基本操作 1 添加文档 ?...POST test3/_doc/1/_update { "doc":{ "name":"minmin" } } 复杂查询操作 复杂查询 之前我们查询的语句是： GET test3/_doc...q=name:jing 现在我们想要更加复杂的查询，如何书写呢？...自定义查询出的字段 之前是查询出数据库中数据的所有的字段，但是现在我们想要只是一条数据的一个字段，那么如何查询 我们先看查询出的数据格式 ? 一条数据的所有字段都在_source属性里面。...现在我们不想要这么多的字段，那么我们在查询的时候可以限制。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。...Bucket Aggregations（桶聚合）：类比SQL中的group by，主要用于统计不同类型数据的数量，这些聚合操作将文档划分为不同的桶（buckets），并对每个桶中的文档进行聚合计算。...常见的桶聚合包括 Terms（按字段值分组）、Date Histogram（按时间间隔分组）、Range（按范围分组）等。...聚合查询支持嵌套，即一个聚合内部可以包含别的子聚合，从而实现非常复杂的数据挖掘和统计需求。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。
例如最大值（max）、最小值（min）、平均值（average）、总和（sum）、统计信息（stats，包含了上述几种操作），以及其他复杂的聚合如百分数（percentiles）、基数（cardinality...Elasticsearch的聚合操作支持嵌套，即一个聚合内部可以包含别的子聚合，从而实现非常复杂的数据挖掘和统计需求。...聚合分类 分桶聚合（Bucket agregations）：类比SQL中的group by的作用，主要用于统计不同类型数据的数量。...下面是一些常用的分桶聚合类型： terms：基于文档中某个字段的值，将文档分组到各个桶中。 date_histogram：基于日期字段，将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。
"total": 提供了匹配查询条件的总文档数，这里是1000个文档。这是符合查询条件的文档总数。 "relation": 表示与总文档数的关系，这里是"eq"，表示匹配文档的数量等于总文档数。...多条件查询: 如果要构造更复杂的查询，可以使用bool查询来组合多个查询条件。...这个查询是一个复杂的布尔查询，包含了多个子查询条件，同时指定了必须匹配的条件和过滤条件。以下是这个查询的各个部分的解释： HTTP方法：GET，表示发起一个查询请求。...它将生成一个分组列表，其中包含每个不同州的值，并统计每个州的文档数量。由于"size"设置为0，不会返回实际文档结果，只返回聚合结果，以供进一步分析或显示聚合数据。...这种聚合操作对于分析文档集的统计信息非常有用。
Phrase Query：搜索包含一组词条的短语，可以指定词条之间的最大距离（Slop）。Query String Query：支持复杂查询语法的查询，如通配符、范围、模糊匹配等。...3.3 复合搜索复合搜索允许你将多个查询组合在一起，以实现更复杂的搜索需求。...此外，Elasticsearch还提供了丰富的聚合功能，如：按字段分组：将文档按照指定字段的值进行分组。统计：计算指定字段的最大值、最小值、平均值、总和等统计信息。...需要注意的是，增加分片数会增加集群的管理开销和查询延迟，因此需要根据实际需求和资源情况进行权衡。5....这些功能包括：身份验证与授权：通过内置的用户和角色管理功能，可以对用户进行身份验证并分配不同的权限。
Elasticsearch 可用的堆越多，它可用于过滤器（filter）和其他缓存的内存也就越多，更进一步讲可以提高查询性能。 但请注意，过多的堆可能会使垃圾回收暂停时间过长。.../bin/elasticsearch 2、CPU 运行复杂的缓存查询、密集写入数据都需要大量的CPU，因此选择正确的查询类型以及渐进的写入策略至关重要。 一个节点使用多个线程池来管理内存消耗。...所以，就有了下面的分片数如何设定的问题？ 3.2 分片数设定 选择正确数量的分片是一个复杂问题，因为在集群规划阶段以及在数据写入开始之前，一般不能确切知道文档数。...冷热集群架构对于存储诸如应用程序日志或互联网实时采集数据（基于时间序列数据）特别有用。 数据迁移策略：通过运行定时任务来实现定期将索引移动到不同类型的节点。...这意味着在第一次执行过滤查询时，Elasticsearch 将查找与过滤器匹配的文档，并使用该信息构建名为“bitset”的结构。
预计阅读时间: 15分钟 一、ElasticSearch 简介 1、简介 ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。...二、ElasticSearch 基础概念 1、ElaticSearch 和 DB 的关系 在 Elasticsearch 中，文档归属于一种类型 type，而这些类型存在于索引 index 中，我们可以列一些简单的不同点...在 ElasticSearch 中，一个索引对象可以存储多个不同用途的对象，通过索引类型可以区分单个索引中的不同对象，可以理解为关系型数据库中的表。...每个索引类型可以有不同的结构，但是不同的索引类型不能为相同的属性设置不同的类型。 3、文档 文档（document）： 文档是可以被索引的基本数据单位。...每个文档由多个字段构成，ElasticSearch 是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一的标识符。
它具有高度的可扩展性，可以在短时间内搜索和分析大量数据。...查询结果通常以 JSON 格式提供，包括总的命中数、查询时间、每个文档的 ID、摘要等信息。 以上就是 Elasticsearch 生成查询结果的基本过程。...需要注意的是，相关性评分并不是一个绝对的值，它的大小并不能直接反映出文档的质量或重要性。它只是表示了文档与特定查询条件的匹配程度。同一个文档对于不同的查询条件，可能会有不同的评分。...这使得你可以实现复杂的数据分析需求，如分组统计、多级分组统计等。 聚合搜索是 Elasticsearch 中非常强大的一种功能，它可以满足各种复杂的数据分析需求。...使用合适的字段类型：Elasticsearch 支持多种字段类型，不同的字段类型有不同的索引和搜索性能。
一、引言 在Elasticsearch中，过滤文档以满足特定条件是一个常见的需求。...与传统的过滤器不同，Post_Filter不会对查询的性能产生显著影响，因为它是在查询完成后对结果进行过滤的。这使得Post_Filter在处理大量数据或复杂查询时成为一种高效的选择。...Post_Filter的工作原理是在查询执行完毕后，对返回的文档集进行过滤。这意味着所有与查询匹配的文档都会被检索出来，然后Post_Filter会对这些文档进行额外的过滤操作，以满足特定的条件。...需要对聚合结果进行过滤 在Elasticsearch中，聚合操作允许我们对数据进行统计和分析。然而，在某些情况下，我们可能需要对聚合结果进行过滤，以排除不满足特定条件的聚合项。...其他月份的数据 ] } } } } 注意： doc_count字段表示的是每个时间桶内的原始文档数（即在应用post_filter之前的数量）。
此比较还旨在清楚地突出 Elasticsearch 和 OpenSearch 之间的性能差异，表明两者完全不同。 我们将首先回顾性能比较的结果，然后是我们的测试方法和测试环境。...我们还使用箱线图显示 100% 请求的延迟分布，箱线图显示最小值、最大值、中值、平均值和异常值。实际的方框显示了下四分位数和上四分位数，其中分别有 25% 和 75% 的观测值落在其中。...文本字段查询允许用户搜索文本数据中的特定短语、单个单词甚至单词的一部分。用户能够通过文本数据执行复杂的搜索——它增强了整体搜索体验并支持广泛的应用程序和解决方案。 排序 “最贵的产品是哪个？”...此外，Elasticsearch 的时间戳、关键字和数字排序查询的执行时间分别加快了 24%、97% 和 53%。 排序是按特定顺序（例如字母顺序、数字顺序或时间顺序）排列数据的过程。...时间序列数据流 (TSDS) 我们更进一步，将数据重新索引到时间序列数据流中，从而进一步压缩数据 - 平均文档大小从 218 kb 下降到 124 kb，减少了 54.8%，如下表所示。
：范围限定》; 《Elasticsearch聚合学习之四：结果排序》； 关于聚合 通过搜索，我们可找到匹配查询条件的文档集； 通过聚合，我们会得到一个数据的概念，以汽车销售信息为例，以下都是聚合数据：...指标(Metrics) 指标是对桶内的文档进行统计计算，如统计红色汽车的数量、最低价、最高价、平均售价、总销售额等，这些都是根据桶中的文档的值来计算的； 基本概念有所了解后一起通过实战来学习和掌握聚合的知识...cars的所有数据如下图，例如第一条记录，表示售价30000，汽车颜色是绿色，品牌是ford，销售时间是2014年5月8日： ?...数组，里面的每个json对象都是一个桶，里面的doc_count就是记录数；例如结果中的第一条记录就是红色汽车的销售记录； 添加度量指标 上面的示例返回的是每个桶中的文档数量，接下es支持丰富的指标，例如平均值...至此，Elasticsearch6的基本聚合操作就完成了，接下来的文章我们会接触到更复杂的聚合操作；
二、脚本使用 下面是一个Elasticsearch查询示例，其中包含了一个使用Painless脚本的复杂场景。这个场景是根据商品文档中的多个字段来动态调整搜索结果的排序。...一旦验证完成，这些脚本可以被移除或替换为更持久的解决方案。 在Elasticsearch中，脚本是一种强大的工具，允许你在查询和索引文档时执行复杂的操作。...脚本计算得分 在查询中，你可以使用脚本来自定义文档的得分计算方式。这对于实现复杂的搜索排名逻辑非常有用。...因此，在编写脚本时应尽量保持简单和清晰，避免使用过于复杂的逻辑和运算。 避免在脚本中执行耗时的操作：脚本的执行时间会影响查询的响应速度。...通过深入理解脚本的原理和执行过程，并掌握最佳实践方法，用户可以更好地利用脚本在Elasticsearch中实现复杂的数据处理和查询需求。
提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2....索引的不同语义 名词：一个 Elasticsearch 集群中的许多索引 动词：把一个文档保存到 Elasticsearch 的过程（indexing），主要就是创建一个倒排索引的过程 文档（Document...基于统计的机器学习算法：这类目前常用的算法是 HMM、CRF、SVM、深度学习等算法 中文分词器现状 中文分词器以统计语言模型为基础，经过几十年发展，到今天为止可以看做一个已经解决的问题 不同分词器的好坏...Scroll API 是在查询调用的第一次，就创建一个快照（指定有效期），每次查询都需要带上上一次的 scroll ID；注意因为是快照，所以新写入的文档，在这个快照中是无法查询到的 不同的查询方式的选型...所有字段都设置为 keyword 类型，或者关闭 keyword 字段 is 开头的都设置为 bool 类型 ---- 参考资料： Elasticsearch 官方文档 极客时间《Elasticsearch
PB 级结构化或非结构化数据，同时具有高可用性和容错性； 多样化的搜索和分析功能：ElasticSearch 支持全文搜索、结构化查询、过滤、地理空间查询和复杂的分析功能； 可扩展性：ElasticSearch...，使用不同的端口和节点名称。...与传统的分布式系统不同，这里是先写入 Lucene 再写入 Translog，原因是写入 Lucene 可能会失败，为了减少写入失败回滚的复杂度，因此先写入 Lucene。...ES 是按集群部署的，需要关注集群相关指标。...索引设置不当 索引的分片、副本数及刷新时间间隔等均会影响索引性能。 原因：不合理的索引设置，如过多的分片数、不合理的副本数、不适当的刷新间隔等会影响写入性能。
通常情况下，每个节点的碎片数少的设置将会更好。 原因在于它将可用文件系统缓存的份额提高到了每个碎片，而文件系统缓存可能是Elasticsearch的1号性能因子。...14.打开自适应副本选择 当存在多个数据副本时，elasticsearch可以使用一组称为自适应副本选择的标准，根据包含分片的每个副本的节点的响应时间，服务时间和队列大小来选择数据的最佳副本。...于是：两次请求打到 A0 和 A1 时，两者的 索引统计 是显著不同的 如何规避 score不能重现 的问题？...索引统计 又是打分时一个非常重要的因素。 如果每个shard的 索引统计相似，则 搜索工作的很好 文档是平分到每个primary shard的，因此 索引统计 会非常相似，打分也会按着预期工作。...但，万事都有个但是： 索引时使用了 routing（文档不能平分到每个primary shard 啦） 查询多个索引 索引中文档的个数 非常少 这会导致：参与查询的各个shard，各自的 索引统计 并不相似
