一.创建索引库 执行:,索引库的名称为zhen 结果(我已经创建过了,重复执行会报错): 二.创建索引 1.添加索引 2.添加索引(动态添加新列) 3.添加指定id的索引[根据id可以直接修改一前的索引] 三.搜索 1.根据id搜索 2.根据字段搜索[每一个_source对应一条索引] 3.多条件组合搜索 [root@zhen ~]# curl -H "Content-Type: application/json" -XGET http://192.168.245.133:9200/z

公司早在一年前就上ES作为后端搜索服务的项目 ,我们PHPer只是负责实现业务接口,es的一些查询,优化技巧由另一组同事(JAVAer)负责,有时,一个需求过来,改动较大时,需要更改查询json语句,要java的同事协助,查询句子是由JAVA的同事用JAVA封装过的,风们只管调用API,和发送同事给的json查询句子,我想自己学一下,请问是不是要先学会java?我的目标至少要学会真实理解es的各项查询方式和如何编写那些复杂的查询json串.懂的大神指条明路. 一个PHPer如何深入学习ES搜索引

---toc: truetitle: 一周一个中间件-ES搜索引擎date: 2019-09-19 18:43:36tags: - 中间件 - 搜索引擎--- ## 前言 > 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. ## 背景> 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进

toc: true title: 一周一个中间件-ES搜索引擎 date: 2019-09-19 18:43:36 tags: - 中间件 - 搜索引擎 前言 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. 背景 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进行相似度匹配. 例如 搜索

1.es简介 2.es优缺点 3.es使用 4.es可以解决的问题 5.es举例 6.es执行结果截图 7.es数据增量方案 8.使用es搜索 一.es简介 es是一个是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. es是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. es使用Lucene作为内部引擎,

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎(与Solr类似),基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 二.相关概念 cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点通过选举产生,主从节点是对于集群内部来说的.ES的一个

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

基本概念: 索引Index es吧数据放到一个或者多个索引中,如果用关系型数据库模型对比,索引的地位与数据库实例(db)相当.索引存放和读取的基本单元是文档(document).es内部使用的是apache lucene实现的索引中数据的读写.(es被视为单独的一个索引,在lucene中不止一个,因为分布式中,es会用到分区shards和备份replicas机制讲一个索引存储多份). 文档document 在es中,文档主要是存储实体.所有的es应用需求最后都需要统一建成一个检索模型:检索相关文

1.打开SecureCRT工具,输入服务器IP.端口号,确认后根据提示输入账号密码. 2.进入后判断服务器是否安装过JDK(1.6.0以上版本), 输入命令:#  java  –version 3.如果版本非1.6.0以后,请卸载安装1.7.0版本,卸载方法, ①   输入命令:#  rpm -qa | grep  gcj(查看自带的JDK的相关信息) 卸载命令:# rpm –e --nodeps java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 ②   输入命令:

1. 建立连接 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) 2. 查询所有数据 # 方式1: es.search(index="index_name", doc_type="type_name") # 方式2: body = { "query":{ "match_all":{} } } es.s

一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

一.Android OpenSL ES 介绍 OpenSL ES (Open Sound Library for Embedded Systems)是无授权费.跨平台.针对嵌入式系统精心优化的硬件音频加速API.它为嵌入式移动多媒体设备上的本地应用程序开发者提供标准化, 高性能,低响应时间的音频功能实现方法,并实现软/硬件音频性能的直接跨平台部署,降低执行难度,促进高级音频市场的发展.简单来说OpenSL ES是一个嵌入式跨平台免费的音频处理库. Android的OpenSL ES库是在NDK的

最近公司用到了ES搜索引擎,由于ES是基于Lucene的企业搜索引擎,无意间在“聊聊架构”微信公众号里发现了这篇文章,分享给大家. 请点击链接:聊聊基于Lucene的搜索引擎核心技术实践

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.集群环境搭建 1.环境概览 ES版本6.3.2,集群名称esmaster,虚拟机centos7. 服务群 角色划分 说明 en-master master 主节点:esnode1 en-node01 slave 从节点:esnode2 en-node02 slave 从节点:esnode3 ElasticSearch基础功能和用法: MySQL数据全量和增量方式向ES搜索引擎同步 Linux系统Centos7环境搭建ElasticSe

看下图的淘宝页面,可以看到搜索有多个条件及搜索产品,并且支持多种排序方式,例如按价格:其实这块有个特点,就是不管你搜索哪个商品他都是有分类的,以及他对应的品牌,这两个是固定的,但其它参数不一定所有商品都具有:这一块设计就涉及到动态变化数据的加载,设计是比较复杂的,这个可以在后面慢慢说,其实这次想分析的主要是es的搜索服务使用 一.es的搜索服务使用 完成关键字的搜索功能 完成商品分类过滤功能 完成品牌.规格过滤功能 完成价格区间过滤功能 二.ES服务的搭建 在搭建服务前先理下流程,其实流程也很简

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

ELK stack: Lucene: 文档:document 包含了一个或多个域的容器 field:value 域: 有很多选项 索引选项,存储选项,域向量使用选项 索引选项用于通过倒排索引来控制文本是否可被搜索: Index:ANALYZED 分析(切词)并单独作为索引项 Index.Not_ANALYZED 不分析(不切词),把整个内容当做一个索引项 Index.ANYLYZED_NORMS:类似于index:ANALYZED,但不存储token的Norms(加权基准)信息 Index.No

Elasticsearch概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com Elasticsearch官网地址 https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/ Elasticsearch简称为ES,是一个基于Lecene开源的分布式高度可扩展的搜索和数据分析引擎,使用Java语言开发,带有RESTful 风格的API,是目前最流行的企业级搜索引擎:能够快速.接近实时地存储.搜索和分析大量数据:通常被用作底层引擎/技术,为具有复杂搜索特性

从kafka里面把日志取出来,写入ES,使用Kibana做可视化展示 1. ElasticSearch 1.1 介绍 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful接口的全文搜索引擎.Elasticsearch还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据.可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. 1.2 Ela