展开

关键词

干货 | Elasticsearch5.X Mapping万能模板

适用:email内容、某产品描述等需要分词全文检索字段; 不适用:排序或聚合(Significant Terms 聚合例外) keyword类型:无需分词、整段完整精确匹配。 2.7.3 nested嵌套类型 nested嵌套类型是Object数据类型特定版本,允许对象数组彼此独立地进行索引查询。 在ElasticSearch内部,嵌套文档(Nested Documents)被索引为很多独立隐藏文档(separate documents),这些隐藏文档只能通过嵌套查询(Nested Query 每一个嵌套文档都是嵌套字段文档数组)一个元素。 嵌套文档内部字段之间关联被ElasticSearch引擎保留,而嵌套文档之间是相互独立。 我做就是上面的工作。 以上,是说给自己,也大家共勉!

835130

Elasticsearch使用:嵌套对象

我们查询时,也仅仅返回那些真正符合条件文档。 不仅如此,由于嵌套文档直接存储在文档内部,查询时嵌套文档文档联合成本很低,速度单独存储几乎一样。 嵌套文档是隐藏存储,我们不能直接获取。 如果要增删改一个嵌套对象,我们必须把整个文档重新索引才可以。值得注意是,查询时候返回整个文档,而不是嵌套文档本身。 嵌套聚合 在查询时候,我们使用 nested 查询就可以获取嵌套对象信息。同理, nested 聚合允许我们对嵌套对象里字段进行聚合操作。 嵌套文档越多,这带来成本就越大。 查询结果返回整个文档,而不仅仅是匹配嵌套文档。尽管目前有计划支持只返回根文档中最佳匹配嵌套文档,但目前还不支持。 嵌套文档看似文档内有一个集合字段类似,但是实则有很大区别,以上面图中嵌套文档为例,留言1,留言2,留言3虽然都在当前文章所在文档内,但是在内部其实存储为4个独立文档,如下图所示。 ?

49581
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Elasticsearch学习-嵌套文档

    Elasticsearch取消了多个索引内创建多个type机制,由于场景需要,所以调研了嵌套文档父子文档 [image] 以文章和文章留言为例,嵌套文档都在一个文档内,而父子文档则分开存储了父文档文档 1、嵌套文档 嵌套文档看似文档内有一个集合字段类似,但是实则有很大区别,以上面图中嵌套文档为例,留言1,留言2,留言3虽然都在当前文章所在文档内,但是在内部其实存储为4个独立文档,如下图所示。 使用嵌套文档时,文档分数计算需要注意,参考官方文档描述: nested 查询肯定可以匹配到多个嵌套文档。 每一个匹配嵌套文档都有自己相关度得分,但是这众多分数最终需要汇聚为可供根文档使用一个分数。 默认情况下,根文档分数是这些嵌套文档分数平均值。 ,在sort内,又添加了nested_filter来过滤一遍上面嵌套文档查询条件,原因是这样,在嵌套文档查询排序时是先按照条件进行查询,查询后再进行排序,那么可能由于数据原因,导致排序字段不是按照匹配数据进行排序

    22100

    触类旁通Elasticsearch:关联

    对象嵌套区别在于映射,这会促使ES将嵌套内部对象索引到邻近位置,但是保持独立Lucene文档,如图2所示。在搜索时,需要使用nested过滤器查询,这些会在Lucene文档中搜索。 ? 例如,根据查询条件匹配程度,每个内部会员文档会得到自己得分。但是来自应用查询是为了查找分组文档,所以ES需要为整个分组文档给出一个得分。在这点上一共有4中选项,通过score_mode设置。 avg:这是默认选项,系统获取所有匹配内部文档之分数,并返回其平均分。 total:系统获取所有匹配内部文档之分数,将其求和并返回。 max:返回匹配内部文档之最大得分。 none:考虑总文档得分计算时,不保留、不统计嵌套文档得分。 (4)获知哪些内部文档匹配上了 可以在嵌套查询或过滤器中添加一个inner_hits对象,来展示匹配嵌套文档。 ES中反规范化主要用于处理多对多关系。嵌套、父子一对多实现不同,ES无法承诺让多对多关系保持在一个节点内。如图7所示,一个单独关系可能会延伸到整个数据集。

    60820

    Elasticsearch Search API之(Request Body Search 查询主体)-下篇

    搜索响应中每个匹配文档中会增加matched_queries结构体,记录该文档匹配查询名称。查询筛选器标记只对bool查询有意义。 name 为内部嵌套层定义名称。 该部分示例将在下节重点阐述。 field collapsing(字段折叠) 允许根据字段值折叠搜索结果。折叠是通过在每个折叠键上只选择排序最高文档来完成。 有点类似于聚合分组,其效果类似于按字段进行分组,默认命中文档列表第一层由该字段第一条信息,也可以通过允许根据字段值折叠搜索结果。折叠是通过在每个折叠键上只选择排序最高文档来完成。 Search After Elasticsearch支持第三种分页获取方式,该方法不支持跳转页面。 es排序查询响应结果中会返回sort数组,包含本排序字段最大值,下一页查询将该组字段当成查询条件,es在此数据基础下返回下一批合适数据。

    1.7K30

    Elasticsearch6.6.x 版本学习(二)springboot项目整合高级客户端elasticsearch-rest-high-level-client

    ,若分词中任意一个词目标字段匹配上,则可查询到。 , field有通配符忒行 我们要查询值不知道在哪个字段,所以需要多字段进行匹配,只要有一个字段符合条件,那么就可以匹配出来了 searchSourceBuilder +代表必须含有 -代表不能含有 //查询文档中含必须含有changge,不含有hejiu文档(会每个字段去查询)+代表必须含有 -代表不能含有 QueryBuilder builder ("jing"); termQuery 精准匹配 字段值必须是这个才可以查询出来 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("name","hong ,也就是获取每个人成绩 // 进行查询 SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT

    24730

    Elasticsearch 之聚合分析入门

    本文主要介绍 Elasticsearch 聚合功能,介绍什么是 Bucket Metric 聚合,以及如何实现嵌套聚合。 ;Top Hits 一般用于分桶后获取桶内最匹配顶部文档列表,即详情数据。 另外,聚合分析还支持嵌套,那么让我们看下如果实现一个嵌套聚合分析: ? 通过这个请求不但可以获取到航班目的地统计信息,还可以得到航班抵达时天气状况,运行结果如下所示: ? 下面是我总结 Elasticsearch 聚合分析思维导图,在公众号【武培轩】回复【es】获取思维导图以及源代码。 ? 参考文献 Elastic Stack从入门到实践 Elasticsearch核心技术实战 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference

    39920

    ElasticSearch-7.10 参考手册

    它不包含整个搜索请求。shard级日志记录一些好处是,请求级日志记录相比,将特定计算机上实际执行关联起来。 _last\_first 默认情况下,在Elasticsearch中,搜索请求必须访问查询匹配每个文档,以检索按指定排序 排序top文档。 并且只能对应一个字段,不能对应多个 2.在创建别名时,字段field必须同时存在 3.如果定义了嵌套对象,字段别名必须与其目标具有相同嵌套范围 4.不能应用在索引更新api上 v object 将整个json对象解析出其字段值作为关键词,并设置为文档字段值,在索引期间不会对value 值进行分析特殊处理例如日期,这样json对象就可以被搜索聚合。 词项,这样对于通过部分匹配(partially matches ) 去匹配整个索引值查询来说是有效

