目录 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 1.2 搜索测试 2 filter与query的区别 2.1 相关度处理上的不同 2.2 性能上的对比 2.3 对比结论 本文以 ES 6.6.5 版本为例进行演示. 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 PUT website/_doc/1 { "title": "小白学ES01", "desc": "the first blog about es&quo

基本概念 索引: 类似于MySQL的表.索引的结构为全文搜索作准备,不存储原始的数据. 索引可以做分布式.每一个索引有一个或者多个分片 shard.每一个分片可以有多个副本 replica. 文档: 类似与MySQL的一行记录. 映射: 所有文档写入索引之前,会进行分析, 分析将输入的文本进行分割为词条,分析哪些词条会被过滤. 文档类型: 每个文档都可以有不同的结构. 不同的文档类不能为相同的属性设置不同的类型. [同一索引中所有文档类型中,一个title字段必须是相同的类型] 索引操作 添加索

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

ES除了实现前几课的基本查询,也可以实现类似关系型数据库的聚合查询,如平均值sum.最小值min.最大值max等等 我们就用上一课的数据作为参考来举例 聚合查询 sum聚合 sum是一个求累加值的聚合,其作用与关系型数据库中相同. GET /lib4/items/_search { "size": 0, //表示查询多少条文档,聚合只需总和结果,输出文档可以设置为0条 "aggs": { //aggs表示是聚合查询 "price_of_sum":

一.写入 先来一个简单的官方例子,插入的参数为-XPUT,插入一条记录. curl -XPUT 'http://localhost:9200/test/users/1' -d '{ "user": "test", "post_date": "2009-11-15T14:12:12", "message": "Elastic Search" }' { "_index":

一.写入 先来一个简单的官方例子,插入的参数为-XPUT,插入一条记录. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 curl -XPUT 'http://localhost:9200/test/users/1' -d '{     "user": "test",     "post_date": "2009-11-15T14:12:12",     "message&q

ORM查询之基于对象的正向查询与反向查询 对象形式的查询 # 正向查询 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) # ret1.publisher是book属性,是Publish对象,非queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(r

1. 什么是DSL查询 由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂.强大的查询. DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现. DSL查询是ES提供的通用查询方式,这种方式最大的特点是开发语言的无关性,即任意的客户端只要支持HTTP请求,就可以通过JSON格式的查询数据完成复杂的搜索. 对于简单查询,使用查询字符串比较好,但是对于复杂查询,由于条件多,逻辑嵌套复杂,查询字符串不易组织与表达,且容易

django之跨表查询及添加记录 一:创建表 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);     一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many). 创建一对一的关系:OneToOne("要绑定关系的表名") 创建一对多的关系:ForeignKey("要绑定关系的表名") 创建多对多的关系:ManyToMany(&qu

聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值   首先,创建数据表如下:     执行列.行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(<计数规范>) FROM <表名> 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值: - ALL 列名:计数指定列的所有非空值行,如果不写,默认为AL

拖了一个星期,终于开始写第三篇了.走起! 聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值   首先,创建数据表如下:     执行列.行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(<计数规范>) FROM <表名> 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值: - ALL 列名:计数

Django基础五之django模型层(二)多表操作 本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄.

#====================================双下划线的跨表查询===============# 前提 此时 related_name=bookList 属性查询: # 查询linux这本书的出版社的地址? # linux_obj=models.Book.objects.filter(title="linux").first() # print(linux_obj.publish.name) # # # 查询老男孩出版社出版过的所有书籍的名字与价格 # #

1.聚合查询 # 聚合函数aggregate,求指定字段的最大值,最小值,平均值,和的值,方法如下 from django.db.models import Avg from django.db.models import Sum from django.db.models import Max from django.db.models import Min obj = models.book.objects.all().aggregate(Avg("Book_price")) pr

1 聚合和分组 聚合:对一些数据进行整理分析 进而得到结果(mysql中的聚合函数) 1aggregate(*args,**kwargs) : 通过对QuerySet进行计算 ,返回一个聚合值的字典.其中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值.即在查询集上生成聚合 from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max # 从整个查询集生成统计值.比如,你想要计算所有在售书籍的平均价钱.django的查询语法提供了一种方式描述所有图书的集合 Book.obje

基于对象的跨表查询 一对多查询(班级表和学生表) 表结构创建 class Class(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) cname = models.CharField(max_length=32) first_day = models.DateField() def __str__(self): return self.cname class Student(models.Model): id = models.Aut

服务器文档下载zip格式   刚好这次项目中遇到了这个东西,就来弄一下,挺简单的,但是前台调用的时候弄错了,浪费了大半天的时间,本人也是菜鸟一枚.开始吧.(MVC的) @using Rattan.Core.Utility;@{ string ButtonScript = string.Empty;}@if (Rattan.Basic.Globals.GetIsAuth(ViewBag.AuthValues, "QuickExport")){ ButtonScript = @"

一.创建多表模型 一对一:OneToOneField 一对多:ForeignKey 多对多:ManyToManyField 创建表时,会自动添加一个nid字段,并且自增,所以id可以不用手动创建 OneToOneField和ForeignKey会自动在后面加上" _id " ManyToManyField会自动创建第三张表 创建表的类,OneToOneField.ForeignKey和ManyToManyField中的to后的主表,1.如果用双引号包裹,那么创建主表的类在上在下都可以

目录 多表操作:增删改,基于对象/双下划线的跨表查询.聚合查询.分组查询.F查询与Q查询 一.创建多表模型 二.一对多增删改表记录 1.一对多添加记录 2.一对多删除记录 3.一对多修改记录 三.一对一增删改记录 四.多对多增删改记录 1.多对多增加记录 2.多对多删除记录 3.多对多清空记录 4.多对多修改记录 五.基于对象的跨表查询--多次查询.子查询 正向查询和反向查询 1.一对一基于对象的跨表查询 2.一对多基于对象的跨表查询 3.多对多基于对象的跨表查询 六.基于双下划线的跨表查询 1

一.ForeignKey操作 正向查找 对象查找(跨表) 语法: 对象.关联字段.字段   示例: book_obj = models.Book.objects.first() # 第一本书对象 print(book_obj.publisher) # 得到这本书关联的出版社对象 print(book_obj.publisher.name) # 得到出版社对象的名称 字段查找(跨表) 语法: 关联字段__字段 示例: print(models.Book.objects.values_list("p