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Elasticsearch】搜索结果处理和RestClient查询文档

2.搜索结果处理 搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。 2.1.排序 elasticsearch默认是根据相关度算分(_score)来排序,但是也支持自定义方式对搜索结果排序。...2.2.分页 elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。...elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果: from:从第几个文档开始 size:总共查询几个文档 类似于mysql中的limit ?, ?...但是elasticsearch将来一定是集群,例如我集群有5个节点,我要查询TOP1000的数据,并不是每个节点查询200条就可以了。...、function_score、bool等各种查询: 3.1.2.解析响应 响应结果的解析: elasticsearch返回结果是一个JSON字符串,结构包含: hits:命中的结果 total

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SpringBoot统一返回结果

引言 在后台开发时,控制台得到的数据格式会有不同,这时我们需要设置统一返回结果,方便我们分析数据以及对数据进行管理。 一、方法 定义统一的返回格式有利于提高开发效率。...1、定义code状态码,和返回message 200:请求成功 400:请求失败 404:接口不存在 500:服务器内部出错 2、编写枚举类 2.1什么是枚举: Java 枚举是一个特殊的类,一般表示一组常量...2.2 简单测试类: enum Color { RED, GREEN, BLUE; } public class Test { // 执行输出结果 public static void main(String...public ResponseResult setData(Object data){ this.data = data; return this; } } 4、编写Controller层 //查询所有...ResponseResult queryall(){ return ResponseResult.SUCCESS().setData(userService.list()); } 5、postman测试 二、结语 设置统一返回结果是我们在日常开发的一个好习惯也是必要的步骤

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mybatis返回对象_存储过程不能返回结果

论MyBatis返回结果集_返回实体类还是Map 在更多的了解mybatis后发现不单单通过实体类可以直接返回数据,还可以直接返回一个Map结果集(resultType=”java.util.Map...”) ,如果是多条数据则返回一个List>结果集。...很多人会觉得发现,直接返回一个Map的话太方便了,什么映射什么的全都不用管,只用在sql书写的之后 as好别名就可以了。...然而在直接这样返回map编码一段时间后也发现了这样的一些利与弊,下面是参考网上一些朋友和自己的见解的一些总结,如果错误还望大家直接指出,大家一起学习一起进步。...1.可读性,当你前端用Map接收传递参数和mybatis返回用map接收和传递参数,当你过些时需要行进代码review的时候你会发现你需要先去看jsp里的参数名和sql返回的别名。

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Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。...然后你从 ES 检索可能就花费 20ms,然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms。...可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 ES,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。...比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 Filesystem Cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。...你翻页的时候,翻的越深,每个 Shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 ES 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。

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Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。...然后你从 ES 检索可能就花费 20ms,然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms。...可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 ES,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。...比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 Filesystem Cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。...你翻页的时候,翻的越深,每个 Shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 ES 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。

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Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。...然后你从 ES 检索可能就花费 20ms,然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms。...可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 ES,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。...比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 Filesystem Cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。...你翻页的时候,翻的越深,每个 Shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 ES 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。

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Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。...然后你从 ES 检索可能就花费 20ms,然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms。...可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 ES,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。...比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 Filesystem Cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。...你翻页的时候,翻的越深,每个 Shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 ES 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。

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Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。...然后你从 ES 检索可能就花费 20ms,然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms。...可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 ES,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。...比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 Filesystem Cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。...你翻页的时候,翻的越深,每个 Shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 ES 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。

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Elasticsearch查询解析

背景        Elasticsearch(ES)可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景,而且搭建部署容易,后期弹性扩容、故障处理简单。...协调节点解析查询,向对应数据分片分发查询子任务。 各数据分片检索本地数据并返回协调节点,经汇聚处理后返回用户。        ...协调节点:解析查询后,向目标数据分片发送查询命令。 数据节点:在每个分片内,按照过滤、排序等条件进行分片粒度的文档id检索和数据聚合,返回结果。 Fetch Phase:生成最终的检索、聚合结果。...查询调度:根据查询请求条件,进行查询的Query Phase、Fetch Phase等执行流程,返回查询结果。        ...3.2.4 Response Phase        Expand Phase的下一执行阶段为Response Phase,用于将查询结果返回用户: private static SearchPhase

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Elasticsearch查询解析

背景        Elasticsearch(ES)可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景,而且搭建部署容易,后期弹性扩容、故障处理简单。...协调节点解析查询,向对应数据分片分发查询子任务。 各数据分片检索本地数据并返回协调节点,经汇聚处理后返回用户。        ...协调节点:解析查询后,向目标数据分片发送查询命令。 数据节点:在每个分片内,按照过滤、排序等条件进行分片粒度的文档id检索和数据聚合,返回结果。 Fetch Phase:生成最终的检索、聚合结果。...查询调度:根据查询请求条件,进行查询的Query Phase、Fetch Phase等执行流程,返回查询结果。        ...3.2.4 Response Phase        Expand Phase的下一执行阶段为Response Phase,用于将查询结果返回用户: private static SearchPhase

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Elasticsearch常用查询

前言 本文使用的Elasticsearch版本为6.5.4,上文主要介绍ES的各种查询,以满足更多的需求。ES的主要功能其实就是体现在这搜索查询上,所以我就总结一下,方便以后直接拿来就用。...q=name:lisi # 返回结果 { "took": 9, # took:当前搜索所用时间"time_out": false, # time_out:是否超时"_shards":...q=interests:changge&sort=age:desc # 返回结果 { "took": 17, "time_out": false, "_shards": {...Elasticsearch引擎首先分析(analyze)查询字符串,从分析后的文本中构建短语查询,这意味着必须匹配短语中的所有分词,并且保证各个分词的相对位置不变; # 分词的体现# 匹配的条件越多,相似度的值将会越高..."fuzzy": { "interests": { "value": "chagge"# 此处changge写成了chagge,但因为模糊查询依然可以查出结果

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