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ElasticSearch可扩展的开源弹性搜索解决方案

中存储的主要实体 文档类型:文档类型可以区分不同的对象 节点和集群:ElasticSearch支持在多台协同工作的服务器上运行 分片:节点的计算能力或硬件制不够时,可以数据切分,每部分是一个单独的Apache 1.多个简单查询封闭一个JSON格式对象发送给ElasticSearch,称:查询DSL 2.语法: curl -XGET 'localhost:9200/library/book/_search ,只作用在单个字段上,查询的参数封装在字段的名称中 D.过滤查询 1.在query属性下添加filter字段就可以在任何搜索中使用过滤器 2.range:搜索制在字段取值在给内的文档 3.exists:只选择有指字段的文档 4.missing:与exists相反,还可以指哪些值作空值处理 5.script:使用一个计算得到的值过过滤文档 6.type:返回符合指类型的所有文档 7.limit:制对给查询的每个分片返回的文档数目 8.ids:适合需要过滤某些具体文档的场景 9.bool、and、or和not可以组合过滤器 10.使用"_name"可以命名过滤器 E.复合查询

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好玩的ES--第二篇之高级查询,索引原理和分词器

好玩的ES--第二篇 高级查询 说明 语法 常见检索 查询所有[match_all] 关键词查询(term) 查询[range] 前缀查询[prefix] 通配符查询[wildcard] 多id查询 ---- 查询[range] range 关键字: 用来指查询指内的文档 GET /products/_search { "query": { "range": { 如该字段不分词就会查询条件作整体进行查询 ---- 默认字段分词查询[query_string] GET /products/_search { "query": { "query_string [size] size 关键字: 指查询中返回指条数。 在2号文档中出现了一次,该文档长度六 在3号文档中出现了一次,该文档长度六 es会根据关键字出现的次数和文档长度,对搜索出来的按照相关度得分进行排序 注意: Elasticsearch分别每个字段都建立了一个倒排索引

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    ElasticSearch 6.x 学习笔记:17.词项查询

    "minimum_should_match_field": "required_matches" } } } } 查询 number of required terms to match to never become larger than the number of terms specified: 一个总是制匹配条件数量永远不会超过指词项数量的例子如下 /reference/6.1/query-dsl-range-query.html range查询用于匹配数值型、日期型或字符串型字段在某一内的文档。 , "_score": 2, "_source": { "age": 12 } } ] } } 【例子】日期查询 如你想让正则表达式模式从字符串的开头开始,或者在字符串的末尾完成,那么你必须明确地位它,使用^表示开始或表示束。

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    Elasticsearch探索:部分匹配

    启用,Elasticsearch会在一个单独的字段中索引2到5个字符之间的前缀。 这使Elasticsearch可以以更大的索引代价更有效地运行前缀查询。 如search.allow_expensive_queries设置false,则不会执行前缀查询。 "b" } } 数字和日期字段的索引方式使高效地计算成可能。 但字符串却并非如此,要想对其使用过滤,Elasticsearch 实际上是在内的每个词项都执行 term 过滤器,这会比日期或数字的过滤慢许多。 里边有殊字符,可以手动殊字符替换成(.) q.replace("\"", ".").replace("?"

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    干货 | Elasticsearch通用优化建议

    没有实战场景,一些性的理解可能不到位。此,我官网建议做了翻译,并加了合实战开发的通俗理解注释。 此第一篇:通用优化一般建议。 后续会跟进索引优化、写入优化、检索优化、性能优化篇。 但是,它对于属于数据库域的工作负载来说并不好,例如检索与查询匹配的所有文档。 如需要检索全部文档,请确保使用Scroll API。 您可能决增加该设置,但Lucene仍然有大约2GB的制。 即使不考虑硬性指标制,大型文档通常也不实用。 但要注意,如稀疏性成规则而不是异常,那么索引不会像它那样有效。 本节主要关注norms 和doc values,因这些是受稀疏性影响最大的两个征。 请注意,此建议不适用于您需要在文档之间使用父/子关系的情况,因此功能仅在位于同一索引中的文档上受支持。 5.2规化文档构 即使你真的需要在同一个索引中放入不同类型的文档,也许有机会减少稀疏性。

