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ElasticSearch 空搜索与索引类型搜索

} } // ... ] } } 1.2 hits 返回结果中最重要的部分是 hits,它包含 total 字段来表示匹配到的文档总数...在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id 以及 _source 字段。这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中获取整个文档。...这不像其他的搜索引擎,仅仅返回文档的ID,需要你自己单独去获取文档。 每个结果还有一个 _score 字段,这是一个相关性得分,它衡量了文档与查询文本的匹配程度。...索引类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制,就会搜索集群中的所有文档。...,Elasticsearch 将搜索请求转发到该索引中每个分片的主分片或副本分片上,然后从每个分片收集结果。

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关于索引字段

关于索引字段 问题描述 关于删除字段是否适合建索引 案例重现 前段时间公司系统的一个查询接口非常缓慢,前端页面查询的时候都超时报500 了,于是去分析了sql,其实sql 很简单,就是两个表的关联查询,...就是要查正常的数据再过滤一些其他条件,然后我试了SELECT * FROM settlement_list where delete_status = 1 ,速度非常慢,23s 左右,不带delete_status 也是很慢 20s...,于是看了下 settlement_list 的索引,其他的索引都没问题,然后我就在delete_status 字段也建了个索引,建了以后再查询SELECT * FROM settlement_list...where delete_status = 1 好家伙,一下就到了0.36s,这速度是一个质的飞跃啊,于是我就开始纠结了,删除字段索引,会不会被鄙视啊,理论上小基数字段不要建索引,但是实际情况,建了索引确实速度提高了啊...,于是我还是提交了代码,果不其然被同事发现了,于是开始了掰扯,把索引删掉后,速度一下又到了二十几s,加上索引速度变成1s以内,最后同事得出的结论是,确实找不到反驳的理由,加了索引速度是真的提升了,也许理论和实践还是不一样

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ElasticSearch 索引

索引员工文档 我们首先要做的是存储员工数据,每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing),不过在索引之前,我们需要明确数据应该存储在哪里。...Elasticsearch集群可以包含多个 index (数据库),每一个 index 可以包含多个 types (表),每一个 type 又可以包含多个文档(行),然后每个文档包含多个字段(列)。...倒排索引:传统数据库为特定列增加一个索引,例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。...默认情况下,文档中的所有字段都会被索引(拥有一个倒排索引),只有这样他们才是可被搜索的。 3....让我们比较舒服的是它不需要你做额外的管理操作,比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档,Elasticsearch已经内置所有的缺省设置,所有管理操作都是透明的。

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ElasticSearch索引 VS MySQL索引

当数据量巨大时,很明显索引文件是不能存放于内存中,虽然速度很快但消耗的资源也不小;所以 MySQL 会将索引文件直接存放于磁盘中。 这点和后文提到 elasticsearch索引略有不同。...ES 索引 MySQL 聊完了,现在来看看 Elasticsearch 是如何来使用索引的。...更多优化 当然 ElasticSearch 还做了许多针对性的优化,当我们对两个字段进行检索时,就可以利用 bitmap 进行优化。...比如现在需要查询 name=li and age=18 的数据,这时我们需要通过这两个字段将各自的结果 Posting List 取出。 ?...同样的查询需求在 MySQL 中并没有特殊优化,只是先将数据量小的数据筛选出来之后再筛选第二个字段,效率自然也就没有 ES 高。

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Elasticsearch 重建索引

2.3. mapping 字段类型、分词器等属性变更 ES 本身是不支持字段类型变更的,如果将一个 text 类型的字段错误的定义为 datetime 类型,那么将导致所有不匹配日期时间格式的文本无法插入...他在首次执行时创建会话并返回 _scroll_id 字段,此后通过 _scroll_id 都会直接使用上一次的会话上下文,从而实现加速查询的目的。...Elasticsearch 批量导入数据 — ES 的 bulk 操作 那么如何将批量查询出的数据批量导入新的索引呢?...Elasticsearch 提供了 bulk API 允许我们使用单一请求实现批量创建、索引、更新或删除。...索引切换 — ES 的 alias 操作 Elasticsearch 提供了 alias 操作来为索引提供别名,通过别名机制我们可以实现快速切换索引等功能。

