一.基本查询操作   选择索引 设置type查询条件 搜索         操作说明如图:     二.must, must not,should的区别 must 返回的文档必须满足must子句的条件,类似于 ==   and must not返回的文档必须不满足must not 子句的条件  类似于!=  not should 返回的文档只要满足should中的一个条件即可  类似于 ||  or 三.各类查询参数 term 相当 text  片段 prefix 前缀 wildcard 通配符

我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYSQL学习心得(十二) 触发器 我的MY

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

1. 在Sql server数据库中创建数据库的模型图 -- Database Diagrams 2. 控制面板--管理工具--ODBC数据源链接--创建一个Sql server的数据源链接 3. 打开Visio工具,打开数据库模型--Database--Reverse Engineer[反向工程] 选择要导入到Visio中的表: 4. 将DB的表结构导入到Visio中,界面可能需要略微调整一下 可以在Visio中查看字段的详细信息 将Visio保存成一个文件. 5.打开Word,插入对象 将V

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

安装方法和ik中文分词器一样, 先下载: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 执行: mvn package; 打包成功以后,会生成一个target文件夹,在elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases目录下,找到elasticsearch-analysis-ik-5.1.1.zip,这就是我们需要的安装文件.解压elasticsearch-analysis-ik-5.1

语法: 创建表时的COMMENT内容,要查看这些内容,使用命令: show full fields from '表名称'; 查看tb_usr表字段注释: 创建新表的脚本中, 可在字段定义脚本中添加comment属性来添加注释: create table test( id int not null default 0 comment '用户id' ) 修改表的注释 alter table test1 comment '修改后的表的注释'; 修改字段的注释 alter table test1 mod

ElasticSearch关键字查询,将关键字分词后查询,多个字段,查询出来字段高亮显示. 查询方法如下: public List<NewsInfo> searcher2(String key, String indexId, String type) { List<NewsInfo> newsInfos= new ArrayList<NewsInfo>(); try { // 创建查询索引,参数productindex表示要查询的索引库为productindex Se

什么是分词 把文本转换为一个个的单词,分词称之为analysis.es默认只对英文语句做分词,中文不支持,每个中文字都会被拆分为独立的个体. 示例 POST http://192.168.247.8:9200/_analyze { "analyzer":"standard", "text":"good good study" } # 返回 { "tokens": [ { "token":

SQLServer 2008 R2 删除字段前检查字段的约束: select a.name,b.name as cname from syscolumns a left join sysobjects b on a.cdefault=b.id where a.id=object_id('TableName') and a.name='FieldName'

今天折腾了一天,在es 5.5.0 上安装ik.一直通过官方给定的命令没用安装成功,决定通过手工是形式进行安装.https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik在官网上查询es对应的ik版本号,ik支持自定义词库等,ik是中科院提供的中文分析词库. ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/down

SELECT t.[name] AS 表名,c.[name] AS 字段名,cast(ep.[value] )) AS [字段说明] FROM sys.tables AS t INNER JOIN sys.columns AS c ON t.object_id = c.object_id LEFT JOIN sys.extended_properties AS ep ON ep.major_id = c.object_id AND ep.minor_id = c.column_id WHERE

select column_name,column_comment from INFORMATION_SCHEMA.columns where table_name='my_table'; 或者 show full columns from my_table 其中my_table为具体的表名.

SELECT    *FROM    all_col_commentsWHERE    table_name = UPPER ('t_bn_background')AND OWNER = 'VTER'ORDER BY    COLUMN_name;

show index from 数据库名.表名: 如果是在Navicat这些客户端可以不用写数据库名.

1.自定义4个常用的存储过程: sp_select :select * from sp_helpremark :查表的列,列的类型,备注(这里只查询有备注的列) sp_columns1 : 查表所有的列,列的类型,length sp_columns2 :查表所有的列,横向显示 注意:上面4个自定义存储过程,必须在查询分析器中执行后,才能快捷键使用. A) sp_select : )) as begin set @sql='select * from ' + @sql; exec (@sql);

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

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

Elasticsearch 简介 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎,可以近实时的索引.检索数据.具备高可靠.易使用.社区活跃等特点,在全文检索.日志分析.监控分析等场景具有广泛应用. lucene Lucene介绍与入门使用 Lucene.Net API Elasticsearch 中文社区:https://elasticsearch.cn/article/ Elasticsearch 官方文档:https://www.elastic.co/

初次接触 Elasticsearch 的同学经常会遇到分词相关的难题,比如如下这些场景: 1.为什么明明有包含搜索关键词的文档,但结果里面就没有相关文档呢? 2.我存进去的文档到底被分成哪些词(term)了? 3.我自定义分词规则,但感觉好麻烦呢,无从下手 1.从一个实例出发,如下创建一个文档: 然后我们做一个查询,我们试图通过搜索 eat 这个关键词来搜索这个文档 ES的返回结果为0.这不太对啊,我们用最基本的字符串查找也应该能匹配到上面新建的文档才对啊! 先来看看什么是分词. 2. 分词 搜