    23510

    触类旁通Elasticsearch:聚合

    ES聚合分为两个主要类别:度量型桶型。度量型(metric)聚合是指一组文档统计分析,可以得到诸如最小值、最大值、标准差等度量值。 有了桶聚合,可以嵌套其它聚合,让子聚合在上层聚合所产生每个文档桶上运行。ES这种所谓嵌套聚合可以类比于SQL中group by后面跟多个字段,但更为灵活。看图1例子。 ? 聚合总是在所有查询匹配结果上执行,因此查询中fromsize参数对于聚合没有影响。 (3)过滤器聚合 聚合只会在过滤器查询匹配文档上运行。 聚合处理文档集合:如果一篇文档后过滤器不匹配,它仍然会被聚合操作计算在内。 二、度量集合 度量聚合从不同文档分组中提取统计数据,这些统计数据通常来自数值型字段。 但是结果桶按照某个分数来排序,该分数代表了前台文档背景文档之间百分比差异。前台文档是那些查询匹配文档,而背景文档是当前索引中所有的文档

    94930

    Elasticsearch Search API之(Request Body Search 查询主体)-上篇

    嵌套字段排序 es还支持在一个或多个嵌套对象内部字段进行排序。一个嵌套查询提包含如下选项(参数): path 定义要排序嵌套对象。 为了准确地反映查询逻辑,它在内存中创建一个很小索引,并通过Lucene查询执行计划重新运行原来查询条件,以便获取当前文档更低级别的匹配信息。 它特别适用于大字段高亮显示多词根查询(如前缀或通配符),因为它可以访问每个文档术语字典。 它在内存中创建一个很小索引,并通过Lucene查询执行计划重新运行原来查询条件,以访问当前文档低级匹配信息。对于每个需要突出显示字段文档,都要重复此操作。 phrase_limit 控制要考虑文档匹配短语数量。防止fvh分析太多短语消耗太多内存。在使用matched_fields时,将考虑每个匹配字段phrase-_limit短语。

    46720

    ElasticSearch 6.x 学习笔记:12.字段类型

    旧版本中使用较多,从ElasticSearch 5.x开始不再支持string,由textkeyword类型替代。 text类型字段不用于排序,很少用于聚合。 (3)keyword keyword类型适用于索引结构化字段,比如email地址、主机名、状态码标签。 比如,某个字段取值最大值不会超过100,那么选择byte类型即可。迄今为止吉尼斯记录的人类年龄最大值为134岁,对于年龄字段,short足矣。字段长度越短,索引搜索效率越高。 对于float、half_floatscaled_float,-0.0+0.0是不同值,使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0,同样range查询中上边界是-0.0不会匹配+0.0,下边界是 类型 JSON天生具有层级关系,文档会包含嵌套对象 DELETE test PUT test PUT test/my/1 { "employee":{ "age":30, "fullname

    5720

    Elasticsearch数据类型及其属性

    比如,某个字段取值最大值不会超过100,那么选择byte类型即可。迄今为止吉尼斯记录的人类年龄最大值为134岁,对于年龄字段,short足矣。字段长度越短,索引搜索效率越高。 对于float、half_floatscaled_float,-0.0+0.0是不同值,使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0,同样range查询中上边界是-0.0不会匹配+0.0, , 直到找到匹配. 注意: 动态添加数据时, 数组中第一个值类型决定整个数组类型; 不支持混合数组类型, 比如[1, "abc"]; 数组可以包含null值, 空数组[]会被当做missing field —— 没有值字段 - nested 嵌套类型是对象数据类型一个特例, 可以让array类型对象被独立索引搜索. 2.3.1 对象数组是如何存储 ① 添加数据: PUT game_of_thrones/role/

    6K42

    你必须知道23个最有用Elasticseaerch检索技巧

    2、多字段检索 (Multi-field Search) 如我们已经看到,要在搜索中查询多个文档字段(例如在标题摘要中搜索相同查询字符串),请使用multi_match查询。 5、 Fuzzy 模糊检索( Fuzzy Queries) 在 Match检索 匹配检索中可以启用模糊匹配来捕捉拼写错误。 基于原始词Levenshtein距离来指定模糊度。 6、 Wildcard Query 通配符检索 通配符查询允许您指定匹配模式,而不是整个词组(term)检索。 ? 匹配任何字符; *匹配零个或多个字符。 默认情况下,这些词必须完全相邻,但您可以指定偏离值(slop value),该值指示在仍然考虑文档匹配情况下词词之间偏离值。 详见 Elasticsearch guide. 18、 Function 得分:衰减函数 假设,我们不是想通过一个字段值逐渐增加得分,以获取理想结果。 举例:价格范围、数字字段范围、日期范围。

