今天来了解下 Elasticsearch(以下简称 ES) 中的 Query 和 Filter. 在 ES 中,提供了 Query 和 Filter 两种搜索: Query Context:会对搜索进行相关性算分 Filter Context:不需要相关性算分,能够利用缓存来获得更好的性能 举一个栗子,比如需要搜索一场电影,包含以下信息: 评论中包含了烧脑,评分高于 8 分,同时上映时间在 2010 到 2020 之间. 所以这个搜索包括了三个判断逻辑,针对三个不同的字段进行查询,如果需要满足这

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

一.前言 上篇介绍了搜索结果高亮的实现方法,本篇主要介绍搜索结果相关性排序优化. 二.相关概念 2.1 排序 默认情况下,返回结果是按照「相关性」进行排序的--最相关的文档排在最前. 2.1.1 相关性排序(默认) 在 ES 中相关性评分 由一个浮点数表示,并在搜索结果中通过「 _score 」参数返回,默认是按照 _score 降序排列. 2.1.2 按照字段值排序 使用「 sort 」参数实现,可指定一个或多个字段.然而使用 sort 排序过于绝对,它会直接忽略文档本身的相关度,因此仅适合在

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华

(1).添加starter依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> (2).配置相关属性 spring.data.elasticsearch.cluster-name=docker-cluster spr

1.安装ES 首先我们需要去官网下载安装包  官方下载地址 下载后不需要编译,直接解压 解压后结构是这样的(2.5以上版本会有plugins目录,没有的需要手动创建) 方式一: 创建一个es用户(因为es不允许使用root用户启动) useradd es 将该目录权限修改为es用户所有 chown es:es -hR . 所有要作为es节点的机器都要执行以上操作 *********** 以下亲测 *********** #添加一个用户:elasticsearch $useradd elastic

首先,必须吐槽一下,springboot这个elasticsearch包对于elasticsearch的支持十分不友好,目前只支持很低版本的elasticsearch,如果有哪位大牛知道如何兼容更高版本的elasticsearch,欢迎给我留言. es下载地址:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 我测试的es版本是2.4.5,spring-boot-starter-data-elasticsearch不支持太高版本的elasticsear

ElasticSearch CRUD 1.springboot springData es spring data 是spring对数据访问抽象.这些数据可以放入db,index,nosql等包含以下: spring data jpa spring对关系型数据库访问支持 spring data ES  spring对es数据访问支持 spring data redis等 spring对redis数据访问支持 spring data ..... springboot springdata xxxx

最近博主有一些elasticsearch的工作,所以更新的慢了些,现在就教大家快速入门,并对一些基本的查询.更新需求做一下示例,废话不多说开始: 1. ES快速上手 es下载:[https://elasticsearch.cn/download/]()这里关于es所需要的链接基本都有,可以快速下载使用 当你解压好了归档文件之后,Elasticsearch 已经准备好运行了 1 cd elasticsearch-<version> 2 ./bin/elasticsearch es默认端口9200

看下图的淘宝页面,可以看到搜索有多个条件及搜索产品,并且支持多种排序方式,例如按价格:其实这块有个特点,就是不管你搜索哪个商品他都是有分类的,以及他对应的品牌,这两个是固定的,但其它参数不一定所有商品都具有:这一块设计就涉及到动态变化数据的加载,设计是比较复杂的,这个可以在后面慢慢说,其实这次想分析的主要是es的搜索服务使用 一.es的搜索服务使用 完成关键字的搜索功能 完成商品分类过滤功能 完成品牌.规格过滤功能 完成价格区间过滤功能 二.ES服务的搭建 在搭建服务前先理下流程,其实流程也很简

1. 概述 前面我们聊了 Elasticsearch(ES)集群的搭建,今天我们来聊一下,Elasticsearch(ES)集群如何与 Springboot 进行整合. Elasticsearch(ES)集群的搭建可参见我的另一篇文章<Elasticsearch(ES)集群的搭建>. Elasticsearch(ES)集群 我们采用的是目前最新的 7.14.1 版本. Springboot 我们采用的是目前最新的 2.5.4 版本. 2. Springboot 与  Elasticsearch

首先简单介绍下写这篇博文的背景,最近负责的一个聚合型的新项目要大量使用ES的检索功能,之前对es的了解还只是纯理论最多加个基于postman的索引创建操作,所以这次我得了解在java端如何编码实现:网上搜索是一搜一大堆,但是大部分都是些复制粘贴,毫无上下文可言,所以我是阵痛了好几天一点点的梳理整合,最后选择了基于springData封装的es操作,一点点编码测试最终满足了业务端的查询需求:下面就来从零开始介绍下如何在springboot项目中引入es并操控它: ES简介 es是一个支持全文检索的

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

[TOC] 背景概述 在OpenGL绘制图形时,可能需要绘制多个并不相连的图形.这样的情况下这几个图形没法被当做一个图形来处理.也就需要多次调用 DrawArrays 或 DrawElements. 如果图形很多,可能会需要用一个循环来调用: for (int i = 0; i < num_objects; i++) { glDrawArrays(GL_TRIANGLES, object[n]->first_vertex, object[n]->vertex_count); } 每一次调

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

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

测试背景   因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试.   需求简述   本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别. 亿左右).测试的时段选择(一周.半月.一月.三月.半年.一年及全部数据) 测试的卡口选择全部. 条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询.

Jordan Harband 的 ECMAScript 提案“global”现在处于第三阶段.该提案提供了一种新的用于访问全局对象的标准方式. 全局对象的引用 下面是常用的几种引用全局对象的方式: 全局变量: 全局变量 window: 这是经典的全局对象.但是在 Node.js 和 Web Worker 里不可用. 全局变量 self: 在 Web Worker 和一般浏览器中可用.但是 Node.js 不支持.有一些人使用 self 来使得代码能在 Web Workers 和一般浏览器的环境中

依赖GeoserverElasticSearchElasticGeo部署部署ElasticGeo使用创建ES数据源并发布发布 依赖 Geoserver 环境搭建参考: ElasticSearch 环境搭建参考: ElasticGeo 用于在Geoserver中发布Elasticsearch的数据,支持CQL查询及过滤 https://github.com/ngageoint/elasticgeo/blob/master/gs-web-elasticsearch/doc/index.rst 部署

opengl es中不同的绘制方式 转载请保留出处:http://xiaxveliang.blog.163.com/blog/static/297080342013467344263/ 1. GL_POINTS 把每个顶点作为一个点进行处理.例如,索引数组{0,1,2,3,4}. 2. GL_LINES 把每两个顶点作为一条独立的线段面,索引数组中的第2n和2n+1顶点定义了第n条线段,总共绘制了n/2条线段.如果n为奇数,则忽略最后一个顶点.例如,索引数组{0,3,2,1}. 3. GL_LI

本文只是写一些常用es命令,这里不用任何客户端,只用 9200/_plugin/head/ 那个端口网页就可以,然后是复合查询. 注意es其实一个idnex只能有一个type,如果一个index做了多个type,坑...太多了,首先 where不能用,然后 聚合也不能用.至少在es2.*是这样的,这个坑你可以搜索下"_type Field Not Available for Aggregation #5634" 1. 查询所有关键字:match_all等同SQL select * fr