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    ES 自义打分

    ES 自义打分 Elasticsearch query 的每个文档计算一个相关度得分 score ,并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索。 "elasticsearch" } }, "weight": 5 } ] } }} 我们可以通过 filter 去制 weight 的作用,另外我们可以在 •factor : 乘积因子,默认 1 ,会与 field 的字段值相乘。•missing : 如 field 字段不存在则使用 missing 指的缺省值。 decay_function decay_function 衰减函数,例如: •以某个数值作中心点,距离多少的之外逐渐衰减(缩小分数)•以某个日期作中心点,距离多久的之外逐渐衰减(缩小分数) 2000 以内,以及 location 地理位置字段的中心点是 "30, 120" ,方圆 2km 之内,在这个之外的匹配的 score 分数会进行高斯衰减,即打分降低。

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    ElasticSearch 6.x 学习笔记:12.字段类型

    range二进制类型binary复合类型数组类型array对象类型object嵌套类型nested地理类型地理坐标类型geo_point地理地图geo_shape殊类型IP类型ip类型completion 如字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。 12.3 整数类型 类型取值byte-128~127short-32768~32767integer-231~231-1long-263~263-1 在满足需求的情况下,尽可能选择小的数据类型。 12.5 date类型 我们人类使用的计时系统是相当复杂的:秒是基本单位, 60秒1分钟, 60分钟1小时, 24小时是一天……如计算机也使用相同的方式来计时, 那显然就要用多个变量来分别存放年月日时分秒 内部会日期数据转换UTC,并存储milliseconds-since-the-epoch的long型整数。

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    python操作Elasticsearch

    数据查询功能 count 查询所有数据 切片式查询 range过滤器查询 前缀查询 通配符查询 排序 filter_path 度量类聚合 时间 bool组合过滤器 term与terms过滤器 但是有些情况下,我需要制时间,精确到分钟 假设需要查询早上8点到9点的数据,可以这样 "range": { '@timestamp': { "gt" : "{}T{}:00 time_zone 表示时区,如默认的时区不对,可能会影响查询! bool组合过滤器 must:所有分句都必须匹配,与 AND 相同。 注意:它并不是返回所有的,而是一页的数据,是一个列表类型。因我们使用了scroll获取数据,只返回一页! 它的返回,就是查询!返回一个列表 上面的mdata是一个列表,res也是列表。因此使用+=就可以扩展列表,得到所有数据!

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    Elasticsearch聚合学习之三:

    ); 系列文章列表 《Elasticsearch聚合学习之一:基本操作》; 《Elasticsearch聚合学习之二:区间聚合》; 《Elasticsearch聚合学习之三:》; 《Elasticsearch 本章概要 本篇聚焦查询,由以下内容构成: 不做时的默认; 最简单的查询 全局桶 使用过滤器 桶内使用过滤器 不做时的默认 下面是个普通的聚合请求,文档按照color字段聚合 ---的查询 "term": { ---查询类型是精确匹配 "make": "ford" ---查询条件是品牌 } 举个例子,统计蓝色的福汽车销售额,首先品牌,这个可以直接用之前的方式,然后在桶内加入一个filter,只保留颜色蓝色的文档: GET /cars/transactions/_search post_filter,请参考《理解elasticsearch的post_filter》 至此,带有的聚合操作实战就全部完成了,目前所有示例的都是默认排序的,接下来的章节一起学习了解如何对聚合做排序

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    快速学习ES6-索引库数据导入

    1.2.1.以导向 大家来看下搜索页: ? 可以看到,每一个搜索都有至少1个商品,当我们选择大图下方的小图,商品会跟着变化。 因此,搜索的是SPU,即多个SKU的集合。 既然搜索的是SPU,那么我们索引库中存储的应该也是SPU,但是却需要包含SKU的信息。 1.2.2.需要什么数据 再来看看页面中有什么数据: ? 1.4.3.导入数据 导入数据其实就是查询数据,然后把查询到的Spu转变Goods来保存,因此我们先编写一个SearchService,然后在里面义一个方法, 把Spu转Goods @Service segment : p.getSegments().split(",")) { String[] segs = segment.split("-"); // 获取数值 if(segs.length == 2){ end = NumberUtils.toDouble(segs[1]); } // 判断是否在

