ES SQL使用说明文档 一.Elasticsearch术语介绍 l  接近实时(NRT): Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台.这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟,包括如果做了集群的话,集群中的各个节点数据同步也是接近实时的. l  集群(cluster): 一组拥有共同的 cluster name 的节点. l  节点(node): 集群中的一个 Elasticearch 实例. l  索引(index): ElasticSearch将它的数据

1.查询数量 1 2 3 4 5 6 7 curl -XGET 'http://192.168.6.97:9200/_count?pretty' -d ' {     "query": {         "match_all": {}     } } ' 2.查询所有文档 1 GET /index/type/_search?pretty 3.查询固定字段 1 GET /index/type/_search?q=字段:搜索值 tip:相关性官方解释 Elastics

1.题记 工欲善其事必先利其器,ELK Stack的学习和实战更是如此,特将工作中用到的“高效”工具分享给大家. 希望能借助“工具”提高开发.运维效率! 2.工具分类概览 2.1 基础类工具 1.Head插件 1)功能概述: ES集群状态查看.索引数据查看.ES DSL实现(增.删.改.查操作)比较实用的地方:json串的格式化 2)地址:http://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 2.Kibana工具 除了支持各种数据的可视化之外,最重要的是:支持Dev

本篇博客是对前期工作中遇到ES坑的一些小结,顺手记录下,方便日后查阅. 0.前言 为了讲解不同类型ES检索,我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索: . title 标题: . authors 作者: . summary 摘要: . release data 发布日期: . number of reviews 评论数. 首先,让我们借助 bulk API批量创建新的索引并提交数据. PUT /bookdb_index { }} POST /bookdb_index/book/_bulk { }

一.前言 之前有个需求,是使ElasticSearch支持使用SQL进行简单查询,较新版本的ES已经支持该特性(不过貌似还是实验性质的?) ,而且git上也有elasticsearch-sql 插件,之所以决定手写一个,主要有两点原因: 1. 目前用的ES版本较老 2. elasticsearch-sql虽好,但比较复杂,代码也不易维护 3. 练练手  二.技术选型 目前主流软件中通常使用ANTLR做词法语法分析,诸如著名的Hibernate,Spark,Hive等项目,之前因为工作原因也有所接

Elasticsearch SQL用法详解  mp.weixin.qq.com 本文详细介绍了不同版本中Elasticsearch SQL的使用方法,总结了实际中常用的方法和操作,并给出了几个具体例子. 一.5.x中ES-SQL用法 Elasticsearch 5.x版本中,SQL功能还没有集成到Elasticsearch源码中,需要下载第三方插件后才能使用,配置过程如下: 1.安装ES-SQL依赖node npm ES-SQL 5.x版本以后,安装需要依赖node和npm,先安装node和np

基础类工具 1.Head插件 1)功能概述: ES集群状态查看.索引数据查看.ES DSL实现(增.删.改.查操作) 比较实用的地方:json串的格式化 2)地址:http://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 2.Kibana工具 除了支持各种数据的可视化之外,最重要的是:支持Dev Tool进行RESTFUL API增删改查操作. --比Postman工具和curl都方便很多. 地址:https://www.oschina.net/p/kibana 3.E

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

1. 概述 之前聊了一下 Elasticsearch(ES)的基本使用,今天我们聊聊 Elasticsearch(ES)的高级搜索(DSL搜索),由于DSL搜索内容比较多,因此分为两篇文章完成. 2. 场景说明 2.1 创建索引同时创建映射 PUT  http://192.168.1.11:9200/index_user 参数: { "settings":{ "index":{ "number_of_shards":5, "number

1. 概述 之前聊了Elasticsearch(ES)的高级搜索(DSL搜索)的一部分内容,今天把剩下的部分聊完. 2. 场景说明 2.1 创建索引同时创建映射 PUT  http://192.168.1.11:9200/index_user 参数: { "settings":{ "index":{ "number_of_shards":5, "number_of_replicas":0 } }, "mappings

一.旧版elasticsearch-dsl 很多同学在python搜索引擎视频中关于看到的第十章elasticsearch使用中使用python创建mapping老师使用的以下代码,这些代码对于elasticsearch-dsl的引用已经失效,会报异常错误 from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Comple

Query and filter context Match All Query 最简单的search请求,匹配所有文档,文档的_score值都是1,示例: get twitter/_search{    "query": {        "match_all": {}    }} 可以使用boost改变文档的_score值,示例: get twitter/_search{    "query": {        "match_al

elasticsearch中的API:http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4862992.html elasticsearch查询系列:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/category/2718099   ElasticSearch 常用的查询过滤语句:http://www.cnblogs.com/ghj1976/category/551488.html

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

几个月前就一直有博友关心DSL的问题,于是我想一想,我在gac.codeplex.com里面也创建了一些DSL,于是今天就来说一说这个事情. 创建DSL恐怕是很多人第一次设计一门语言的经历,很少有人一开始上来就设计通用语言的.我自己第一次做这种事情是在高中写这个傻逼ARPG的时候了.当时做了一个超简单的脚本语言,长的就跟汇编差不多,虽然每一个指令都写成了调用函数的形态.虽然这个游戏需要脚本在剧情里面控制一些人物的走动什么的,但是所幸并不复杂,于是还是完成了任务.一眨眼10年过去了,现在在写Gac

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

Elasticsearch支持很多查询方式,其中一种就是DSL,它是把请求写在JSON里面,然后进行相关的查询. 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "

Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elasticsearch.cn/guide/reference/query-dsl/) http://elasticsearch.qiniudn.com/ --简介-- elasticsearch 提供基于JSON的完整的Query DSL查询表达式(DSL即领域专用语言). 一般来说, 普通的查询如 term 或者 prefix. 另外还有混合查询如 bool 等. 另外查询表达式(Queries)还能够关联特定的过

ES提供了丰富多彩的查询接口,可以满足各种各样的查询要求.更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句.采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句.目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search. elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询. Query DSL当作是一系列

Elasticsearch支持很多查询方式,其中一种就是DSL,它是把请求写在JSON里面,然后进行相关的查询. Query DSL 与 Filter DSL DSL查询语言中存在两种:查询DSL(query DSL)和过滤DSL(filter DSL). 它们两个的区别如下图: query DSL 在查询上下文中,查询会回答这个问题--"这个文档匹不匹配这个查询,它的相关度高么?" 如何验证匹配很好理解,如何计算相关度呢?ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越

http://jingyan.baidu.com/article/3052f5a1e8a06397f31f8699.html --------------------------- http://elasticsearch-dsl.readthedocs.org/en/latest/ python dsl es ------------------------------------------- https://sematext.com/blog/2016/04/25/elasticsearc