本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.基础API简介 1.RestHighLevelClient RestHighLevelClient的API作为ElasticSearch备受推荐的客户端组件,其封装系统操作ES的方法,包括索引结构管理,数据增删改查管理,常用查询方法,并且可以结合原生ES查询原生语法,功能十分强大. 在使用RestHighLevelClient的语法时,通常涉及上面几个方面,在掌握基础用法之上可以根据业务特点进行一些自定义封装,这样可以更优雅的解决业务

Elasticsearch Java API有四类client连接方式:TransportClient.  RestClient .Jest. Spring_Data_Elasticsearch.其中TransportClient.  RestClient是Elasticsearch原生的api,TransportClient会在8.0版本中完成删除,替代的是HighLevelRestClient,它使用HTTP请求而不是Java序列化请求.Spring_Data_Elasticsearch是s

由于索引的文件量比较大,而且应用中不需要对文档进行打分,只需要查询出所有满足条件的文档.所以需要跳过打分来提高查询效率.一开始想用ConstantScoreQuery,但是测试发现这个类虽然让所有返回的文档打分都为1.0并没有提高查询效率,因此查资料发现可以用Filter实现跳过打分,其中又以 FieldCacheTermsFilter为最佳,其缓存机制给查询的速度提升极为明显.后面有空的时候给出完整实现,这两天略忙. 核心代码: Query query = new TermQuery(new

本篇分享的是es官网推荐的es客户端组件RestHighLevelClient的使用,其封装了操作es的crud方法,底层原理就是模拟各种es需要的请求,如put,delete,get等方式:本篇主要分享常用查询,希望能给大家带来好的帮助: 分页查询 条件查询 文本模糊匹配 时间范围匹配 超时设置 es超时时间 RestHighLevelClient发送请求的http响应超时时间 排序 指定返回列 模拟一个post获取es数据 准备工作 本人es服务端的版本是5.6.x,因此RestHighLe

1. 引入jar <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.6.2</version> </dependency> 2. 初始化RestHighLevelClient @Configuration

全文搜索(Full Text Search) 现在我们已经讨论了搜索结构化数据的一些简单用例,是时候开始探索全文搜索了 - 如何在全文字段中搜索来找到最相关的文档. 对于全文搜索而言,最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 查询的结果按照它们对查询本身的相关度进行排序的能力,相关度可以通过TF/IDF,参见什么是相关度,地理位置的邻近程度(Proximity to a Geo-location),模糊相似性(Fuzzy Similarity)或者其它算法进行计算. 解析(Analys

BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式,思路比较简单,主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度,然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响.公式如下: R(qi,d)是每个词和文档的相关度值,其中qi代表每个词,d代表相关的文档,Wi是这个词的权重,然后所有词的乘积再做累加. Wi可由外部设置,默认的话是idf值,公式如下,N是文档总数,n(qi)是包含该词的文档数,0.5是调教系数,避免n(qi)为0的情况,从这个公式可以看出N越大,n(qi)越

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

搜索排序结果的控制 Lucnen作为搜索引擎中,应用最为广泛和成功的开源框架,它对搜索结果的排序,有一套十分完整的机制来控制:但我们控制搜索结果排序的目的永远只有一个,那就是信息过滤,让用户快速,准确的找到其想要的结果,丰富用户体验. 以前看过一个牛人的博客,总结了4个地方,可对Lucene检索结果的排序进行控制,现在已经记不住.我自己简单整理了下面几个,若有疏漏,欢迎补充: 1.    通过Lucene自有的查询表达式:Lucene提供相当丰富的表达式解析,要细讲就多了去了:这里只强调下,我在

利用kibana插件对Elasticsearch查询 Elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据. 查询分类: 基本查询:使用Elasticsearch内置查询条件进行查询 组合查询:把多个查询组合在一起进行复合查询 过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 创建索引 PUT lagou { "mappings": { "job":{ "properties": { &q

