一.基本查询操作   选择索引 设置type查询条件 搜索         操作说明如图:     二.must, must not,should的区别 must 返回的文档必须满足must子句的条件,类似于 ==   and must not返回的文档必须不满足must not 子句的条件  类似于!=  not should 返回的文档只要满足should中的一个条件即可  类似于 ||  or 三.各类查询参数 term 相当 text  片段 prefix 前缀 wildcard 通配符

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

1:增加别名 为索引school添加一个别名alias1: 1.1:创建索引 PUT student{ "settings": {"number_of_shards": 3 , "number_of_replicas": 1}}​PUT school{ "settings": {"number_of_shards": 3 , "number_of_replicas": 1}}​ 1.2:

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

本地的dtd文档 xml中引入dtd文档 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE 书架 SYSTEM "book.dtd"> <书架> <书> <书名>Java就业培训教程</书名> <作者>张孝祥</作者> <售价>39.00</售价> </书> <书

知识点六:查询数据的操作DQL(SELECT基本形式)(26-35) CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cms DEFAULT CHARACTER SET utf8; USE cms; -- 管理员表cms_admin CREATE TABLE cms_admin( id TINYINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, username ) NOT NULL UNIQUE, password ) NOT NULL, email ) NOT NU

ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES. bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成     filter 只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分 must 文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分 must_not 文档必须不符合must_not 中的所有条件 should 文档可以符合should中的条件 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算

Mybatis 多表实现多对多查询.添加操作 学习内容: 1. 多对多之添加操作 1.1.需求 1.2.数据库表(多对多数据库设计需要设计中间表) 1.3.类设计 1.4.Mapper 接口和 Mapper XML 文件编写 1.5.编写单元测试类 2. 单向多对多之额外 SQL 查询 2.1.需求 2.2.需要添加 Mapper 接口 和 Mapper XML 2.3.单元测试方法 总结: 学习内容: 1. 多对多之添加操作 1.1.需求 保存两个学生和两个老师,且这两个老师都教了这个两个学生

Mybatis 多表实现多对一查询.添加操作 学习内容: 1. 多对一之添加操作 1.1.需求 1.2.数据库表(多对一或一对多,数据库外键都是设置在多的一方) 1.3.类设计 1.4.Mapper 接口和 Mapper XML 文件编写 1.5.编写单元测试类 2. 单向多对一之额外 SQL 查询 2.1.需求 2.2.需要添加 Mapper 接口 和 Mapper XML 2.3.单元测试方法 总结: 学习内容: 1. 多对一之添加操作 1.1.需求 保存一个部门和两个员工,且这两个员工都是

Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 作者:Grey 原文地址: 博客园:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 CSDN:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 前置工作 首先,需要先完成 Linux 下搭建 Kafka 环境 Linux 下搭建 Hadoop 环境 Linux 下搭建 HBase 环境 Linux 下搭建 Hive 环境 本文基于上述四个环境已经搭建完成的基础上进行 Hudi 数据湖的插入,更新,查询操作. 开发环境 Scala 2.11.8

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

首先简单介绍下写这篇博文的背景,最近负责的一个聚合型的新项目要大量使用ES的检索功能,之前对es的了解还只是纯理论最多加个基于postman的索引创建操作,所以这次我得了解在java端如何编码实现:网上搜索是一搜一大堆,但是大部分都是些复制粘贴,毫无上下文可言,所以我是阵痛了好几天一点点的梳理整合,最后选择了基于springData封装的es操作,一点点编码测试最终满足了业务端的查询需求:下面就来从零开始介绍下如何在springboot项目中引入es并操控它: ES简介 es是一个支持全文检索的

SQL语句之间是可以进行连接操作的,在一些复杂的数据操作中必须用到连接操作.简单的说就是一个SQL语句的结果可以作为相连接的SQL操作的一部分.SQL结构化查询语句,子查询是指的所有的SQL操作,并非单一的SELECT语句.   1.由比较运算符产生: ) FROM users); 可以使用ANY,SOME,ALL对查询进行. ) FROM users); 2.由[NOT] IN/EXIS产生 ) FROM users); 3.由INSERT......SELECT产生 CREATE TABLE

MongoDB是文档型数据库,有一些专门的术语,和关系型DB相似,但也有差异,例如,Collection类似于关系型DB的Table,document类似于row,key/value pair类似于column.document 是使用{}为边界,一个Key/Value对使用“:”分割,key/value pair之间使用“,”分割,例如 user={ name:"sue",age:24 } MongoDB中能够定义document 数组,这对于批量更新和批量插入操作非常有用. use

前言: 鄙司原始用的都是ADO来访问数据库,而我现在着手的项目是从我的GPS历史数据库中,取出历时数据的一个接口,一个DLL.用ADO写完之后,测试下来,平均4000条的数据,需要 180 毫秒左右. 包括数据包的排序.领导说有点慢.他是用C#写的. 而后我查找了资料,决定用Native Client OLEDB来试一试. 测试之后,效果还不错.取4000条的数据,只花了50毫秒左右,足足快了三倍.当然这也包括了排序. 鉴于此外加OLEDB资料很少,把我的代码分享出来. WO 对 OLEDB 进

启用Ad Hoc Distributed Queries: exec sp_configure 'show advanced options',1 reconfigure exec sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',1 reconfigure 使用完成后,关闭Ad Hoc Distributed Queries: exec sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',0 reconfigure exec s

一.模糊查询 1.采用“_”.“%”通配符进行查询 select * from Students where stu_name like '张_';--一个‘_’表示一个字符 select * from Students where stu_name like '张__' select * from Students where stu_name like '_三'; select * from Students where stu_name like '张%';--%表示零个至多个字符 sel

1 package edu.algorithms.btree; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * BTree类 * * @author lingfeng * */ public class BTree { /**BTree 基础参数信息配置 最小度数 t=2时,称作2-3-4数,表示只能存在2.3.4子女数**/ private int t = 2; /**非根节点最小关键字数**/ private int minK

映射 在 MongoDB 中,映射(Projection)指的是只选择文档中的必要数据,而非全部数据.如果文档有 5 个字段,而你只需要显示 3 个,则只需选择 3 个字段即可. find() 方法 MongoDB 的查询文档曾介绍过 find() 方法,它可以利用 AND 或 OR 条件来获取想要的字段列表.在 MongoDB 中执行 find() 方法时,显示的是一个文档的所有字段.要想限制,可以利用 0 或 1 来设置字段列表.1 用于显示字段,0 用于隐藏字段. 语法格式 带有映射的 f

update dic_purchase set state =0 where purchase_number in (select tmp.* from (select purchase_number from dic_purchase where DATEDIFF(latest_time,SYSDATE())<0)tmp) 以查询的条件作为修改的数据 注:在mybatis中不能使用">","<"等符号,需要使用<>进行代替操作

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi