DSL是Domain Specific Language的缩写,指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决,因而比通用编程语言更有效率。
Elasticsearch 是一种流行的开源搜索和分析引擎,广泛用于全文搜索、实时分析和日志管理。 Elasticsearch 建立在 Apache Lucene 搜索引擎库之上,以其强大而高效的搜索功能以及跨多个分布式节点水平扩展的能力而闻名。
上一篇博文中我们 使用了 搜索标题中包含java或elasticsearch的blog 这个例子
官网的翻译可参考:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41693125 Elasticsearch主要功能就是完成模糊检索、字符串匹配,所以使用起来非常方便。而且它有一套自己的匹配规则,来决定把哪项搜索结果展示在前面。
全文索引查询,这意外着首先会对待查字符串(查询条件)进行分词,然后再去匹配,返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。
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
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片,每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后,缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点,该节点根据要查询的索引,将这个请求依次发送到所有的相关分片(主分片或者副本分片)。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后,只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的,图1展示的默认行为,称为查询后获取(query_then_fetch)。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html
PS:感叹elasticsearch在搜索和大数据聚合上面做的了不起的工作! 细致入微,基本上在工程层面解决了数不清的细节问题,了不起的产品设计和再创造,了不起的工作量! 就像docker重新唤醒容器技术一样,elasticsearch在Lucene之上的构建为个人数据分析和企业数据梳理开创新时代。 如果有条件,我是极为愿意买入他们的股票的。
排名第一:标题包含"java",同时包含should中所有的关键字即"hadoop"和"elasticsearch" 排名第二:标题包含"java",同时包含should中的任何一个关键字 排名第三:标题包含"java",不包含should中的任何关键字
另外,建议安装一个elasticsearch-head,它能帮助我们很直观的查看ES节点状态。
Elasticsearch在2.x版本的时候把filter查询给摘掉了,因此在query dsl里面已经找不到filter query了。其实es并没有完全抛弃filter query,而是它的设计与
很多读者在看官方文档学习时存在一个误区,以DSL中full text查询为例,其实内容是非常多的, 没有取舍/没重点去阅读, 要么需要花很多时间,要么头脑一片浆糊。所以这里重点谈谈我的理解。@pdai
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。
在查询上下文中,查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何?”,除了确定文档是否匹配之外,查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值,多用于结合bool查询实现自定义得分
上面的语句意思查询userz字段包含tom的文档,结果按照age升序排列,返回第5-14个文档,如果超过1s没有结束,则超时结束 泛查询 等效于在所在字段去匹配改term
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/copy-to.html
查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中,你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。
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。
ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
上面实现的本质:返回结果的第一页头1条或多条数据是服务端(如电商网站、主流搜索引擎)指定的数据,而非按照相关度评分计算得出的结果数据。
分词就是指将一个文本转化成一系列单词的过程,也叫文本分析,在Elasticsearch中称之为Analysis。 举例:我是中国人 --> 我/是/中国人
本小节主要讲述关于Elasticsearch的几种常见查询,希望自己在使用时候再回来看此文更能快速理解其中含义.
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。
这次给大家分享两个Es查询问题的实际案例,分别跟文本匹配和统计查询有关,直接进入正题。
1. 从上面几种分词器的对比中可以看出,拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词; 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词; 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引。
elasticsearch学习(二) 常用查询语句 全部匹配match_all 方式一 GET /website/_search GET /website/_search { "query":{ "match_all": { } } } 模糊查询match 或查询 GET /website/_search { "query":{ "match": { "text":{ "query":"Just blog", "oper
搜索是ES最最核心的内容,没有之一。前面章节的内容,索引、动态映射、分词器等都是铺垫,最重要的就是最后点击搜索这一下。下面我们就看看点击搜索这一下的背后,都做了哪些事情。
本文使用的Elasticsearch版本为6.5.4,上文主要介绍了它的Index(数据库)和Mapping(表结构),那么本文主要记录一下关于Elasticsearch的增删改以及普通查询操作。
本文将继续介绍Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)方式的后3种。
dynamic 可以分为动态映射(dynamic mapping)和静态(显式)映射(explicit mapping)和精确(严格)映射(strict mappings),具体由dynamic属性控制。
对一个字段进行匹配查询,match 类型查询,match 类型查询,会把查询条件进行分词,or 关系,多个词条之间是 or 的关系:
post:http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping
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。
在上一篇文章中,我们已经介绍了如何使用 REST 接口来在 Elasticsearch 中创建 index ,文档以及对它们的操作。在今天的文章里,我们来介绍如何利用 Elasticsearch 来搜索我们的数据。Elasticsearch 是近实时的搜索。我们还是接着我们上次的练习“开始使用 Elasticsearch (1)”
注意:查询不存在的 ID,会报elastic: Error 404 (Not Found)错误。
上一篇文章介绍了Elasticsearch的嵌套文档,这一篇来介绍另外一种关系文档,父子文档。
在 Elasticsearch 中的搜索中,有两类搜索:queries和aggregations。
经过了解简单的API和简单搜索,已经基本上能应付大部分的使用场景。可是非关系型数据库数据的文档数据往往又多又杂,各种各样冗余的字段,组成了一条"记录"。复杂的数据结构,带来的就是复杂的搜索。所以在进入本章节前,我们要构建一个尽可能"复杂"的数据结构。
现在 ElasticSearch 大量应用在搜索领域,开发者可以通过其提供的多样的查询api达到希望的搜索效果,而且Elasticsearch版本也一直在不断迭代,以满足开发者的需要。但是,实际开发过程中,可能需要将搜索和自己的业务场景进行结合,来达到自定义的排序、搜索规则。Elasticsearch针对这种情况,提供了插件的功能,可以这么说,如果能够学会使用插件,那我们就有了自由扩充ELasticsearch功能的手段,对搜索的掌控力就能提升一个档次。
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
今天来了解下 Elasticsearch(以下简称 ES) 中的 Query 和 Filter。
白话Elasticsearch14-基于multi_match 使用most_fields策略进行cross-fields search弊端
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