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关键词

ES 优化(二)

1、精确匹配假设有 { tags : } { tags : } 两个文档,{ term : { tags : search } }都能匹配,但想只搜索包含一个的值,怎么办? GET _search{ query: { bool: { disable_coord: true, should: } }}3、时提高索引的相关性比如说,我们es存储的是nginx的日志,昨天nginx 原因是针对names建倒排时,各位置如下:Position 1: johnPosition 2: abrahamPosition 3: lincolnPosition 4: smith所以“Abraham Lincoln”可以的到。 ,由于position没有互相挨着,就不到“Abraham Lincoln”。

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ES 优化(一)

比如说要类型为Ford,黄色的,名字包含dev的汽车,一般的语句应该如下:GET my_indexmy_type_search{ bool: { must: }}上述中类型和颜色同样参与了文档排名得分的计算 因此上述的是不合理且效率不高的。 score。 的脚本时,对该字段排序即可。

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    ES常见问题

    1 must嵌套should条件curl -XGET xxxxxx_search? applicationjson -d{ size: 0, query: { bool: { must: } } ] } }}注意: 1)如果must或者should中用到多个条件,每个条件必须用大括号括起来,嵌套的bool必须从新指定 3 出的数据中过滤长度为0的字符串curl xxxxxx_search?

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    扩展Elasticsearch客户端简化ES(.net coreframework)

    ### 扩展Elasticsearch客户端简化ES(.net coreframework) Elasticsearch .net 客户端提供了两种方式进行操作 基于对象构造 ```csharpnew IdsQuery{ Name = named_query, Boost = 1.1, Values = new List { 1, 2, 3, 4 },}``` 基于lambda语法 ```csharpq.Ids www.elastic.coguideenelasticsearchclientnet-api7.xbool-queries.html) 但是这种方法式的调用还是很麻烦,避免不了方法组合 对于一般逻辑 m.IndexName(testIndex)); return setting; }; dBAccessBuild.Data = func; return dBAccessBuild; });``` **定义对象 var list = query.ToAggregationCount(); Console.WriteLine($count should 2 {list.Count == 2}); }``` **指定方法

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    ES中的

    一、语句形式 1.叶子语句 2.复合语句(一条复合语句可以是多条叶子语句和多个复合语句组成)二、和过滤的区别 1.过滤是将设置为是否匹配(只有是和否两种情况),会缓存 2.是判断文档是否匹配同时判断文档的匹配程度 (_score字段),不缓存 三、 1.match_all简单的匹配所有文档 { “match_all”: {}} 2.match匹配指定字段(可能是精确也可能是全文) {“match }} 6.terms允许指定多个值匹配 { “terms”: { “age”:               }} 7.exists文档中包含指定字段有值 {     “exists”:   {         “field”:    “create_time”     } } 备注:Missing Query is removed in ES 5.0.四、组合多 a)使用bool可以满足如下条件 1. ”: {           “match”: {“age”:26}         }     }   } }五、验证 _validatequery 检语法是否合法 _validatequery

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    ES高级

    高级范围  { query: { range: { amount: { gte :1, lte:100 } } }}相当于 amount>=1 and amount=10 and amount) or name =’user’)聚合  在mysql中,聚合用group by,对于聚合后的计算用sum,avg等聚合函数计算,在es中,groupby 后面的字段称为桶,sum等聚合函数称为指标。 如:select sex,sum(age) from user group by sex 上面的sql中,sex和sum都是的指标,sex是桶。 聚合的写法:{ size: 0, 不显示原来数据 aggs: { buckets: { terms: { field: orderId, 需要聚合的字段,桶 order:{sumAmount : asc }按结果排序 }, aggs: { 聚合后需要怎么处理字段,成为指标 sumAmount: { 字段 sum: { field: amount } } } } }}对于聚合来说,es中的聚合函数有,sum,avg