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    Elasticsearch Top 51 重中之重面试题及答案

    在这种情况下,索引数据分成小块的过程称分片,可改善数据搜索的获取。 13、义副本、创建副本的好处是什么? 副本是 分片的对应副本,用在极端负载条件下提高查询吞吐量或实现高可用性。 分桶 Bucket 聚合 根据字段值,或其他条件文档分组桶(也称箱)。 指标 Metric 聚合 从字段值计算指标(例如总和或平均值)的指标聚合。 这些 cat 命令使用查询字符串作其参数,并以J SON 文档格式返回信息。 41、Elasticsearch 中常用的 cat命令有哪些? (整数 integer_range,长 long_range,双精度 double_range,浮动 float_range,日期 date_range)。 收费功能,只是了解,点到止。 Reporting API有助于检索生成 PD F格式,图像 PNG 格式以及电子表格 CSV 格式的数据,并可根据需要进行共享或保存。

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    初识 Elasticsearch7.x(二)

    eq,它表明搜索的2个文档。 这也是满足条件的所有文档,但是针对许多的大数据搜索情况,有时我们的搜索会超过10000个,那么这个返回的字段值会是 gte: 它表明搜索的超过 10000。 在 ES 中,我们可以对数字或日期进行查询。 我们可以根据设来对数据进行查询: # 查询指的文档 GET /products/_search { "query": { "range": { "price": { 默认状态下, prefix 查询不做相关度评分计算,它只是所有匹配的文档返回,并每条赋予评分值 1 。它的行更像是过滤器而不是查询。

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    ES的DSL语言高级查询

    : 单个条件相等 terms : 单个字段属于某个值数组内的值 range : 字段属于某个内的值 exists : 某个字段的值是否存在 ids : 通过ID批量查询 3.2 组合条件查询(多条件查询 match:模糊匹配,需要指字段名,但是输入会进行分词,比如"hello world"会进行拆分hello和world,然后匹配,如字段中包含hello或者world,或者都包含的都会被查询出来 当保存数据"hello world"时,elasticsearch会对字段内容进行分词,"hello world"会被分成hello和world,不存在"hello world",因此这里的查询空 以"hello world"例,要求中必须包含hello和world,而且还要求他们是连着的,顺序也是固的,hello that world不满足,world hello也不满足条件。 query_string:和match类似,但是match需要指字段名,query_string是在所有字段中搜索,更广泛。

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    带你认识 flask 全文搜索

    变量未义,我设置其None,并其用作禁用Elasticsearch的信号。 我不能像在上面的例子中那样在全局内创建Elasticsearch实例,因要初始化它,我需要访问app.config,它必须在调用create_app()函数后才可用。 出于所有这些原因,我决搜索功能抽象化。我的想法是以通用条件来设计性,所以不会假设Post模型是唯一需要编制索引的模型,也不会假设Elasticsearch是唯一选择的搜索引擎。 我在app/search.py模块中编写与Elasticsearch索引交互的所有代码。这么做是所有Elasticsearch代码制在这个模块中。 __tablename__作索引名称。这是一个约,所有索引都用Flask-SQLAlchemy模型关联的表名。该函数返回ID列表和总数。

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    Go Elasticsearch 更新快速入门

    Go 对 Elasticsearch 的增删改查参见完整博文 Go Elasticsearch 增删改查(CRUD)快速入门。 1.根据 ID 修改 可以根据文档 ID 更新对应的文档。 refresh=true { "doc": { "username": "jack" } } 2.根据 ID 修改(不存在则插入) 如文档不存在,作新文档插入,则可以使用 upsert 9 的部分信息,如文档不存在则插入。 = nil { return 0, err } return rsp.Updated, nil } 注意:Refresh 只能指 true 或 false(缺省值),不能指 wait_for 比如我更新用户名 alice,年龄小于等于 18 岁的用户昵称和祖籍。

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    【愚公系列】2021年11月 Elasticsearch数据库-面试题

