在es查询时不区分大小写,可以让查询更方便,具体设置如下: { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "caseSensitive": { "filter": "lowercase", "type": "custom", "tokenizer": "keyword"

sql server默认不区分大小写查询,但是有的时候部分查询语句却需要区分大小写查询,这个时候就需要进行一些特殊处理.区分大小写主要分两种方法. 转二进制判断 select * from table where cast(name as varbinary)=cast('LiYuanBa' as varbinary) --短字符串 select * from table where cast(name as varbinary)=cast('LiYuanBaABCEDEF……' as varb

ES中时间查询报错:Caused by: ElasticsearchParseException[failed to parse date field [Sun Dec 31 16:00:00 UTC 2017] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis]]; spring boot集成ES进行时间范围查询,报错如下: * Failed to execute phase [query], all shards faile

http://www.cnblogs.com/zhuawang/archive/2013/01/15/2861566.html 大部分数据库在进行字符串比较的时候,对大小写是不敏感的.但是,在SQLite中,对大小写是敏感的. 假设表Test的结构和值如下: _id  name 1 ABCDE 2 abcde 3 ABCde 4 abCDE 5 aaaaa 6 bbbbb 执行下面的SQL语句: select * from test where name = 'Abcde'; 结果是没有查询到任

sql 区分大小写查询 select * FROM [Users] where userName collate Chinese_PRC_CS_AS='ADMIN'

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

目录 1 Query String Search(查询串检索) 2 Query DSL(ES特定语法检索) 3 Query Filter(过滤检索) 4 Full Text Search(全文检索) 5 Phrase Search(短语检索) 6 Highlight Search(高亮检索) 1 Query String Search(查询串检索) 这种方法通过HTTP请求的Query String携带查询参数, 因此得名. 适用于临时性的查询请求, 比如在终端检查基础信息: # 检索name中

1.不排序时的查找语句: offset message  为表名,talker 为列名. 此语句的意思是:从message 表中查找 talker 等于wxid_0930479303212的数据,从第一个开始,向后取200个数据. 2.如果想对数据库中的数据,先按时间先后排序(列createTime ),再取出200个数据,sql语句为: offset createTime 为列名. 是用排序语句 (SELECT * FROM message ORDER BY createTime ASC)  

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

默认情况,慢日志是不开启的.要开启它,需要定义具体动作(query,fetch 还是 index),你期望的事件记录等级( WARN.INFO.DEBUG.TRACE 等),以及时间阈值. es有几种搜索模式,比如 query_then_fetch , 表示先从各个节点query到id,然后整合,再去各个节点拿具体数据 这是一个索引级别的设置,也就是说可以独立应用给单个或所有索引,这个配置是永久的,配置后即使集群重启也会保留 PUT /_all/_settings { "index.search

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

postman 1.查看es状态 get http://127.0.0.1:9200/_cat/health 红色表示数据不可用,黄色表示数据可用,部分副本没有分配,绿色表示一切正常 2.查看所有索引 get http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v'get 3.删除某个索引 delete  http://127.0.0.1:9200/(索引名) delete  http://127.0.0.1:9200/cybereye_alarmlog_20170110  

es mapping里有三个字段: A:Integer B:Integer C:TEXT 现在想实现一个查询,来检索  (  (A =1 and B=2)  or (c like "test*")  )的数据. 分析: 这个检索条件 被 or 分割成两部分. 第一部分是一个 boo表达式,此表达式的自然语言含义是必须满足 A = 1而且B =2. 这部分用es的api写作: BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQu

select a.* from Pair_User  a where 1=1   and   UPPER(a.UserID) like 'EMH1001%' collate Chinese_PRC_CI_AS_WS  and a.UserPassWord=123 _BIN 二进制排序    _CI(CS) 是否区分大小写,CI不区分, CS区分   _AI(AS) 是否区分重音,AI不区分, AS区分      _KI(KS) 是否区分假名类型,KI不区分, KS区分       _WI(WS)

elasticsearch定义了两种查询方式: 一.索引(index).type.document 相关语句 1.列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kb yellow open ba

1.查询数量 1 2 3 4 5 6 7 curl -XGET 'http://192.168.6.97:9200/_count?pretty' -d ' {     "query": {         "match_all": {}     } } ' 2.查询所有文档 1 GET /index/type/_search?pretty 3.查询固定字段 1 GET /index/type/_search?q=字段:搜索值 tip:相关性官方解释 Elastics

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"

核心接口 trait SparkOnEsService { val conf = new SparkConf // conf.setMaster("local[10]") val file = new File("lib").getCanonicalFile.listFiles() val fs = file.toSeq.map(f => { f.getAbsolutePath }) conf.setJars(fs) conf.setAppName("

elasticsearch中的API:http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4862992.html elasticsearch查询系列:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/category/2718099   ElasticSearch 常用的查询过滤语句:http://www.cnblogs.com/ghj1976/category/551488.html

1.前缀查询 先输入数据: PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 3DG" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W2F 8HW" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 7HW" } PUT /my_index/address/ { "postc

在写sql的查询时 如下: select * from Users where username='WangE' select * from Users where username='wange' 上面两条查询语句的结果是一样的,这说明username的条件并没有区分大小写. 若要使用上面的的语句能够执行按区分大小写查询 需要在查询的结尾加上 collate Chinese_PRC_CS_AI_WS 完整语句是: select * from Users where username='Wang