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    es各种

    请求体1.1. 简单 【不推荐】1.2. 空1.3. 精确值找1.3.1. term1.3.1.1. 实例1.3.1.1.1. 数值1.3.1.1.2. 字符串范围1.12. wildcard1.13. 模糊 fuzzy1.14. 高亮1.15. null值的1.16. filter1.16.1. 简单的过滤1.16.2. bool过滤1.16.2.1. 实例1.16.3. 嵌套bool过滤1.16.4. 范围过滤1.16.5. 非空的过滤1.17. 聚合请求体简单 【不推荐】空1、GET libuser_search : lib索引下的user类型的全部数据2、GET lib_search :lib索引下的全部类型的数据3、 price: } }}matchmatch和term相反,知道分词器的存在,会对搜索的词语进行分词。

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    ES 复合

    ES过程中比较多遇到符合,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种组合方便快捷ES。 bool(组合)must 所有的语句都 必须(must) 匹配,与 AND 、= 等价。must_not 所有的语句都 不能(must not) 匹配,与 NOT 、!= 等价。 一个 bool 过滤器由三部分组成:{ bool : { must : , must_not : 3.遍历每个过滤条件对应的bitset,优先从最稀疏的开始搜索,找满足所有条件的document 4

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    ElasticSearch(7.2.2)-es建议

    建议建议,是为了给⽤户提供更好的搜索体验。包括:词条检,⾃动补全。词条检 ?自动补全 ?

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    ES 检索数据的过程,是什么样子的?

    前言 ES 使用过程中常用的就是以及检索,那和检索的过程,什么样的呢? 1 流程GET my-index_doc0 Client 将请求发送到任意节点 node,此时 node 节点就是协调节点(coordinating node)。 2 检索流程GET my-index_search Client 将请求发送到任意节点 node,此时 node 节点就是协调节点(coordinating node)协调节点进行分词等操作后,去所有的 等信息返回给路由节点路由节点重新进行排序,截取数据后,获取到真正需要返回的数据的 id路由节点再次请求对应的 shard (此时有 id 了,可以直接定位到对应shard)获取到全量数据,返回给 Client 3 总结主要介绍了 ES 以及检索的流程,不足及错误之处欢迎指正。

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    Elasticsearch初体验-创建Index,Document以及常见的ES

    Kibana启动成功另外,建议安装一个elasticsearch-head,它能帮助我们很直观的ES节点状态。 这是因为ES不允许Primary和它的Replica放在同一个节点中,并且同一个节点不接受完全相同的两个Replica,而我本地只启动了一个ES节点。 常用ES Elasticsearch有很多,下面针对常用做一个总结。Query_string所有GET 索引_searchGET city_search ? 所有结果出所有的7条记录,并且relation类型为eq(equal),max_score为1.0(相关度分数)带参数的GET 索引_search?

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    ES性能调优实践,亿级数据毫秒级返回

    1、概述 本文简要描述ES性能的优化过程。忽略很多细节,其实整个过程并不顺利,因为并没有一个明确的指引,教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景,还是需要自己摸索一番。 2、ES性能优化效果 优化前,随便一个ES耗时就高达170秒,接近3分钟。 ? 注意上面的ES语句还不是最复杂的,还可以加上qua搜索、关键词模糊搜索,再把日期范围拉长,再加上日期排序。 作为一个实时接口,能不能做到1秒内ES返回结果呢? 经过优化,ES耗时从之前的动辄3分钟,已经变成毫秒级了。 ? 3、ES性能调优 3.1 拆分索引 ES能存千亿数据,不表示你可以在匹配到千亿数据时还能秒级返回。拆分索引是指你在搜索时,必须尽量缩小搜索的数据集范围。 按照数据源拆分,每个数据源独立索引。 在Query上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是不一样的: 上下文:在上下文中,会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个,它的相关度高么?”

