公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本节介绍 ES 文档,索引及其基本操作. 1,ES 中的文档 在 ES 中,文档(Document)是可搜索数据的最小存储单位,相当于关系数据库中的一条记录. 文档以 Json 数据格式保存在 ES 中,Json 中保存着多个键值对,它可以保存不同类型的数据,比如: 字符串类型 数字类型 布尔类型 数组类型 日期类型 二进制类型 范围类型 Python 语言中的字典类型,就是 Json 数据格式. 文档中的

es删除文档或者删除索引 学习了:https://www.imooc.com/video/15771 删除文档: DELETE http://127.0.0.1:9200/people/man/1 删除索引: DELETE http://127.0.0.1:9200/people 不能删除类型:

​ 若在传统DBMS 关系型数据库中查询海量数据,特别是模糊查询,一般我们都是使用like %查询的值%,但这样会导致无法应用索引,从而形成全表扫描效率低下,即使是在有索引的字段精确值查找,面对海量数据,效率也是相对较低的,所以目前一般的互联网公司或大型公司,若要查询海量数据,最好的办法就是使用搜索引擎,目前比较主流的搜索引擎框架就是:Elasticsearch,故今天我这里总结了Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD,后面陆续还会有其它干货知识分享,敬请期待.

1:乐观锁控制 ES是分布式的,也是异步并发的,我们的复制请求是并行发送的:这就意味着请求到达目的地的顺序是不可控制的,是乱序的: 如果是乱序的方式,很有可能出现这样的一个问题,新version的文档被旧version的文档覆盖掉—-数据丢失,或者直接抛异常: TransportClient client = null;​@Beforepublic void testConn(){​    try {        Settings settings = Settings.builder()  

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

官网页面:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-replication.html 本文是对官网页面的粗糙译文,哈哈,方便自己理解. shard: 分片 replication: 副本 引言 ES的索引被划分成多个分片,并且每个分片可以有多个拷贝,当对索引作出更新(如添加.删除文档)操作时,需要保持分片与其副本同步.保持分片及其拷贝信息同步和提供读服务我们称之为数据副本模型. 数据副本模型基于主-备

读取文件,获取json格式的数据doc, 然后使用 bulkRequestBuilder.add(client.prepareIndex(index, type, id).setSource(doc)); 往ES中批量插入文档,接着就报下面这个异常错误: java.lang.IllegalArgumentException: The number of object passed must be even but was [1] 后来,花了点时间,才查到原因: ES 变更版本后,此处代码不适用,

1.bulk api奇特的json格式{"action":{"meta"}}\n{"data"}\n{"action":{"meta"}}\n{"data"}\n 2.如果采用比较良好的json数组格式[{ "action":{ "meta" }, "data":{ }}]允许任意的换行,整个可读性非常的棒,es拿到这种标准格式

曾经通过sql语句直接删除过dede_addonarticle或者dede_archives或者dede_arctiny中的记录,这三个表是有关联的,如果要通过sql语句删除内容,一定要同时将这三个表中的同一条关联内容全部删除,否则就会造成这种情况.

1.Index API: 创建并建立索引 PUT twitter/tweet/ { "user" : "kimchy", "post_date" : "2009-11-15T14:12:12", "message" : "trying out Elasticsearch" } 官方文档参考:Index API. 2.Get API: 获取文档 curl -XGET 'http://loc

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

Solr开发文档 Solr 是一种可供企业使用的.基于 Lucene 的搜索服务器,它支持层面搜索.命中醒目显示和多种输出格式.在这篇文章中,将介绍 Solr 并展示如何轻松地将其表现优异的全文本搜索功能加入到 Web 应用程序中. 开发环境: System:Windows WebBrowser:IE6+.Firefox3+ JDK:1.6+ JavaEE Server:tomcat5.0.2.8.tomcat6 IDE:eclipse.MyEclipse 8 开发依赖库: JavaEE 5.s

知识要点 脚本化web页面内容是javascript的核心目标. 第13章和14章解释了每一个web浏览器窗口.标签也和框架由一个window对象所示.每个window对象有一个document对象,document对象表示窗口的内容,它就是本章的主题.尽管如此,Document对象并非独立的,它是一个巨大的API的核心对象,叫做文档对象模型(Document Object Model ,DOM),它代表和操作文档的内容. 本章开始部分解释DOM的基本框架,然后进一步解释以下内容: 如何在文档中

elasticsearch 文档 文档格式 索引中最基本的单元叫做文档 document. 在es中文档的示例如下: { "_index": "questions", "_type": "baichebao", "_id": "4", "_score": 1, "_version" : 1, "_source": { "

fesh个人实践,欢迎经验交流!Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3775429.html Mahout之SparseVectorsFromSequenceFiles源码分析 一.原理 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文

查询文档 使用db.COLLECTION_NAME.findOne()可以查询所有满足条件的第一条数据 预发格式如下: db.COLLECTION_NAME.findOne(<query>, <projection>) 参数说明: query :可选参数, 指明查询条件,相当于SQL中的where语句 projection : 可选参数,指定了那些字段是需要返回的,若要返回所有字段则不必要指定该参数. prejection参数格式如下: { field1: <boolean&

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

写在前面 刚入职一家新公司,在对接app的时候需要获取到某公司的sharepoint上面的文档库,获取文档库列表,团队文档库中的文件和文件夹列表,个人文档库中的文件文件夹列表,及在app端进入文件夹的时候需要获取该文件夹下的文件及文件夹列表,对文件的上传下载等操作. 对rest api的使用,完全是小白,具体也不知道怎么实现,在编写过程中查找了很多资料,发现这方面的资料极其少,也有可能是对自己对这个技术完全的不了解,所以在查找方向上面有问题.最后算是实现了上面的功能,这里做一下记录,以及提供一些

注意:由于是重复数据,词法不具有通用性!文章价值不大! 摘自:https://segmentfault.com/a/1190000002695169 Doc Values 会压缩存储重复的内容. 给定这样一个简单的 mapping mappings = { 'testdata': { '_source': {'enabled': False}, '_all': {'enabled': False}, 'properties': { 'name': { 'type': 'string', 'ind

原文出自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/591804点击打开链接 在索引阶段设置Document Boost和Field Boost,存储在(.nrm)文件中. 如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要,如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高,则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值. 这些值是在索引阶段就写入索引文件的,存储在标准化因子(.nrm)文件中,一旦设定,除非删除此文档,否则无法改变. 如果不进行设定,则Document