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Elasticsearch索引管理

GET /_template/temp* 一、重建索引 从前面的学习中,我们知道es的字段建立后就不能被修改,假设原本是一个string类型的数据,被识别成date类型,之后再传一个string类型,...这个时候我们的做法就只能加一个字段去处理,,久而久之字段太多了。。就不行了 所以我们只能重建索引。。。...有时候我们有写字段不用了同步到新的索引 只有满足_source的字段才会被同步到新的索引 POST _reindex { "source": { "index": "my_index_name"...,slices大小=分片数;针对索引,slices=分片的最小值。...": {...}, // 索引中各字段的映射定义 "aliases": {...} // 索引的别名 } order:优先级数字越低,越早使用,如果同时匹配到两个模板,数字低的先使用,数字高的会覆盖低的

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Elasticsearch深入:字段的存储

Source 在 Elasticsearch 中,通常每个文档的每一个字段都会被存储在 shard 里存放 source 的地方,比如: PUT twitter/_doc/2 { "user": "...默认情况下,Elasticsearch 在文档中的所有字段上构建一个反向索引,指向该字段所在的 Elasticsearch 文档。...也就是说在每个 Elasticsearch 的Lucene里,有一个位置存放这个 inverted index。..."user":{"type": "object","enabled": false} 也就是说这个字段将不被建立索引,我们如果使用这个字段进行搜索的话,不会产生任何的结果: GET twitter/_...当然对于数字类型的字段也是一样的。我们把这种数据的组织方式叫做doc_value。 ? 倒排索引的特点很明显,就是为了全文检索而生的,但是对于一些聚合查询(排序、求平均值等等)的场景来说,显然不适用。

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联合索引索引

联合索引是指对表上的多个列进行索引,联合索引也是一棵B+树,不同的是联合索引的键值数量不是1,而是大于等于2. 最左匹配原则 假定上图联合索引的为(a,b)。...联合索引也是一棵B+树,不同的是B+树在对索引a排序的基础上,对索引b排序。所以数据按照(1,1),(1,2)……顺序排放。...a,b)联合索引的。...则不可以使用这棵B+树索引。可以发现叶子节点的b值为1,2,1,4,1,2。显然不是有序的,因此不能使用(a,b)联合索引。...所以,当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯,所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。 优化:在联合索引中将选择性最高的列放在索引最前面。

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Elasticsearch--数据索引

前言 Elasticsearch可以支持全文检索,那么ES是以什么机制来支持的,这里索引就是一个重要的步骤,经过索引之后的文档才可以被分析存储、建立倒排索引。本篇就是以ES的数据检索操作来讨论的。...每个索引都有一个mapping映射,这个映射也是动态生成的,因此当添加新的字段时,会自动的添加mapping映射。...关闭自动mapping映射功能时,就会引发第一次索引的数据失败,这里我们就要自己手动的put一个映射Elasticsearch-Mapping映射 版本控制 Elasticsearch采用乐观并发控制,...routing值(即使parent指定routing,child文档还是parent文档的ID) _timestamp设置时间戳 这个字段将被date字段替代,且在使用的时候(包括自定义timestamp..."mappings": { "my_type": { "_timestamp": { "enabled": true } } } } 时间戳字段可以在索引的时候指定

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ElasticSearch 动态更新索引

每一个倒排索引都会被轮流查询–从最旧的开始–再对各个索引的查询结果进行合并。 Lucene 是 Elasticsearch 所基于的Java库,引入了 按段搜索 的概念。...2.1 索引与分片 一个 Lucene 索引就是我们 Elasticsearch 中的分片shard,而 Elasticsearch 中的一个索引是分片的集合。...当 Elasticsearch 搜索索引时,它将查询发送到属于该索引的每个分片(Lucene索引)的副本(主分片,副本分片)上,然后将每个分片的结果聚合成全局结果集,如ElasticSearch 内部原理之分布式文档搜索中描述...在ElasticSearch 段合并中,我们将展示如何从文件系统中清除已删除的文档。...Elasticsearch版本:2.x 原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/dynamic-indices.html

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Elasticsearch倒排索引结构

倒排索引(Inverted Index)也叫反向索引,有反向索引必有正向索引。通俗地来讲,正向索引是通过key找value,反向索引则是通过value找key。...其实就是直接PUT一个JSON的对象,这个对象有多个字段,在插入这些数据到索引的同时,Elasticsearch还为这些字段建立索引——倒排索引,因为Elasticsearch最核心功能是搜索。...那么,倒排索引是个什么样子呢? ? 首先,来搞清楚几个概念,为此,举个例子: 假设有个user索引,它有四个字段:分别是name,gender,age,address。...) 我们知道,每个文档都有一个ID,如果插入的时候没有指定的话,Elasticsearch会自动生成一个,因此ID字段就不多说了 上面的例子,Elasticsearch建立的索引大致如下: ?...Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如,在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term,而[1,3]就是Posting List。

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