由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

kibana的query string syntax 并不是 Query String Query,只能说类似.kibana的 Lucene query string syntax(es的query string syntax可以认为等同于Lucene的)类似于下面的语法{      "query_string":{            "default_field":"name",            "query":&

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现

CRUD(Create, Retrieve, Update, Delete)是数据库系统的四种基本操作,分别表示创建.查询.更改.删除,俗称"增删改查".Elasticsearch作为NoSQL数据库(虽然ES是为搜索引擎而生的,但我更愿意将其看作带有强大文本搜索功能的NoSQL). 以下说明基于Elasticsearch 2.4版本. Create 在默认情况下,ES的REST接口的端口号为9200,对接Java client的端口号为9300. Create操作为向index中索引

说到查询,那么索引也是一个绕不开的话题,可以说,没有索引就没有检索,先来看一个示意图 左边是索引过程,右边是检索过程.关键的步骤是分词过程,我用等号表示这两个过程一样,而且,必须一样,这个等号并不是模糊的流程的相同,而且必须是逻辑也相同. 简单来讲,采用的分词器和分词流程需要一样,否则,很有可能填进去的文档,搜不出来. 本篇重点在如何用JAVA API实现查询上,就不深入说索引的过程了,以后有时间再深入. 对于查询,有两个基础的类型,Match查询,和Term查询.这也是跟索引过程相关的.刚开始

今天,一个app客户端同事需要我服务器端提供一组数据,这组数据要按类分好,把整个结构都展示给他,他直接使用就可以了.数据大概如下面这种: 同事需要的结构大概就是类型1有多少,分别是什么;类型2有多少,分别是什么,,以此类推.本来我想一股脑全部给他,每个数据都有个字段device_type,你自己去解析分类一下,但客户端同事说,在客户端做这种事,浪费时间,客户响应会变慢,所以要我们服务器端来做.我们服务器端做,最好不要自己去解析,不然一样慢,最好一条sql语句,自动为我解析好. 如果熟悉mysql

http://solr-vs-elasticsearch.com/ Apache Solr vs Elasticsearch The Feature Smackdown API Feature Solr 6.2.1 ElasticSearch 5.0 Format XML, CSV, JSON JSON HTTP REST API Binary API   SolrJ  TransportClient, Thrift (through a plugin) JMX support  ES spec

es sql是一个X-pack组件 ,允许对es执行类似sql的查询,可以将Elasticsearch SQL理解为一个编译器,既能理解es,又能理解sql.可以通过利用es,实施大规模实时读取和处理数据. sql和es的映射关系 SQL Elasticsearch columns field raw document table index catalog or database cluster实例 cluster cluster 先插入一些数据: PUT /my_index/doc/_bul

摘要 在使用ef做查询优化的时候我们会用到AsNoTracking方法,但如果不引入命名空间,你就会出现不包含“AsNoTracking”的定义的错误. 解决办法 引入命名空间:System.Data.Entity AsNoTracking是对IQueryable的扩展,看它的定义就可以知道,代码片段如下: // // 摘要: // Returns a new query where the entities returned will not be cached in the // Syste

elasticSearch nested查询,简单意义上,你可以理解为,它不会被索引,只是被暂时隐藏起来,而查询的时候,开关就是使用nested query/filter去查询 下面我有一个例子,是查询文档中,含有某字段的nested查询,与不含有某字段的nested查询办法. 1.查询文档中存在某字段(account.userId)的nested ES查询语句 核心 { "query": { "nested": { "path": "

使用springfox+swagger2书写API文档 springfox是通过注解的形式自动生成API文档,利用它,可以很方便的书写restful API,swagger主要用于展示springfox生成的API文档,笔者将主要介绍springfox的配置与使用,文中spring版本为4.2.6.RELEASE,springfox版本为2.6.1,使用Maven进行项目依赖管理. Maven依赖配置 下面是Maven pom.xml配置信息 <properties> <springfo

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十

Data Dump 使用命令行IMPDP/EXPDP实现导入导出表.schema.表空间及数据库.IMPDP/EXPDP命令行中可以加入以下选项,来实现更细粒度的导入导出. IMPDP/EXPDP和IMP/EXP的区别在于: 1)  EXP 和 IMP 是客户端工具程序,它们既可以在可以客户端使用,也可以在服务端使用. 2)  EXPDP 和 IMPDP 是服务端的工具程序,他们只能在 ORACLE 服务端使用,不能在客户端使用. 3)  IMP 只适用于 EXP 导出文件,不适用于 EXPDP

转载:https://www.jianshu.com/p/c03c3c8bf583 以客户customer为例 我想查询每日的客户数. 先按照日期分桶,然后在桶内按照 姓名来去重 来计算客户数(实际会按照客户id 来区分客户) 测试数据见 文章末尾 一共是9条数据, 名字分别为: river Lucy 1 Lucy frank tom lily lily tom tom 不同的名字是 6 个.   先看看 es 的 query 怎么写 { "size" : 0, "aggs&

 elasticsearch5.x安装中一些问题的解决办法 最近在学习elk,由于编译安装使用5.2.1版本的elasticsearch,所以遇到了很多问题,下面是一些问题及解决办法. 1.修改访问elasticsearch的IP及端口 [seven@localhost config]$ vim /usr/java/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 找到如下代码段,并取消network.host及http.port所在行的注释,修改IP及端口 # --

一.安装过程 Elasticsearchdump 仓库地址,详细使用情况 当前工具主要是用来对ES中的数据进行数据导入/导出,以及对数据迁移相关,使用elasticdump工具需要使用到npm,所以需要安装相关的依赖 目前使用到的ES版本是 7.x 安装NODE NODE和NPM安装链接详细文档 安装命令如下: $ wget https://nodejs.org/dist/v10.15.0/node-v10.15.0-linux-x64.tar.xz $ tar -xf node-v10.15.

这篇文章主要讨论使用Elasticdump工具做数据的备份和type删除. Elasticsearch的备份,不像MYSQL的myslqdump那么方便,它需要一个插件进行数据的导出和导入进行备份和恢复操作,也就是插件:Elasticdump 1.Elasticdump的安装: [root@master mnt]# npm install elasticdump 2.使用 [root@master bin]# pwd /mnt/elasticsearch-head-master/node_mod

目录 前言 bool-相当于一个括号 should-相当于or must-相当于and must_not-相当于 ! and term-相当于= terms-相当于in between-相当于range is null-相当于exist match-类似match...AGAINST select-相当于includes 一些常见问题 match和term的区别 query和filter filtered和filter区别 term和terms的区别 前言 Elasticsearch太强大了,强

如下例子,查找性别是女,所在的州是PA,过滤条件是年龄是39岁,balance大于等于10000的文档: { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "gender": "F" } }, { "match": { "state": "PA" } } ], "filter&

目录 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 1.2 搜索测试 2 filter与query的区别 2.1 相关度处理上的不同 2.2 性能上的对比 2.3 对比结论 本文以 ES 6.6.5 版本为例进行演示. 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 PUT website/_doc/1 { "title": "小白学ES01", "desc": "the first blog about es&quo