索引(相当数据库,包含行(代表文档)和列(字段)的表)、副本(用于控制查询性能及数据故障)、分片(每个分片就是一个Lucene索引)
我这里用的版本是ES6.4.1 , 只要是5.X以上的版本都使用。目前ES的版本已经到了7.0.
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。
摘要本文将了解一下ElasticSearch控制相关度分数的TF/IDF,和向量空间模型
参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#tfidf
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API。
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
es支持大多数java里面的数据类型: (一)核心数据类型: (1)string: 默认会被分词,一个完整示例如下 Java代码 "status": { "type": "string", //字符串类型 "index": "analyzed"//分词,不分词是:not_analyzed ,设置成no,字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权
有一个问题被关注的比较少,就是ES对本地磁盘的占用情况。有人可能觉得这个问题的答案显而易见,不就是ES软件本身占用的空间,还有索引数据持久化占用的磁盘空间,另外就是一些日志了。
如果我们要想对全文检索的方式实现更细粒度的控制该怎么办呢? 这里我们就来探讨下手动控制全文检索结果的精准度的几种方式
match_all 查询简单的 匹配所有文档。在没有指定查询方式时,它是默认的查询:
match 如果在全文字段上查询,会使用正确的分析器分析查询字符串;如果精确值字段使用,会精确匹配。 term精确匹配,只要包含了对应的文本就可以,不对文本分析(not_analyzed文本会精确匹配,terms 多个值只要有一个匹配就匹配);
转译:(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html#_finding_exact_values) 当进行精确值查找时, 我们会使用过滤器(filters)。过滤器很重要,因为它们执行速度非常快,不会计算相关度(直接跳过了整个评分阶段)而且很容易被缓存。不过现在只要记住:请尽可能多的使用过滤式查询。 term 查询数字编辑 我们首先来看最为常用的 term 查询, 可以用它处理数字
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述,这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间,就会发现我们想要的更多:希望查询匹配更灵活,排名结果更精确,不同问题域下搜索更具体。
敏锐的读者会注意,目前为止本书介绍的所有查询都是针对整个词的操作。为了能匹配,只能查找倒排索引中存在的词,最小的单元为单个词。
Elasticsearch中有几个关键属性容易混淆,很多人搞不清楚_source字段里存储的是什么?store属性的true或false和_source字段有什么关系?store属性设置为true和_all有什么关系?index属性又起到什么作用?什么时候设置store属性为true?什么时候应该开启_all字段?本文通过图解的方式,深入理解Elasticsearch中的_source、_all、store和index属性。
当进行精确值查找时, 我们会使用过滤器(filters)。过滤器很重要,因为它们执行速度非常快,不会计算相关度(直接跳过了整个评分阶段)而且很容易被缓存。不过现在只要记住:请尽可能多的使用过滤式查询。
倒排索引倒排索引建立流程倒排索引具体组成分词Analysis(文本分析)Analyzer(分词器)分词测试mapping字段数据类型核心类型字符串类型数字类型日期类型二进制类型范围类型复杂类型对象类型嵌套类型地理类型经纬度类型地理区域类型特殊类型字段的公共属性:字符串类型常用的其他属性dynamic动态映射静态映射精确映射查询matchtermmatch_phrase
这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
使用的是elasticsearch2.4.3版本,在此只是简单介绍搜索部分的api使用
当前版本 7.0 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段,也就是说,需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
意思是,在ES中原始的文本会存储在_source里面(除非你关闭了它)。默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的,是从_source里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段,只要设置store:true即可。
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 ElasticSearch 的底层是开源库 Lucene,Elasticsearch 是 Lucene 的封装,它提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的,比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等,文章也可以有关键词,网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否,要么存在结果集中,要么不在。不关心文件的相关度或评分,只有文档的包括或排除处理。
关于String类型——分词与不分词 在Elasticsearch中String是最基本的数据类型,如果不是数字或者标准格式的日期等这种很明显的类型,其他的一般都会优先默认存储成String。同样的数据类型,Elasticsearch也提供了多种存储与分词的模式,不同的模式应用于不同的场景。 很多人在初次使用Elasticsearch时,都会很纳闷... 为什么我存储的一句话,却查询不到? 为什么我输入了汉语单词,只能一个字一个字的匹配? 为什么我的url查询不到? 等等,这些都与是否分词、使用什么分词器有