    1.4K80

    最强 Elastic Stack 保姆级教程(一)

    换句话说,假如有两个映射类型 user tweet,user 类型中 user_name 字段 tweet 类型中 user_name 字段是完全一样,并且两个 user_name 字段在两个类型中必须具有相同映射 在 hits 数组中每个结果包含文档 _index 、 _type 、 _id ,加上 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回搜索结果中使用整个文档。 这不像其他搜索引擎,仅仅返回文档 ID,需要你单独去获取文档。 每个结果还有一个 _score ,它衡量了文档查询匹配程度。 默认情况下,首先返回最相关文档结果,就是说,返回文档是按照 _score 降序排列。 max_score 值是查询所匹配文档 _score 最大值。 pretty 8) 创建映射 概念说明: 在索引中每个文档都包括了一个或多个字段(field),创建映射就是向索引库中创建字段字段类型等过程,下面是 document field 关系数据库概念类比

    9920

    Elasticsearch基本使用

    ,数据里类型可以是对象 object 对象类型,文档会包含嵌套对象 nested 嵌套类型, 他能够保证数据之间层级结构 索引基本操作 创建索引, 类似操作mysql建表语句 PUT film 但由于甄嬛先故纯元皇后神似,皇后设计以纯元皇后礼服陷害甄嬛,父亲(沈保平饰)也被文字狱牵连奸人陷害而遭牢狱之灾,生下女儿后,心灰意冷甄嬛选择出宫修行。 , 只要有一个字段满足搜索条件, 就能查询出来, 对于多字段匹配问题, 涉及到评分, 可以通过type来指定评分标准,有三种类型,分别是: best_fields: 完全匹配文档占比高, 可以通过tie_breaker 指定评分系数;most_fields:表示 越多字段匹配文档评分越; cross_fields: 表示词条分词词汇是分配到不同字段中评分高。 聚合查询分下面几类 指标聚合 对文档特定字段(field)或脚本值(generated using scripts),计算最大值(max), 最小值(min), 平均值(avg), 求和(sum

    13220

    《读书报告 – Elasticsearch入门 》----Part II 深入搜索(1)

    must_not:所有分句都必须不匹配 NOT 相同。 should:至少有一个分句匹配 OR 相同。 这样就行了!如果你需要多个过滤器,将他们放入 bool 过滤器就行。 <2> 这两个term过滤器在bool查询must中匹配嵌套,因此必须全部匹配。 因此,term terms 是 必须包含 操作,而不是 必须相等。 完全匹配 假如你真的需要完全匹配这种行为,最好是通过添加另一个字段来实现。在这个字段中,你索引原字段包含值个数。 当选定一个合适 null_value 时,确保以下几点: 它与字段类型匹配,你不能在 date 类型字段中使用字符串 null_value 它需要能与这个字段可能包含正常值区分开来,以避免真实值 你索引中添加了新文档,只有这些新文档需要被添加到已存字节集中,而不是一遍遍重新计算整个缓存过滤器。过滤器整个系统其他部分一样是实时,你不需要关心缓存过期时间。

