/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */ QueryBuilder 是es中提供的一个查询接口, 可以对其进行参数设置来进行查用擦还训 package com.wenbronk.javaes; import java.net.InetSocketAddress; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.ut

版权声明:本文为非原创文章,出处:http://blog.csdn.net/xiaohulunb/article/details/37877435. elasticsearch 分布式搜索系列专栏:http://blog.csdn.net/xiaohulunb/article/category/2399789 内容涉及代码GitHub地址: 点击打开链接   官方API:http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/client/java

package com.elasticsearch; import org.elasticsearch.action.ActionListener; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.index.query.IndicesQueryBuilder; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder; import org.

原文地址:https://www.cnblogs.com/pypua/articles/9459941.html package com.elasticsearch; import org.elasticsearch.action.ActionListener; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.index.query.IndicesQueryBuilder; impor

在基础阶段学习ES一般是首先是 安装ES后借助 Kibana 来进行CURD 了解ES的使用: 在进阶阶段可以需要学习ES的底层原理,如何通过Version来实现乐观锁保证ES不出问题等核心原理: 第三个阶段就是学以致用 ,在项目中如何做到 springboot集成elasticsearch来解决实际问题,下边通过一个Demo的介绍过程来引导学习. 1.首先pom.xml配置所需jar包,jar使用的版本需要和测试环境上的es保持配套: <!-- elasticsearch .x 依赖 -->

一.Es中创建索引 1.创建索引: 在之前的Es插件的安装和使用中说到创建索引自定义分词器和创建type,当时是分开写的,其实创建索引时也可以创建type,并指定分词器. PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "ik_smart_pinyin": { "type": "custom", "tokeni

说明 TransportClient:网上流传最多的客户端,目前最新版本 Java REST Client:官方推荐的客户端, 官方:我们要在Elasticsearch 7.0的版本中不赞成使用TransportClient,在Elasticsearch 8.0的版本中完全移除TransportClient.转而使用Java REST Client 照这个势头看,现在都6.5了,8.0还会远嘛.使用客户端要注意版本对应的问题,最好版本完全一致,实在不行也要保障主版本一致,比如5.X . 6.X

一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elasticsearch.com/ 语法参考:Elasticsearch Java APIElasticsearch Query DSL ElasticSearch安装部署

Elasticsearch是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.最近研究了一下,感觉 Elasticsearch 的架构以及其开源的生态构建都有许多可借鉴之处,所以整理成文章分享下.本文的代码以及架构分析主要基于 Elasticsearch 2.X 最新稳定版. Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elasti

1. 词条查询(Term Query)  词条查询是ElasticSearch的一个简单查询.它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档,而且是确切的.未经分析的词条.term 查询 会查找我们设定的准确值.term 查询本身很简单,它接受一个字段名和我们希望查找的值. 下面代码查询将匹配 college 字段中含有"California"一词的文档.记住,词条查询是未经分析的,因此需要提供跟索引文档中的词条完全匹配的词条.请注意,我们使用小写开头的california来搜索,而不是Cali

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

前言 在上一篇中介绍了ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解,本篇文章就来讲解下 ElasticSearch 6.x官方Java API的使用. ElasticSearch JAVA API 目前市面上有几种常见的ElasticSearch Java API架包,JestClient.SpringBoot整合的SpringData.Spring整合的ElasticsearchTemplate.Elasticsearch Bboss等一

Elasticsearch 的API 分为 REST Client API(http请求形式)以及 transportClient API两种.相比来说transportClient API效率更高,transportClient 是通过Elasticsearch内部RPC的形式进行请求的,连接可以是一个长连接,相当于是把客户端的请求当成 Elasticsearch 集群的一个节点.但是从Elasticsearch 7 后就会移除transportClient .主要原因是transportCl

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

1.下载解压版"elasticsearch-7.2.0-windows-x86_64.zip",解压至"D:\server\elasticsearch-7.2.0"目录: 2.下载“elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip”,解压至“D:\server\elasticsearch-7.2.0\plugins\elasticsearch-analysis-ik-7.2.0”: 3.配置“D:\server\elasticsearch-7.

前言 ​ ES相关技术文档,很久之前看的,一门技术时间长不去研究就会容易忘了,应有些小伙伴的要求希望我做一期ES技术专栏,我就把以前看过的相关文档整理整理,给大家分享下. 1 ElasticSearch介绍 1.1 介绍 官方网址:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch Github:https://github.com/elastic/elasticsearch 总结: 1.elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布

最近来了新公司,主要用到了ElasitcSearch,大家都知道在底层查询代码中往往需要判断传入某个参数是否为空来判断设置查询,例如下方代码: BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery(); if (param.getMusicId() != null) { query.must(QueryBuilders.termQuery("musicId", keyword)); } if (param.getMusicName() !=

JestService.java [html] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 public class JestService { /** * 获取JestClient对象 * @return */ public JestClient getJestClient() { JestClientFactory factory = new JestClientFactory(); factory.setHttpClientConfig(new HttpClie

JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索引名称") .setTypes("type名称") .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) .setQuery

前言 最近工作中在进行一些技术优化,为了减少对数据库的压力,对于只读操作,在程序与db之间加了一层-ElasticSearch.具体实现是db与es通过bin-log进行同步,保证数据一致性,代码调用es查询数据,与mysql解耦. 优势: 减少与mysql的耦合,查询不依赖于mysql特性.因为当前ElasticSearch的势头如同json一样,轻量.简洁. ElasticSearch扩展性强,可以使用廉价机器平行扩展性能. ElasticSearch对所有字段进行了索引,不用在原mysql