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

---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

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

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.按日期衰变 GET news/doc/_search { "query" : { "function_score": { "query": {"multi_match" : { "query" : "生物医药", "fields": ["title"], "type":"phrase" } }, &quo

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

以下ELK系列文章参考自http://www.tianyiqingci.com/ 总目录: Monitor API ElasticSearch聚合分析API Elasticsearch信息检索API ElasticSearch索引管理API 附录 Monitor API Cluster health 查看集群健康状态接口. http://localhost:9200/_cluster/health?pretty { "cluster_name" : "my.es.cluste

目的驱动 大多数情况下,都是为了解决某个问题或完成某项任务,才需要进行针对性的.大范围的.细致化的信息获取. 那么,信息获取的方式和来源,就应该紧紧围绕这个"问题和任务"本身来确定. 不应该引入过多弱相关性的信息,这会浪费你的精力,迷失在信息沼泽,加大后续信息分析的工作量和难度. 以终为始,莫忘初心!端到端的持续关注需求本质和核心内容,用目的驱动的方式处理信息,这是最基本的素质. 渠道汇总 包括但不仅限于如下途径: 书籍 合理选择和有效阅读相关书籍.系统化获取信息的途径之一. 具体的方

 公司培训内容 -------------->记一笔 dubbo 微服务soadiamond-server 配置中心kafka rocketmq消息队列cas-server 单点登录spring-session 分布式会话redis (redisson客户端)elastic-job 分布式作业调度框架JMX java监控ELK 开源实时日志分析solr(lucene)es 搜索引擎 转自  http://blog.csdn.net/littlechang/article/details/8642

其实从面相对象的角度来理解这个问题,就会很清晰.java中的一切皆对象即把世间万物(Everything in the world)看做java对象,任何处理不了的问题都可以先转化成java对象在做处理. 一.处理json数据:处理json数据目前主流的有四种方法,在不同的场景之中我们可以选择合适转化方式 1.首先是阿里巴巴的fastJson,这种号称拥有最快的处理json数据的能力,先帖代码 fastjson生成json字符串(JavaBean,List<JavaBean>,List<

最近公司用到了ES搜索引擎,调研发现大公司常用的搜索引擎还有Solr. 鉴于 Lucene 强大的特性和稳定性,有很多种基于 Lucene 封装的企业级搜索平台.其中最流行有两个:Apache Solr 和 Elastic search. Apache Solr:它本身是 Apache Lucene 项目下的开源企业搜索平台,算是 Lucene 的直系.美团.阿里搜索服务是基于 Solr 来搭建的. Elastic Search:简称 ES,由 Elastic 公司开发.Elastic 成立于

ELK是elastic公司提供的一套完整的收集日志并分析展示的产品,分别表示Elasticsearch.Logstash和kibana. (官网截个图) 先来一段个人粗浅的认识: Elasticsearch简称ES,是一个建立在全文搜索引擎Apache Lucene基础上的实时的分布式搜索及分析引擎. Logstash是一个具有实时传输能力的数据收集引擎,由三个组件构成,其中input组件负责收集数据,常用的数据源包括文件类型.数据库类型:filter组件是用来用来过滤数据:output组件是L

<福利:33套AI技术视频免费领取> 视频获取方式:请加机器学习和自然语言(QQ群号:436303759)群后,私信群主获取(备注上自己想要获取是视频名称),仅限本群公众号粉丝成员,多套视频获取时间为4月30日至5月4日,五一之后加入成员可以获取视频1-2套,成功参与视频共享者可以获取全部资源. 截止2019年4月29日经过严格视频质量审核通过的视频为8类包括Python Web技术视频3套.大数据技术视频3套.机器学习技术视频3套.深度学习技术视频8套.数据科学视频6套.数据挖掘视频2套.自