    27240

    Elasticsearch 6.x Mapping设置

    ,默认不存储,且不可搜索 范围类型 INTERSECTS :默认匹配模式,只要搜索值字段值有交集即可匹配到 WITHIN:字段值需要完全包含在搜索值之内,也就是字段值是搜索值子集才能匹配 CONTAINS Nested nested 类型是一种对象类型特殊版本,它允许索引对象数组,独立地索引每个对象 嵌套类型Object类型区别 通过例子来说明: 插入一个文档,不设置mapping,此时 user 导致这个文档错误地匹配对 alice smith 查询 如果最开始就把user设置为 nested 嵌套对象呢? ,默认为Null,即空值,此时ES会忽略该值 通过设定该值可以设定字段为 null 时默认值 ignore_malformed 当数据类型不匹配且 coerce 强制转换时,默认情况会抛出异常,并拒绝整个文档插入 ,但需要占用大量磁盘空间 如果不需要计算字段评分,可以取消该字段 norms 功能 position_increment_gap proximity queries(近似查询) phrase

    1.9K30

    ES 自定义打分

    在很多场景下,我们不仅需要搜索到匹配结果,还需要能够按照某种方式对搜索结果重新打分排序。例如: •搜索具有某个关键词文档,同时考虑到文档时效性进行综合排序。 •搜索某个旅游景点附近酒店,同时根据距离远近价格等因素综合排序。•搜索标题包含 elasticsearch 文章,同时根据浏览次数点赞数进行综合排序。 3.最终结果分数 result_score 等于 query_score func_score 按某种方式计算结果(默认是相乘)。 例如,搜索标题包含 elasticsearch 文档。 设置为了 max,意思是取两个打分函数最大值作为 func_score,对应上述假设也就是 2.3 42 两者中最大值,即 func_score = 42 boost_mode 设置为了 multiply 需要注意是:不论我们怎么自定义打分,都不会改变原始 query 匹配行为,我们自定义打分,都是在原始 query 查询结束后,对每一个匹配文档进行重新算分。

    74131

    ElasticSearch权威指南:深入搜索(上)

    内部过滤器操作 在内部,Elasticsearch 会在运行非评分查询时执行多个操作: 查找匹配文档:term 查询在倒排索引中查找 XHDK-A-1293-#fJ3 然后获取包含该 term 所有文档 精确相等 如果一定期望得到我们前面说那种行为(即整个字段完全相等),最好方式是增加并索引另一个字段, 这个字段用以存储该字段包含词项数量,同样以上面提到两个文档为例,现在我们包括了一个维护标签数字段 简单说,一个倒排索引只是一个 token 列表之相关文档信息,如果字段不存在,那么它也不会持有任何 token,也就无法在倒排索引结构中表现。 其核心实际是采用一个 bitset 记录过滤器匹配文档Elasticsearch 积极地把这些 bitset 缓存起来以备随后使用。 用 term 查询在倒排索引中查找 quick 然后获取一组包含该项文档,本例结果是文档:1、2 3 。 为每个文档评分 。

    33331

    Elasticsearch从入门到放弃:瞎说Mapping

    前面我们聊了 Elasticsearch 索引、搜索分词器,今天再来聊另一个基础内容—— Mapping。 Elasticsearch 支持字段映射数据类型在这个文档中,除了这些,其他类型映射都需要显示指定了。 match unmatch 这两个比较简单,match 是指匹配到模式字段, unmatch 是表示不匹配字段。 除了以上三种之外,其他就是 match_pattern 用来进行正则匹配,path_match path_unmatch 则是表示字段所在路径是否匹配。 此外,mapping 许多字段参数文中都没有涉及,对于我而言,大部分都是用到了现查文档,不过也还是建议大家看一看文档,起码遇到问题时能知道大概查找文档一个方向。这样就会比身边人强不少。

    29520

    相关产品

    • 时序数据库 CTSDB

      时序数据库 CTSDB

      腾讯云时序数据库(CTSDB)是一种高效、安全、易用的云上时序数据存储服务。特别适用于物联网、大数据和互联网监控等拥有海量时序数据的场景。您可以根据实际业务需求快速创建CTSDB 实例,并随着业务变化实时线性扩展实例。CTSDB 为您提供高性能的数据读写服务,满足您业务快速发展的需求。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券