目录 1 范围查询的符号 2 数值范围查询 3 时间范围查询 3.1 简单查询示例 3.2 关于时间的数学表达式(date-math) 3.3 关于时间的四舍五入 4 日期格式化范围查询(format) 5 时区范围查询(time_zone) 1 范围查询的符号 符号 含义 gte greater-than or equal to, 大于或等于 gt greater-than, 大于 lte less-than or equal to, 小于或等于 lt less-than, 小于 2 数值范围

es的六种搜索方式 query string search GET /ecommerce/product/_search //查询所有数据 { "took": 4,//耗费几毫秒 "timed_out": false,//是否超时 "_shards": {//数据拆分成5个分片,对所有请求都会打到所有primary shared(或者是它的某个replica shared也可以) "total": 5, "succe

版权声明:本文为非原创文章,出处:http://blog.csdn.net/xiaohulunb/article/details/37877435. elasticsearch 分布式搜索系列专栏:http://blog.csdn.net/xiaohulunb/article/category/2399789 内容涉及代码GitHub地址: 点击打开链接   官方API:http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/client/java

1.filter与query示例PUT /company/employee/2{ "address": { "country": "china", "province": "jiangsu", "city": "nanjing" }, "name": "tom", "age": 30, "join_

原文地址:https://www.cnblogs.com/pypua/articles/9459941.html package com.elasticsearch; import org.elasticsearch.action.ActionListener; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.index.query.IndicesQueryBuilder; impor

GET /company/employee/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "range": { "age": { "gte": 30 } } } } }, "sort": [{ "join_date": { "order": "asc"

Query-Time Boosting In Prioritizing Clauses, we explained how you could use the boost parameter at search time to give one query clause more importance than another. For instance: GET /_search { "query": { "bool": { "should":

1:搜索文档数据(单个索引) @Test public void getSingleDocument(){ GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "tweet", "1").get(); System.out.println(response.toString()); } 2:搜索文档数据(多个索引) @Test public void getMutileDocument(){ M

1.设置空格分词器 PUT /my_index/my_type/_mapping { "my_type": { "_all": { "analyzer": "whitespace" } } } 2.聚合并排序 3.空字符条件term不起作用,或者false不起作用,处理方法 4.如何像sql一样使用in 或者not in in , , }; query.Add(q => q.Terms(m1 => m1.Field

本文以TermQuery,GlobalOrdinalsStringTermsAggregator为例,通过代码,分析es,lucene搜索及聚合流程.1:协调节点收到请求后,将search任务发到相关的各个shard. 相关代码: TransportSearchAction.executeSearch TransportSearchAction.searchAsyncAction.start AbstractSearchAsyncAction.executePhase(SearchQueryTh

ES当中大部分的内容都已经学习完了,今天呢算是对前面内容的查漏补缺,把ES中非常实用的功能整理一下,在以后的项目开发中,这些功能肯定是对你的项目加分的,我们来看看吧. 高亮 高亮在搜索功能中是十分重要的,我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出,让用户聚焦在搜索的内容上.我们看看在ES当中是怎么实现高亮的,我们还用之前的索引ik_index,前面的章节,我们搜索过香蕉好吃,但是返回的结果中并没有高亮,那么想要在搜索结果中,对香蕉好吃高亮该怎么办呢?我们看看, POST /ik_index/_sea

一.前言 上篇介绍了 ES 的基础搜索,能满足我们基本的需求,然而在实际使用中还可能希望搜索「番茄」能将包含「西红柿」的结果也罗列出来,本篇将介绍如何实现同义词之间的搜索. 二.安装 ES 同义词插件 2.1 同义词插件简介 GitHub 地址:https://github.com/ginobefun/elasticsearch-dynamic-synonym 定时从 MySQL 中获取自定义词库,支持「扩展词」及「停用词」 2.2 安装步骤 参考 GitHub 中的项目说明 三.自定义分析器

一.前言 上篇介绍了 ES 的同义词搜索,使我们的搜索更强大了,然而这还远远不够,在实际使用中还可能希望搜索「fanqie」能将包含「番茄」的结果也罗列出来,这就涉及到拼音搜索了,本篇将介绍如何具体实现. 二.安装 ES 拼音插件 2.1 拼音插件简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 2.2 安装步骤 ① 进入 ES 的 bin 目录 $ cd /usr/local/elasticsearch/bi

准备 首先先声明下,我这里使用的 ES 版本 5.2.0. 为了便于理解,这里以如下 index 为格式,该格式是通过 PMACCT 抓取的 netflow 流量信息, 文中所涉及的到的例子,全基于此 index. 本篇涉及的内容可以理解为 ES 的入门内容,主要针对词项的过滤,为基础篇. { "_index": "shflows_agg_1600358400", "_type": "shflows_agg", "_

首先从ES的支持的字段说起,ES文档中字段有多种类型 官方文档. 这几个比较常用: text,keyword,integer,float,boolean,object,geo_point(地理坐标),geo_shape(描述地理区域),date. 注:不要以为date只能表示 2015-01-01 这种类型,2015/01/01 12:10:30这种类型也一样可以,不像MySQL里面时间还分很多种细分的类型,ES就一个date类型. 注意:这里没有列出array,在ES中,array不是一种单独

Kibana 搜索语法 Kibana 支持三种搜索语法, 分别是 Lucene query 语法, 基于 json 的 ES query语法, 以及 Kuery 语法. 前两种语法可以直接使用, Kuery语法需要先启用. Lucene query 语法学习简单快速, ES query 语法相对复杂, 但更强大, 适合基于ES的程序开发. 这里仅仅关注Lucene query 语法. 参考: http://www.cnblogs.com/pengzhen/p/6930211.html http:

在ElaticSearch里面,路由功能算是一个高级用法,大多数时候我们用的都是系统默认的路由功能,一个es索引可以分多个shard和每个shard又可以有多个replia,默认情况下,elasticsearch是通过hash的方式确定每个文档所属的分片的,公式如下: shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards _routing字段的取值,默认是_id字段 num_primary_shards表示索引有多少个shard 最终得到这条数据应该在被

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. Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据 面向文档 应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期.

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

需求 雪花啤酒  需要搜索雪花.啤酒 .雪花啤酒.xh.pj.xh啤酒.雪花pj ik导入 参考https://www.cnblogs.com/LQBlog/p/10443862.html,不需要修改源码步骤就行 拼音分词器导入 跟ik一样 下载下来打包移动到es plugins 目录名字改为pinyin https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 测试 get请求:http://127.0.0.1:9200/_analyze b

Elasticsearch Client发送搜索请求,某个索引库,一般默认是5个分片(shard). 它返回的时候,由各个分片汇总结果回来. 官网API https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/2.4/index.html es 在查询时, 可以指定搜索类型为下面四种: QUERY_THEN_FETCH QUERY_AND_FEATCH DFS_QUERY_THEN_FEATCH DFS_QUERY_AND_FE