些数据进行逻辑操作,比较常见的操作包括比较时间区间,或者获取两个数字间的较大值. 文本也可以是结构化的.比如彩笔可以有红.绿.蓝颜色集合,一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 . 电商网站上的商品都有UPC(Universal Product Codes)或者其他需要严格结构化格式的唯一标识. 在结构化查

ElasticSearch 入门 本篇为 ElasticSearch 入门学习总结笔记,课程视频地址:ElasticSearch 入门 一.ElasticSearch 简介 1.1.什么是ElasticSearch ​ 简称 ES 基于Apache Lucene 构建的 开源搜索引擎,提供一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 采用 JAVA 编写的 ,提供简单易用的 RESTFul API(RESTFul web接口),当前流行的企业级搜索引擎 轻松的 横向扩展,可支持PB级 的结构化或非结构化数

1 ElasticSearch 1.1 ES的概念和特点 ES:全文检索的框架,专门做搜索,支持分布式.集群.封装的Lucene. 特点: 原生的Lucene使用的不足,优化了Lucene的调用方式 高可用的分布式集群,处理PB级别的数据 目的是通过简单的restful API来隐藏Lucene的复杂性,从而使全文检索变得简单,达到“开瓶即饮”的效果 Lucene:全文检索,api比较麻烦,操作全文检索的最底层技术. 核心:创建索引,搜索索引 1.2 ES的对手 Solr和ES的区别: (1)

全文检索--Lucene 2.1 全文检索和以前高级查询的比较 1.高级查询 缺点:1.like让数据库索引失效 2.每次查询都是查询数据库 ,如果访问的人比较多,压力也是比较大 2.全文检索框架:Apache - Lucene 优点: 1.可以相关度排序 2.可以对摘要进行截取 3.关键字高亮显示 2.2 Lucene测试 1.引入jar包 lucene-analyzers-common-5.5.0.jar lucene-core-5.5.0.jar lucene-queryparser-5.

前言 ​ ES相关技术文档,很久之前看的,一门技术时间长不去研究就会容易忘了,应有些小伙伴的要求希望我做一期ES技术专栏,我就把以前看过的相关文档整理整理,给大家分享下. 1 ElasticSearch介绍 1.1 介绍 官方网址:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch Github:https://github.com/elastic/elasticsearch 总结: 1.elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布