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

比如:要求实现SQL中like “%xxxx%”的匹配效果. wildcard通配 这种效果在ES中最匹配的做法是用wildcard query通配,这种情况不会对query分词,而是直接遍历倒排索引逐个匹配计算,性能是无法想象的,大家慎用. match全文匹配 效果最差的做法是用match全文检索,这种情况只要query分词的任何一个term出现在倒排中,就会召回文档,所以很容易搜出一些八竿子打不着的文档. term匹配 如果你的搜索词本身不需要分词,只是一个term的话,那么直接走term

原文地址:https://blog.csdn.net/sxf_123456/article/details/78845437 elasticsearch 中term与match区别 term是精确查询 match是模糊查询 term查询 term是代表完全匹配,也就是精确查询,搜索前不会再对搜索词进行分词,所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个.比如说我们要找标题为北京奥运的所有文档 $curl -XGET http://localhost:9200/index/doc/_search?pr

(一)text字段和keyword字段的区别 以下给出一个例子: 首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段: PUT my_index { "mappings": { "products": { "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } } 然后查询是否有索引: GET _cluster/state 可以看到已经创

elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的.一般要在外面加个query为key的机构. match 最简

原文地址:https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是

match vs term 这个问题来自stackoverflow https://stackoverflow.com/questions/23150670/elasticsearch-match-vs-term-query 首先还原一下这个场景 创建索引test,含有一个_doc类型 PUT /test { "mappings" : { "_doc" : { "properties" : { "field1" : { &qu

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

es种有两种查询模式,一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单搜索或查询字符串(query string)搜索,比如 GET /megacorp/employee/_search //查询全部员工 GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith //查询last_name为Smith的员工 另外一种是通过DSL语句来进行查询,被称为DSL查询(Query DSL),DSL是Elasticsearch提供的一种丰富且灵活的查询语言,该语

es种有两种查询模式,一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单搜索或查询字符串(query string)搜索,比如 GET /megacorp/employee/_search //查询全部员工 GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith //查询last_name为Smith的员工 另外一种是通过DSL语句来进行查询,被称为DSL查询(Query DSL),DSL是Elasticsearch提供的一种丰富且灵活的查询语言,该语

1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词. 比如查询条件是: { "query":{ "term":{ "foo": "hello world" } } } 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello world”这整个词,那么不会返回任何值. 但是如果使用“hell

1.数据准备 首先创建book索引 PUT /book/ { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", "analyzer": &q

Text 概念 Text 数据类型被用来索引长文本,比如说电子邮件的主体部分或者一款产品的介绍.这些文本会被分析,在建立索引前会将这些文本进行分词,转化为词的组合,建立索引.允许 ES来检索这些词语.text 数据类型不能用来排序和聚合. Keyword 概念 Keyword 数据类型用来建立电子邮箱地址.姓名.邮政编码和标签等数据,不需要进行分词.可以被用来检索过滤.排序和聚合.keyword 类型字段只能用本身来进行检索. 注意:如果不像以上通过mapping 配置索引时,遇到字符串类型时候

lasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行分

Elasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行

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

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": { "