目录 1 term query - 索引词检索 1.1 term query - 不分词检索 1.2 terms query - in检索 2 prefix query - 前缀检索 3 wildcard query - 通配符检索 4 regexp query - 正则检索 5 fuzzy query - 纠错检索 6 boost评分权重 - 控制文档的优先级别 7 dis_max的用法 - best fields策略 7.1 dis_max的提出 7.2 使用示例 8 exist query

因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好.集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正. 一.配置文件调优 elasticsearch.yml 1.内存锁定 bootstrap.memory_lock:true允许JVM锁住内存,禁止操作系统交换出去. 2.zen.discovery

#include <ShLwApi.h> #pragma comment(lib, "ShLwApi.lib") //插入影像图 Acad::ErrorStatus insertIMGFile(AcDbObjectId& ImgId,CString strCadLayerName,CString strFilePathName,CString KeyWord,AcGePoint2d pntLeftDown,AcGePoint2d pntRightUp) { #if

@ 目录 ES应用场景 ES应用场景举例 应用场景思考 ES和其他数据库对比 ES架构 Gateway Lucene 数据处理 发现机制与脚本 Transport REST full API ES中集群.节点.索引.分片.段等概念 集群 节点 索引 分片 段(segment) 文档(document) 字段(field) 词项(term) 词条(token)(_analyze查询) Mapping 分片解决什么问题? 分片数该怎么设置? 副本解决什么问题? 集群的初期规划 ES底层数据结构 un

目录 1 核心数据类型 1.1 字符串类型 - string(不再支持) 1.1.1 文本类型 - text 1.1.2 关键字类型 - keyword 1.2 数字类型 - 8种 1.3 日期类型 - date 1.4 布尔类型 - boolean 1.5 二进制型 - binary 1.6 范围类型 - range 2 复杂数据类型 2.1 数组类型 - array 2.2 对象类型 - object 2.3 嵌套类型 - nested 2.3.1 对象数组是如何存储的 2.3.2 用nes

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&

1.查看索引以及删除之前的测试索引 1. 查看索引以及索引数量信息 liqiang@root MINGW64 ~/Desktop $ curl -X GET http://127.0.0.1:9200/_cat/indices % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 415 100 415 0 0 8829 0 --:--:--

问题:mapping索引registerordercount字段设置为keyword,但是在进行倒序排的视乎发现,没有按预期排序. keyword类型: "registerordercount": { "type": "keyword" } long类型: "registerordercount": { "type": "long" } 备注:registerordercount是一个数

转:http://www.dataguru.cn/article-11094-1.html 曾勇(Medcl),Elastic 工程师与布道师,2015 年加入 Elastic 公司.加入 Elastic 之前,在搜索和运维等方面积累了超过七年的经验.Elasticsearch 国内首批用户,自 2010 年起就开始接触 Elasticsearch,是 ES 中文社区发起人,也是 Elastic 在中国的首位员工. 我最早是从 2010 年 3 月开始接触 Elasticsearch ,后面在

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上. Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库.但是 Lucene 仅仅只是一个库.为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包. 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的.Lucene 是 很 复杂的.在上一篇博客中介绍了ElasticSe

本文只是写一些常用es命令,这里不用任何客户端,只用 9200/_plugin/head/ 那个端口网页就可以,然后是复合查询. 注意es其实一个idnex只能有一个type,如果一个index做了多个type,坑...太多了,首先 where不能用,然后 聚合也不能用.至少在es2.*是这样的,这个坑你可以搜索下"_type Field Not Available for Aggregation #5634" 1. 查询所有关键字:match_all等同SQL select * fr

Elasticsearch简介 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. Elasticsearch是什么 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎,无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. 但是,Lucene只是一个库.想要发挥其强大的作用,你需使用C#将其集成到你的应用中.L

安装ElasticSearcha 学习ES也有快一个月了,但是学习的时候一直没有总结.以前没有总结是因为感觉不会的很多,现在对ES有一点了解了.索性就从头从安装到使用ES做一个详细的总结,也分享给其他人供他人学习 首先咱们要官网上去下载ES的安装包,推荐下载Linux版的,要是windos 用户可以自己安装一个虚拟机.因为在生产环境或者真正的开发下ES都是步骤在Linux系统中. https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch ,上es的官网上,我们

ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city": { "terms": { "field": "departureCitys" //字段 } } } } 父子结构的索引的聚合 POST product/_search { "size": 0, "aggs&quo

短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

高亮搜索 ES 通过在查询的时候可以在查询之后的字段数据加上html 标签字段,使文档在在web 界面上显示的时候是由颜色或者字体格式的 GET /product/_search { "size": 200, "query": { "match_phrase": { "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

ES的基本概念 1> 集群和节点 一个es集群是由一个或多和es节点组成的集合 每一个集群都有一个名字, 如之前的wali 每个节点都有自己的名字, 如之前的master, slave1, slave2 节点是可以存储数据, 参与索引数据等的独立服务 2> 索引(类似于数据库里面的database) 索引是含有相同属性的文档集合 索引在es中是通过一个名字来识别的, 必须是英文字母小写, 且不含中划线 3> 类型(相当于sql中的table) 一个索引可以定义一个或多个类型, 文档必须属