14.打开自适应副本选择 当存在多个数据副本时，elasticsearch可以使用一组称为自适应副本选择的标准，根据包含分片的每个副本的节点的响应时间，服务时间和队列大小来选择数据的最佳副本。...A0 和 A1 时，两者的 索引统计 是显著不同的 如何规避 score不能重现 的问题？...因此，如果总是达到同一个shard，则，具有相同得分的两个doc，其顺序是一致的 score 错了（Relevancy looks wrong） 如果你发现具有相同内容的文档，其得分不同，完全匹配 的查询...索引统计 又是打分时一个非常重要的因素。 如果每个shard的 索引统计相似，则 搜索工作的很好 文档是平分到每个primary shard的，因此 索引统计 会非常相似，打分也会按着预期工作。...但，万事都有个但是：索引时使用了 routing（文档不能平分到每个primary shard 啦），查询多个索引，索引中文档的个数 非常少，这会导致：参与查询的各个shard，各自的 索引统计 并不相似
通常情况下，每个节点的碎片数少的设置将会更好。 原因在于它将可用文件系统缓存的份额提高到了每个碎片，而文件系统缓存可能是Elasticsearch的1号性能因子。...14、打开自适应副本选择 当存在多个数据副本时，elasticsearch可以使用一组称为自适应副本选择的标准，根据包含分片的每个副本的节点的响应时间，服务时间和队列大小来选择数据的最佳副本。...A0 和 A1 时，两者的 索引统计 是显著不同的 如何规避 score不能重现 的问题？...索引统计 又是打分时一个非常重要的因素。 如果每个shard的 索引统计相似，则 搜索工作的很好 文档是平分到每个primary shard的，因此 索引统计 会非常相似，打分也会按着预期工作。...但万事都有个但是： 索引时使用了 routing（文档不能平分到每个primary shard 啦） 查询多个索引 索引中文档的个数 非常少 这会导致：参与查询的各个shard，各自的 索引统计 并不相似
此比较还旨在清楚地突出 Elasticsearch 和 OpenSearch 之间的性能差异，表明两者完全不同。 我们将首先回顾性能比较的结果，然后是我们的测试方法和测试环境。 1....结果 使用 t-test 检验对性能比较结果（重点关注请求的 p90（第 90 个百分位数））进行交叉验证，以确保两种解决方案之间的延迟测量存在统计差异。针对每种查询类型计算相对变化（以百分比表示）。...用户能够通过文本数据执行复杂的搜索------它增强了整体搜索体验并支持广泛的应用程序和解决方案。 1.2 排序 "先给我看看最贵的产品。"...此外，Elasticsearch 的时间戳、关键字和数字排序查询的执行时间分别加快了 24%、97% 和 53%。 排序是按特定顺序（例如字母顺序、数字顺序或时间顺序）排列数据的过程。...1.7 时间序列数据流 （TSDS） 我们更进一步，将数据重新索引到时间序列数据流中，从而进一步压缩数据 - 平均文档大小从 218 kb 下降到 124 kb，减少了 **54.8%**，如下表所示。
它基于Apache Lucene项目，提供全文搜索及能力强大的分布式多用户搜索引擎，同时配备RESTful web接口。它不仅能执行复杂查询，还能高效处理复杂的数据分析。...根据角色的不同，Elasticsearch 的节点可以分为以下几种类型： master：候选节点 所谓master节点，就是在主节点down机的时候，可以参与选举，取而代之的节点。...transform：转换节点 转换节点（Transform）是一种将 Elasticsearch 索引数据进行统计分析并产生新的索引的功能。...它可以用来执行复杂的聚合查询，并将结果持久化到新的 Elasticsearch 索引中。这个过程可以定期运行，也可以根据需求随时启动或停止。...在 Transform 的配置中，你需要指定聚合查询（aggregations）以及群组字段（group by fields）。这些配置决定了怎样对源索引进行统计分析并生成新的索引。
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