PUT /website/blog/ { "title" : "elasticsearchshi是是什么", "author" : "zhangsan", "titleScore" : 66.666 } 在检索出数据之后,我们观察有一个_source这样的字段, [注意]_source字段在我们检索时非常重要: Es除了将数据保存在倒排索引中,另外还有一分原始文档 原始文档就是存储在_source中的: 其

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

--利用SQL语句来查询字段所在的表 --从某数据库中查出包含 字段名 字段的所有表名 SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME = '字段名'

一.需求 有如下一个表pp_test: id name 1 aa 2 bb 3 cc 4 aa 5 cc 6   要求查出name字段中不重复的值(不算空值),并且按照id的倒序排列(不必输出ID). 可能好多人首先想到的是以下sql: SELECT DISTINCT name,id FROM pp_test WHERE `name`<>'' ORDER BY id DESC 显然,这句是错的. 因为,这句话查询的是name+id不重复的,不是查询name值不重复的. 二.解决 思路:先把表按

mysql有个关键字distinct用来去重的,但是使用时只能放在查询字段的最前边,如: SELECT DISTINCT user_id,age FROM t_user;若不是放在最前边,如:SELECT user_id, DISTINCT age FROM t_user; 是会报错的.那么如果我们只想根据age字段来去重,并且要查出user_id,就不能直接这样执行.需要另找方法.查阅mysql相关使用后,有个group by可以进行分组,那么有个思路就是:分组然后去重.具体看这个需求:要查询

转至:http://blog.csdn.net/u013402772/article/details/51262524 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值. distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段.用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而 这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影

1.先将原索引进行备份 curl -XPOST '192.168.46.163:9200/_reindex?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "source": { "index": "t_finger" }, "dest": { "index": "t_finger180131" } }' 2.创建新索引 curl -X

一.原索引 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "create_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd ||yyyy/MM/dd" } } } } } 二.创建新索引 PUT my_index2 { "mappi

现需要查询出tags为 "" 或者为 null 的数据 { "query": { "bool": { "must": { "match_all": {} }, "filter": [ { "terms": { "_id": [ "ec5db526a7b32bdd1f6ac865cf830436", "e0422a064

{ "query": { "bool" : { "filter" : { "script" : { "script" : { "inline": "params._source.text_content==''" , "lang": "painless" } } } } } }

一.背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,

之前写过一篇SpringData ES 关于字段名和索引中的列名字不一致导致的查询问题,顺便深入学习下Spring Data Elasticsearch. Spring Data Elasticsearch是Spring Data针对Elasticsearch的实现. 它跟Spring Data一样,提供了Repository接口,我们只需要定义一个新的接口并继承这个Repository接口,然后就可以注入这个新的接口使用了. 定义接口: @Repository public interface

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华

自定义mapping的api PUT test_index { "mappings": { #mappings关键字 "doc": { #type "properties": { #字段名称和类型的定义 "name":{ #字段名 "type": "keyword" #字段类型 }, "message":{ "type": "text&q

spring boot 2.X集成ES 进行CRUD操作  完整版 内容包括: ========================================================================================= 1.CRUD:单字段查询.复合查询.分页查询.评分查询√ 2.时间范围查询√ 3.GET方法传入时间类型解析不了的问题√ 4.term和match查询的区别√ 5.filter+query查询的区别√ 6.自定义ES的mapping,自定义

es for apache hadoop(elasticsearch-hadoop.jar)允许hadoop作业(mapreduce.hive.pig.cascading.spark)与es交互. At the core, elasticsearch-hadoop integrates two distributed systems: Hadoop, a distributed computing platform and Elasticsearch, a real-time search an

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

文档目录: https://www.elastic.co/guide/index.html GET _search { "query": { "match_all": {} } } GET /_template/* PUT /_template/hs_server_template { "order": 0, "version": 60001, "index_patterns": [ "hs_se

最近项目中使用了ES搜索,开始时自己搭建了ES环境做测试,后面申请了公司的云平台应用, 对接ES的过程中颇具波折,遇到了很多问题,在这里统一整理记录下: 1,ES的9200 及 9300端口说明 9200作为Http协议,暴露ES RESTful接口端口号,主要用于外部通讯 ES集群之间是通过9300进行通讯 9300作为Tcp协议,jar之间就是通过tcp协议通讯 对接ES请使用9200端口,9300端口不推荐使用了 2, master.data和client节点区别 建议集群中设置 3台 以

漫画版原理介绍 搜索引擎的核心:倒排索引 elasticsearch 基于Lucene的,封装成一个restful的api,通过api就可进行操作(Lucene是一个apache开放源代码的全文检索引擎工具包,必须使用Java作为开发语言集成到项目中) 分布式 elasticsearch和DB的对应关系 DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns ES -> Indices -> Types -> Documents

背景 项目中有个需求是需要几个字段作为标签,统计各个标签的文档数量,同时支持分词后的全文检索功能. 原有的mapping设计: curl -XPUT http://ip:9200/meta_es_metric_data -d' { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "meta_metric&quo