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ES 查询

max_score字段就是相关度评分,当使用查询接口时没有指定排序字段,那么ES就会按照每条记录的评分进行排序.相关度评分中涉及到两种算法,会在后续的文章中进行介绍. 3、元数据 1中的demo查询结果集有一个 source PUT /logs { "mappings": { "_source": { "enabled": false } } } (2)、禁用source中的部分字段 *","Price","Desc"], "excludes": ["Name"] }, "query": { "match_all": {} } } 这里可以指定查询包含哪些字段和不包含哪些字段 注:ES默认会为所有的字段创建倒排索引,如果通过q=字段:字段值的形式进行搜索,ES会去指定字段的索引集合查找相关的值并返回. 4.4 all搜索 GET /logs/_search? q=111 重点注意:ES默认会为所有的字段创建倒排索引,所以如4.3中一样,查询条件没有以q=字段:字段值的形式进行搜索,ES扫描所有建立了倒排索引的字段.所以这里的结果集如下: "hits"

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mongovue查询字段_mongodb查询速度

age`) values (’starlee’,25) Mongo: db.user.insert({‘name’ : ’starlee’, ‘age’ : 25}) 如果你想在MySQL里添加一个字段 MongoDB的好处挺多的,比如多列索引,查询时可以用一些统计函数,支持多条件查询,但是目前多表查询是不支持的,可以想办法通过数据冗余来解决多表 查询的问题。 MongoDB对数据的操作很丰富,下面做一些举例说明,内容大部分来自官方文档,另外有部分为自己理解。 db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } ); db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } ); 也可对某一字段做范围查询 $size查询 db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询,此查询查询a的子对象数目为1的记录 $exists查询 db.colls.find

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    ES DSL查询

    1、Query String Search 参考前面的文章 2、全文检索 ES中全文检索的方式分为以下几种: (1)、match语法 GET /logs/_search { "query": { "match": { "Name": "apple watch" } } } 当向ES插入数据时,如果采用默认设置,且设置了倒排索引,那么对应的字符串会被分词并建立倒排表 .且到使用match进行匹配时,如上代码,匹配的是logs索引的Name字段,其值也会被分词,然后去倒排表检索,返回结果集.那么logs索引中Name字段包含apple和watch分词的document 在对Desc字段进行分词的同时,并不会对Keyword进行分词,但是超过当前字段内容如果大于256则会进行内容截取.那么就可以通过keyword和term进行内容的精准匹配了代码如下: GET /logs Price字段值在100和112范围之间的document记录.

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    ES 复合查询

    ES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。 一个 bool 过滤器由三部分组成: { "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [ 查询 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算分是,推荐使用filter替代query 上下文类型 执行类型 使用方式 Query 查找和查询语句最匹配的文档 5.filter大部分情况下来说,在query之前执行,先尽量过滤掉尽可能多的数据 6.如果document有新增或修改,那么cached bitset会被自动更新 7.以后只要是有相同的filter ="7ec0e0e5-a4b0-46d7-af56-5b3eab477aea" es: GET blog/paper/_search { "query": { "bool": {

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    ES 聚合查询

    ES聚合查询主要又三种模式,分别是分桶聚合(Bucket aggregations)、指标聚合(Metrics aggregations)、管道聚合(Pipeline aggregations),三种模式处理的业务场景不同  图中首先按照手机的品牌进行分桶统计数量,接着在小米手机的分桶基础上,再按照小米手机的档次进行二次分桶(分桶的嵌套查询)统计数量. "aggs": { "tags_aggs": { "terms": { "field": "Tags.keyword", //一般情况下,带有keyword的类型的字段才能进行聚合查询 不会为其创建正排索引,但是带有keyword类型的text类型,es会为其创建倒排索引的同时创建正派索引(但是此时的keyword正排索引会有长度限制通过ignore_above去配置)。 es中一般只有正排索引才能进行聚合查询 (2)、一般情况下,不会对text字段创建正排索引,应为对大文本字段创建正排索引没有什么意义,而且正排索引会创建磁盘文件,浪费资源和空间. (3)、通过fielddata

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    ES中的查询

    一、查询语句形式 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、查询和过滤的区别 1.过滤是将查询设置为是否匹配(只有是和否两种情况),查询会缓存 2.查询是判断文档是否匹配同时判断文档的匹配程度 (_score字段),查询不缓存 三、查询 1.match_all查询简单的匹配所有文档 { “match_all”: {}} 2.match匹配指定字段(可能是精确查询也可能是全文查询) {“match”: {“age”:26 }} 3.multi_match在多个字段上执行match查询 “multi_match”: { “fields”:[“about” ,”first_name }} 7.exists查询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.

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    ES-DSL查询

    :根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword,数值,boolean等字段 ids range Term 地理查询:根据经纬度查询 Geo_distance Get_bounding_box 复合查询 /_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" } } } multi_match:与match查询类似,只不过允许同时查询多个字段 Multi_match根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差,多字段建议使用all的方式 精确查询 精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段,所以不会对搜索条件分词 ,在分布式系统中就会出现问题 集群es中的数据是分片存储在不同的es机器上的,假如集群中有100台机器查询数据为from=990,size=10,es就会从不同的es机器上分别查找1000条数据,然后聚合重排序后返回 ,默认情况下搜索字段需要与高亮字段匹配 "require_field_match": "false", //高亮字段 "fields": { "name": {},

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    sql模糊查询,字段多值模糊查询(字段分割搜索,字符串转行)

    对于平时简单的查询,一般使用like就能解决问题。如果字段值不连续,使用like就有点乏力了。 在工作中遇到这种业务,特整理如下文章,如果有更高效的解决方案,也望推荐互相学习。 4.现在业务大升级,需要查找 “苹果,猕猴” 这种不连续的数据,并且只要符合其中一个字段值,结果集就要包含其中。 对于这种查找,最直接想法:分割字符串,循环遍历去查询。 此业务首先源于数据库 设计如此,生成环境中”大量器件编号”通过逗号分隔存放在一个字段,前端参数顺序可变,所以产出此文章,也帮助遇到类似业务的朋友。 参照文章:http://www.cnblogs.com/end/archive/2011/02/17/1957011.html   4.原数据集inner join 字符串结果集,再查询inner join

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