es aggs top_hits 过滤

2024-11-10

Elasticsearch去重查询/过滤重复数据（聚合）

带家好,我是马儿,这次来讲一下最近遇到的一个问题我司某个环境的es中被导入了重复数据,导致查询的时候会出现一些重复数据,所以要我们几个开发想一些解决方案,我们聊了聊,相出了下面一些方案: 1.从源头解决:导入数据时进行唯一性校验 2.从数据解决:清洗数据,将重复的数据查出后清理,然后入库 3.从查询解决:查询时筛选重复数据我就从查询着手,找到了聚合查询的方法聚合(Aggregations) 聚合功能为ES带来了统计分析的能力,类似于SQL语言中的group by,avg,sum等函数桶(

重学ES系列之过滤数组

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>过滤数组</title> </head> <b

一文带你了解elasticsearch

一文带你了解elasticsearch cxf2102100人评论160人阅读2019-07-02 21:31:36 elasticsearch es基本概念 es术语介绍文档Document 用户存储在es中的数据文档索引Index 由具有相同字段的文档列表组成节点node 一个Elasticsearch的运行实例,是集群的构成单元集群Cluster 由一个或多个节点组成,对外提供服务 document介绍 json object,由字段(field)组成,常见数据类型如下: 字符

ElasticSearch搜索(一)

首先从ES的支持的字段说起,ES文档中字段有多种类型官方文档. 这几个比较常用: text,keyword,integer,float,boolean,object,geo_point(地理坐标),geo_shape(描述地理区域),date. 注:不要以为date只能表示 2015-01-01 这种类型,2015/01/01 12:10:30这种类型也一样可以,不像MySQL里面时间还分很多种细分的类型,ES就一个date类型. 注意:这里没有列出array,在ES中,array不是一种单独

基于Elasticsearch的智能客服机器人

本次分享主要会介绍一下ES是如何帮我们完成NLP的任务的.在做NLP相关任务的时候,ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索,需要使用一些与语义相关的方法进行改进.但是ES的很多特性对我们优化搜索体验是非常有帮助的. 简介-Dr.cleaner/Dr.X系列产品我们主要服务的项目是MAC上的APP——Dr.cleaner以及Dr.X系列产品. Dr.cleaner在多个国家.地区的清理类MAC APP中排名第一,日活接近百万. 幸福的烦恼:客服多语言.跨时区:我们的APP在国内可能还不是非常出

Elastalert 监控

1.logstash 做监控的优劣适合match-then-alert 的方式 logstash-filter-metric logstash-input-http_poller 无状态.进程间数据无法交流无复杂表达能力 logstash 做监控没有复杂的语法,同时越复杂的功能越消耗资源,本身logstash 就非常的消耗资源利用logstash mail 插件有点low 2.spark 做监控的优劣 streaming 方式做准实时监控,需要预定义模式和编程能力,checkpoint 会

Elasticsearch 过滤器

序本文主要记录es的查询过滤的使用. 使用过滤器过滤器不影响评分,而评分计算让搜索变得复杂,而且需要CPU资源,因而尽量使用过滤器,而且过滤器容易被缓存,进一步提升查询的整体性能. post_filter(先查询再过滤) { "query": { "match":{"title":"Catch-22"} }, "post_filter":{ } } } filtered(先过滤再查询,速度快) { &q

解析如何利用ElasticSearch和Redis检索和存储十亿信息

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的

elasticsearch 过滤器的种类

elasticsearch之查询过滤 elasticsearch elastic-search xixicat 2月13日发布推荐 1 推荐收藏 2 收藏,289 浏览序本文主要记录es的查询过滤的使用. 使用过滤器过滤器不影响评分,而评分计算让搜索变得复杂,而且需要CPU资源,因而尽量使用过滤器,而且过滤器容易被缓存,进一步提升查询的整体性能. post_filter(先查询再过滤) { "query": { "match":{"title&q

ES 在聚合结果中进行过滤

ES查询中,先聚合,在聚合结果中进行过滤 { "size": 0, "aggs": { "terms": { "terms": { "field": "mustTags", "include": ".*总则.*", "size": 999 } } } } 有include,自然就有exclude,用法一样,支持通配符匹配(正则方

es的查询、排序查询、分页查询、布尔查询、查询结果过滤、高亮查询、聚合函数、python操作es

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系列十八、FileBeat发送日志到logstash、ES、多个output过滤配置

一.FileBeat基本概念简单概述最近在了解ELK做日志采集相关的内容,这篇文章主要讲解通过filebeat来实现日志的收集.日志采集的工具有很多种,如fluentd, flume, logstash,betas等等.首先要知道为什么要使用filebeat呢?因为logstash是jvm跑的,资源消耗比较大,启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存,而filebeat只需要10来M内存资源.常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat送到

Android OpenGL ES(七)----理解纹理与纹理过滤

1.理解纹理 OpenGL中的纹理能够用来表示图像.照片,甚至由一个数学算法生成的分形数据.每一个二维的纹理都由很多小的纹理元素组成.它们是小块的数据,类似于我们前面讨论过的片段和像素.要使用纹理,最经常使用的方式是直接从一个图像文件载入数据. 每一个二维纹理都有其自己的坐标空间,其范围是从一个拐角的(0,0)到还有一个拐角的(1.1).依照惯例,一个维度叫做S,而还有一个称为T.当我们想要把一个纹理应用于一个三角形或一组三角形的时候.我们要为每一个顶点指定一组ST纹理坐标,以便OpenGL知道

ES 23 - 检索和过滤的区别 (query vs. filter)

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

es过滤集提升权重

es { "query":{ "function_score":{ "query":{ "match":{ "name":"头痛" } }, "functions":[ { "field_value_factor":{ "field":"reference_count" }, "weight&quo

ES的Query、Filter、Metric、Bucketing使用详解

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

es中级部分知识点总结

--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------- 1 es 5.2 以后 type:text 的字段或默认建立一个最长 256 个字符的不分词的 fie

分布式搜索引擎Elasticsearch的查询与过滤

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":

ES 父子文档查询

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

ES进阶--04

第30节彻底掌握IK中文分词_上机动手实战IK中文分词器的安装和使用之前大家会发现,我们全部是用英文在玩儿...好玩儿不好玩儿...不好玩儿中国人,其实我们用来进行搜索的,绝大多数,都是中文应用,很少做英文的standard:没有办法对中文进行合理分词的,只是将每个中文字符一个一个的切割开来,比如说中国人 --> 中国人英语的也要学:所以说,我们利用核心知识篇的相关的知识,来把es这种英文原生的搜索引擎,先学一下; 因为有些知识点,可能用英文讲更靠谱,因为比如说analyzed,pal

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