ElasticSearch评分分析 explian 解释和一些查询理解 按照es-ik分析器安装了ik分词器.创建索引:PUT /index_ik_test.索引包含2个字段:content和nick,如下: GET index_ik_test/_mapping { "index_ik_test": { "mappings": { "fulltext": { "properties": { "content"

1.什么是Lucene? 作为一个开放源代码项目,Lucene从问世之后,引发了开放源代码社群的巨大反响,程序员们不仅使用它构建具体的全文检索应用,而且将之集成到各种系统软件中去,以及构建Web应用,甚至某些商业软件也采用了Lucene作为其内部全文检索子系统的核心.apache软件基金会的网站使用了Lucene作为全文检索的引擎,IBM的开源软件eclipse的2.1版本中也采用了Lucene作为帮助子系统的全文索引引擎,相应的IBM的商业软件Web Sphere中也采用了Lucene.Luc

作为一个开放源代码项目,Lucene从问世之后,引发了开放源代码社群的巨大反响,程序员们不仅使用它构建具体的全文检索应用,而且将之集成到各种系统软件中去,以及构建Web应用,甚至某些商业软件也采用了Lucene作为其内部全文检索子系统的核心.apache软件基金会的网站使用了Lucene作为全文检索的引擎,IBM的开源软件eclipse的2.1版本中也采用了Lucene作为帮助子系统的全文索引引擎,相应的IBM的商业软件Web Sphere中也采用了Lucene.Lucene以其开放源代码的特性

es 在查询时, 可以指定搜索类型为下面四种: QUERY_THEN_FETCH QUERY_AND_FEATCH DFS_QUERY_THEN_FEATCH DFS_QUERY_AND_FEATCH 1. query and fetch 向索引的所有分片 ( shard)都发出查询请求, 各分片返回的时候把元素文档 ( document)和计算后的排名信息一起返回. 这种搜索方式是最快的. 因为相比下面的几种搜索方式, 这种查询方法只需要去 shard查询一次. 但是各个 shard 返回的结

序言 后面有大量类似于mysql的sum, group by查询 elk === elk总体架构 https://www.elastic.co/cn/products Beat 基于go语言写的轻量型数据采集器,读取数据,迅速发送到Logstash进行解析,亦或直接发送到Elasticsearch进行集中式存储和分析. Logstash Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据.格式化数据,然后将数据发送到es进行存储. ElasticSearch Elasti

/** * 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

二次评分 查询出来结果后,进行二次评分: 但是其实每个文档查询出来的结果是两次查询的分数之和,这个其实并不是很能讲的清楚: 多匹配控制 多匹配是指multi-match,控制则是指一下的几种控制方式: best_field:多个字段,相同的查询内容,例如: 上面的查询将会被解析为多个match子句: cross_field:至少一个字段包含指定的词项: most_field:至少一个字段满足所有的词项: phase_field:将请求翻译为match_phrase: 上述的描述其实并不准确和全面

以下来自solr in action. 包含: 词项频次.查询词项出现在当前查询文档中的次数. 反向文档频次.查询词项出现在所有文档总的次数. 此项权重. 标准化因子: 字段规范: 文档权重. 字段权重. 长度归一化.消除长文档的优势.因为长文档的词项频次一般会比较大. 协调因子.避免一个文档中出现某一个词项的次数太多导致总分值太大.目的是让结果中包含更多的是出现所有词项的文档. 具体说明见下文. 以下转载自网络.原文地址: http://tec.5lulu.com/detail/110d8n2

本次博文发两块,前部分是怎样搭建一个Elastic集群,后半部分是基于Java对数据进行写入和聚合统计. 一.Elastic集群搭建 1. 环境准备. 该集群环境基于VMware虚拟机.CentOS 7系统,公司目前用的服务器系统基本全是CentOS系统,因此就选了这个.Elasticsearch需要依赖的最低环境就是JDK8,且要配置好环境变量JAVA_HOME. Elasticsearch的安装也可以查看官网给出的安装说明. 虚拟机系统采用的是最小化安装,没有安装桌面程序.安装完程序再安装J

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

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/05/08/1730200.html 一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用\进行转义 (2) 查询词