注:字符串范围适用于一个基数较小的字段,一个唯一短语个数较少的字段.你的唯一短语数越多,搜索就越慢。
TF算法,全称 Term frequency ,索引词频率算法。意义就像它的名字,会根据索引词的频率来计算,索引词出现的次数越多,分数越高。
上一篇,大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch(后面简称ES)。
在ES中有很多使用不是很频繁的查询,可以达到一些特殊的效果。比如基于行为路径的漏斗模型。本篇就从使用上讲述一下正则表达式查询的用法。 Regexp Query regexp允许使用正则表达式进行t
Elasticsearch(后文简称 ES)的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下:
数据存储在MYSQ库中,数据基本维持不变,但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢,寻求一种简单有效的方式提高查询效率,MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
对于Elasticsearch与Elasticsearch-php的安装,网上有比较多的教程,这里不再累述。只是要注意Elasticsearch、Elasticsearch-php与php的版本。这里笔者使用的是Elasticsearch 5.6.8 windows版、php 5.6 、php onethink框架(以下简称ot)、Elasticsearch-php composer如下:(PHP Composer 视频教程)
在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景。 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709、monthly-201710、monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015、daily-20171016、daily-20171017、daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源。 为了很好的支撑这个场景,需要使用到E
搜索不仅仅是全文本搜索:数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
哈喽大家好,之前由于公司备战618,导致鸽了一段时间,不好意思哈,以后会持续输出技术文档,可以和大家一起进步。接下来会分享下JVM、redis的设计与实现、分布式缓存的设计、mysql中innoDB的原理以及重点的来了-如何设计、开发、调优一个jd618 qps70W+的接口(本人实操,绝对干货)。好了,不多说,把未完成的继续。开始我们系列八的讲解。
在使用logstash收集日志的时候,我们一般会使用logstash自带的动态索引模板,虽然无须我们做任何定制操作,就能把我们的日志数据推送到elasticsearch索引集群中,但是在我们查询的时候,就会发现,默认的索引模板常常把我们不需要分词的字段,给分词了,这样以来,我们的比较重要的聚合统计就不准确了: 举个例子,假如有10台需要的监控的机器,他们的机器名如下: Java代码 search-0-170 search-1-171 search-2-172 search-3-173
dynamic和data_detection的详解:Elasticsearch dynamic mapping(动态映射) 策略.
最近在使用 ElasticSearch,于是简单看了一下内部实现,看到 DocValues的地方发现网上的翻译很是拗口,于是就有了下面的这篇文章。
这段例子代码用的Lucene.Net2.9.2版本。现在最新版本是Lucene.Net3.0;Lucene.Net可以使用NuGet的安装得到
为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成全文本(Full-text)或精确(Exact-value)的字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含什么数据类型。这些类型和字段的信息都存储在映射(mapping)中。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下,返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
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。 下面就步入正
如果你没有听说过Elastic Stack,那你一定听说过ELK,实际上ELK是三款软件的简称,分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成,在发展的过程中,又有新成员Beats的加入,所以就形成了Elastic Stack。所以说,ELK是旧的称呼,Elastic Stack是新的名字。
A multi-bucket value source based aggregation that enables the user to define a set of ranges-每个代表一个bucket。
C#中访问Elasticsearch主要通过两个包NEST和Elasticsearch.Net,NEST用高级语法糖封装了Elasticsearch.Net可以通过类Linq的方式进行操作,而Elasticsearch.Net相比之下更为原始直接非常自由。
在上一篇系列文章《【ES私房菜】收集 Linuix 系统日志》我们已经完成了Linux系统日志上报ES这个简单的试运行项目,我们现在对数据收集、处理以及上报等流程也有了一个全局的认知和了解,下面,我们
Query DSL又叫查询表达式,是一种非常灵活又富有表现力的查询语言,采用JSON接口的方式实现丰富的查询,并使你的查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试
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