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    ElasticSearch进阶:一文全览各种ES在Java中的实现

    第一篇:ElasticSearch基础:从倒排索引说起,快速认知ES这篇博文的主题是ES,因此我整理了尽可能齐全的ES场景,形成下面的图: 本文基于elasticsearch 7.13.2版本 接下来,我们用十几个实例,迅速上手ES操作,每个示例将提供SQL语句、ES语句和Java代码。 1 词条所谓词条,也就是ES不会对条件进行分词处理,只有当词条和字符串完全匹配时,才会被到。1.1 等值-term等值,即筛选出一个字段等于特定值的所有记录。 ,会发现ES结果中会带有_score这一项,ES会根据结果匹配程度进行评分。 ,我们将用一些案例演示ES聚合

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    ElasticSearch(7.2.2)-es之query_string

    介绍query_string ,如果熟悉lucene的语法,我们可以直接⽤lucene语法写⼀个串进⾏ES中接到请求后,通过解析器,解析串⽣成对应的。 指定单个字段POST nba_search{ query: { query_string: { default_field: displayNameEn, query: james OR curry query: { query_string: { default_field: displayNameEn, query: james AND harden } }, size: 100}指定多个字段

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    teg es基础语法

    query : 模糊匹配,并对匹配出来的数据进行评分。 “took”: 花费的时间 _score: 匹配相识度评分 满分 5 分常用: 全文本:针对文本 1、全部:match_all 2、模糊匹配: match (类似sql 的 like) 3、全句匹配: match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配:muti_match (多属性) 5、语法:query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段 : term (针对某个属性的,这里注意 term 不会进行分词,比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火锅” 当你用 term 去 “火时能到”,但是 “火锅” 时,就什么都没有 ,而 match 就会将词语分成 “火锅”去) 7、范围:range () 字段:针对结构化数据,如数字,日期 。。。

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    ES日志收集实战总结

    前言在执行elasticsearch的时候,有些会占用大量的资源导致响应很慢,这个时候就需要ES对慢进行监控。找到那些响应很慢的请求。 ES的请求主要分为搜索和索引,ES也分别提供了这两种类型请求的慢日志。搜索慢日志慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索(和获取阶段)并将其放到一个专门的日志文件,这个配置只针对当前分片节点有效。 慢日志到ES存储中这里仅提供一个logstash配置文件,你只需要修改此配置文件的慢日志路径和ES服务器集群信息,即可应用到你的ELK环境中。 -%{+YYYY-MM} hosts=> flush_size => 3000 }}在logstash调试模式输出ES慢日志各字段含义说明:{ # 慢的语句 message => path => roottest.log,# 慢主机名host => c7-node1.fblinux.com,# 慢产生时间time => 2018-03-15 11:26:

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    ES脚本空字符串

    本文介绍的方法是基于ES5.2版本的,可能对其他版本不适用。 www.elastic.coguideenelasticsearchreference5.2modules-scripting-fields.html https:www.elastic.coguideenelasticsearchreference5.2modules-scripting-painless-syntax.html字段为空的文档

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    ElasticSearch(7.2.2)-es的布尔

    本文链接:https:blog.csdn.netweixin_42528266articledetails102804722 简介:⼿把⼿带你玩转es的布尔布尔? must (找名字叫做James的球员)POST nba_search{ query: { bool: { must: } }}效果同must,但是不打分(找名字叫做James的球员)POST nba_search { query: { bool: { filter: } }}must_not (找名字叫做James的⻄部球员)POST nba_search{ query: { bool: { must: , must_not: } }}should(找名字叫做James的打球时间应该在11到20年⻄部球员)即使匹配不到也返回,只是评分不同POST nba_search{ query: { bool: { must: , must_not: , should: } }}如果minimum_should_match=1,则变成要出名字叫做James的打球时间在11到20年⻄部球员POST nba_search

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    ElasticSearch(7.2.2)-es之⾼亮

    ⾼亮POST nba_latest_search{ query: { match: { displayNameEn: james } }, highlight: { fields: { displayNameEn : {} } }}⾃定义⾼亮POST nba_latest_search{ query: { match: { displayNameEn: james } }, highlight: { fields

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    ElasticSearch(7.2.2)-es的排序

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