笔者在实际生产环境中经常遇到一些大文件的检索,例如一些书籍内容,PDF文件等.今天这篇博客主要来探讨下如何提升ES在检索大文件的一些性能,经验有限,算是一个小小的总结吧! 1.大文件是多大? ES建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入Elaticsearch. 项目中,有时候需要将一些扫描件.PDF文档.Word.Excel.PPT等文档内容导入Elasticsearch. 比如:将<深入理解Elasticsearch>这边书导入ES,而这边书的全文内容被识别后的大小可能为3MB

高亮搜索 ES 通过在查询的时候可以在查询之后的字段数据加上html 标签字段,使文档在在web 界面上显示的时候是由颜色或者字体格式的 GET /product/_search { "size": 200, "query": { "match_phrase": { "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "

安装ElasticSearcha 学习ES也有快一个月了,但是学习的时候一直没有总结.以前没有总结是因为感觉不会的很多,现在对ES有一点了解了.索性就从头从安装到使用ES做一个详细的总结,也分享给其他人供他人学习 首先咱们要官网上去下载ES的安装包,推荐下载Linux版的,要是windos 用户可以自己安装一个虚拟机.因为在生产环境或者真正的开发下ES都是步骤在Linux系统中. https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch ,上es的官网上,我们

ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city": { "terms": { "field": "departureCitys" //字段 } } } } 父子结构的索引的聚合 POST product/_search { "size": 0, "aggs&quo

短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

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扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

父子结构 父亲type属性查询子type 的类型 父子结构的查询,可以通过父亲类型的字段,查询出子类型的索引信息 POST /product/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "base", "query": { "term": { "productId": { "value":

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关

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谷粒商城--分布式高级篇P102~P128 由于学习的时间也比较少,只有周六周末才有时间出来学习总结,所以一篇一篇慢慢更新吧,本次总结内容为Elasticsearch(相关内容:kibana,es,nginx,ik分词器) [谷粒商城--分布式基础篇P1~P27]: https://blog.csdn.net/Empire_ing/article/details/118860147 [谷粒商城--分布式基础篇P28~P101]https://mp.weixin.qq.com/s/5kvXjLNy

一.前言 在实际使用中搜索结果中的关键词前端通常会以特殊形式展示,比如标记为红色使人一目了然.我们可以通过 ES 提供的高亮功能实现此效果. 二.代码实现 前文查询是通过一个继承 ElasticsearchRepository 的接口实现的,但是如果要实现高亮,这种方式就满足不了了,这里我们需要通过 ElasticsearchTemplate 来完成. 2.1 注入 ElasticsearchTemplate ① ElasticsearchTemplate 类简介 public class El

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

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 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

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,

Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建,可以用于全文搜索,结构化搜索以及近实时分析.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. 说明: Lucene:只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene,学习成本高,Lucene确实非常复杂. Elasticsearch 是 面向文档型数据库,这意味着它存储的是整个对象或者 文档,它不但会存储它们,还会为他们建立索引,这样你就

Elasticsearch简介 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. Elasticsearch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. 但是,Lucene只是一个库.想要发挥其强大的作用,你需使用C#将其集成到你的应用中.L