    当删除请求发送后,文档并没有真的被删除,而是在.del 文件中被标记删除。该文档依然能匹配查询,但是会在中被过滤掉。当段合并时,在.del 文件中被标记删除的文档不会被写入新段。 1、Enabled属性适用于各类ElasticSearch/创建领域,如index和size。用户提供的字段没有“已启用”属性。 存储意味着数据由Lucene存储,如询问,返回这些数据。 合ES自身的支持动态扩展的点,动态新增机器的方式可以缓解集群压力,注意:如之前主节点等规划合理,不需要重启集群也能完成动态新增的。 13、在使用 Elasticsearch 时要注意什么? 4、(整数 integer_range,长 long_range,双精度 double_range,浮动 float_range,日期 date_range)。 ; (2)基于word2vec的商品向量还有一个可用之处,就是可以用来实现相似商品的推荐; (3)使用word2vec来实现个性化搜索或个性化推荐是有一性的,因它只能处理用户点击历史这样的时序数据

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    Elasticsearch 如何实现类主流搜索引擎广告置顶显示效

    1、需求 wx私信问题:Elasticsearch 如何实现类似百度广告置顶显示给商品数据的效? 置顶显示某数据就是:搜索某关键词,出现关联广告置顶显示的效。 要实现根据固关键词添加数据置顶显示的效,探讨方案如下: 2.1 方案一:不重新分页,牺牲首页部分数据 不再做重新分页,强制 page 1 部分数据,换成:类【广告位】置顶显示数据。 pinned query 则可以解释——固某些首页置顶显示的检索方式。 下图更能形象的说明:绿色的 Pinned results 就是要首页置顶显示的。 ? 返回如下: ? 返回已 pinned(类似做了“广告位”制),_id 序列:1、2、3、5 ....... 实现了类百度置顶显示广告的效。 注意细节没有深究,比如:置顶返回的显示的是原始评分。 6、小 读者可能会问:这并没有实现基于关键词返回数据的需求?

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    elasticsearch之jdbc同步

    他们转储表成Elasticsearch逐行。 如没有_id列名,IDs自动生成。 默认是false fetchsize——fetchsize大型集,大多数司机使用这个控制行缓冲的数量而遍历集 max_rows——声明制获取的行数,其余的行被忽略 max_retries——重试的次数 默认是false prepare_resultset_metadata——如集元数据应该准备作参数。 如设置1,所有工作连续执行。 默认是4。 主机(主机名或规host:port) elasticsearch.port——Elasticsearch主机 elasticsearch.autodiscover——如true、JDBC进口国尝试连接到所有集群节点

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    2021年春招Elasticsearch面试题

    当删除请求发送后,文档并没有真的被删除,而是在.del 文件中被标记删除。该文档依然能匹配查询,但是会在中被过滤掉。当段合并时,在.del 文件中被标记删除的文档不会被写入新段。 1、Enabled属性适用于各类ElasticSearch/创建领域,如index和size。用户提供的字段没有“已启用”属性。存储意味着数据由Lucene存储,如询问,返回这些数据。 合ES自身的支持动态扩展的点,动态新增机器的方式可以缓解集群压力,注意:如之前主节点等规划合理,不需要重启集群也能完成动态新增的。 13、在使用 Elasticsearch 时要注意什么? 4、(整数 integer_range,长 long_range,双精度 double_range,浮动 float_range,日期 date_range)。 如未指映射,则默认情况下,Elasticsearch会在索引期间检测文档中的新字段时动态生成一个映射。 20、什么要使用Elasticsearch?

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    Elasticsearch Query DSL之Term level queries

    正则表达式查询 fuzzy query 模糊查询 type query 指类型查询 ids query ids数组查询。 分析文本有很多方法:默认的标准分析器删除大多数标点符号,文本分解单个单词,并使用小写字母,在创建索引映射(类似于关系型数据库的表构,当然有区别)时可以指各个字段的分词器,在查询的时候也可以使用指的分词器对查询字符串进行分析 该查询构也支持脚本,其脚本指字段minimum_should_match_script,关于script脚本会在专门的章节中讲述。 range query 查询。 当使用日期数学日期四舍五入到最近的日、月、小时等时,四舍五入的日期取决于的两端是否包含或排除。舍入移动到舍入的最后一毫秒,舍出到舍入的第一毫秒。 null_value映射 自义null值。例如"null"字符串null值。

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