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ElasticSearch 简单的 搜索 聚合 分析

设置 查询结果中返回的字段 设置 GET /shop/goods/_search { "query" : { "match" : { "name" : "xxx...，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的...、分析 5.x以后对排序，聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启。...": { "terms": { "field": "tags" } } } } size表示不返回文档 只返回聚合分析后的结果 group_by_tags和all_tags 只是给本次聚合..."field": "tags" } } } } 2、对名称中包含xxx的商品，计算每个tag下的商品数量 GET /shop/goods/_search { "size": 0,

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sklearn中fit、fit_transform、transform的区别

1 前言 在使用sklearn处理数据的时候，会经常看到fit_tranform()，但是偶尔也会遇到fit()和transform()函数，不太明白怎么使用，于是查询资料整理一下。...2 理解 fit：原义指的是安装、使适合的意思，其实有点train的含义但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是定死的，最后只是得到了一个统一的转换的规则模型。...transform：是将数据进行转换，比如数据的归一化和标准化，将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换，得到特征向量。...fit_transform：可以看做是fit和transform的结合，如果训练阶段使用fit_transform，则在测试阶段只需要对测试样本进行transform就行了。...下面来看一下这两个函数的API以及参数含义： 1、fit_transform()函数 官网API

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掌握pandas中的transform

pandas中，transform是一类非常实用的方法，通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程（非聚合）作用在传入数据的每一列上，从而返回与输入数据形状一致的运算结果。...本文就将带大家掌握pandas中关于transform的一些常用使用方式。...图1 2 pandas中的transform 在pandas中transform根据作用对象和场景的不同，主要可分为以下几种： 2.1 transform作用于Series 当transform作用于单列...Series时较为简单，以前段时间非常流行的「企鹅数据集」为例： 图2 我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换： 「单个变换函数」 我们可以传入任意的非聚合类函数...2.2 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中： # 分别对每列进行标准化 ( penguins

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Elasticsearch聚合的嵌套桶如何排序

关于嵌套桶 在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶（此名称来自...环境信息 以下是本次实例的环境信息，请确保您的Elasticsearch可以正常运行： 操作系统：Ubuntu 18.04.2 LTS JDK：1.8.0_191 Elasticsearch：6.7.1...如果您想将上图中的数据导入到自己的es环境，请参考《Elasticsearch聚合学习之一：基本操作》，文中有详细的导入步骤； 对内层桶排序 针对前面提到的需求：统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额...要想整体排序，一定要区分不同的内层桶的特点，才能做排序，总的来说分为以下几种情况： 内层桶是外层桶的数据聚合生成的，在前面的示例中，外层桶是都是某个品牌的汽车，对桶内数据按照颜色聚合，得到了内层桶，如下图...内层桶是外层桶的数据过滤生成的，例如统计每个汽车品牌下红色汽车的销售额，先按照品牌聚合，再对外层桶按照颜色做过滤，这样的嵌套是可以用内层桶字段的值来排序的，DSL如下： GET /cars/transactions

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关于Elasticsearch里面聚合group的坑

原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究，今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。...我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，每个索引都可以有多个分片，用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引，解决单个索引数据量过大导致的性能问题，另外每个shard还可以配置多个副本.../guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html#_shard_size...总结： es虽然很强大，但是在一些场景下也是有局限的，比如上面提到的聚合分组的这个情况，或者聚合分组+分页的情况，此外min，max，sum这些函数在多个shard中聚合结果是准确的，count是近似准确的...，但是es能保证top 前几的数据是精确的，这也是为什么搜索引擎一般都返回top n数据作为最终的返回结果，当然上面提到那个例子，如果聚合的key本来就很少，那么它的聚合结果也是准确的，比如按性别，月份聚合

2.6K60

Elasticsearch中的post_filter后置过滤器技术

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。...传统的过滤器（Filter）在Elasticsearch的早期版本中扮演着重要角色，但在后续的版本中，过滤器的概念逐渐被查询（Query）中的布尔子句（Bool Clause）所取代。...本文将详细介绍Elasticsearch中的Post_Filter后置过滤器技术，包括其工作原理、使用场景、DSL使用示例以及优化策略等内容。...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。...Post_Filter可以在聚合完成后对结果进行过滤，实现这一需求。 需要对高亮结果进行过滤 在全文搜索中，高亮功能允许我们将匹配的关键词以特殊的方式显示出来，以便用户快速定位到相关信息。

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elasticsearch实现类似京东的商品搜索效果（elasticsearch动态聚合）

用到京东的对其搜索应该不会陌生，其搜索也是使用elasticsearch完成的，下图为一个搜索效果图： 搜索筛选条件会根据查询返回的结果动态变化，要实现这个功能就要用到elasticsearch的聚合功能...的dynamic template配置，aggProperties部分为动态聚合所用，通过aggProperties下面的值动态聚合满足条件的搜索结果所具有的所有属性，比如光泽度、熔点等，而searchProperties...是为搜索使用，先说下属性动态聚合的实现，下面是elasticsearch的查询脚本： { "from" : 0, "size" : 100, "query": { "bool":{...，把aggregations中的数据处理后返回给前端就可以实现类似京东的商品搜索效果。...检索使用 */ @Field(name="searchProperties") Map searchProperties; } PS： 1、本文使用的elasticsearch

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Elasticsearch的R在这里，查询与聚合

（在es5之后被去除了） 过滤跟查询很相似，都是用来查询数据，只不过过滤会维系一个缓存数组，数组里面记录了匹配的文档，比如一个索引下面有两个文档，进行过滤，一个匹配，一个不匹配，那么数组是这样的[1,0...在频繁查询的时候，建议用过滤而不是索引。 过滤跟查询的请求体基本相似，只不过多嵌套了一层filtered。...聚合允许使用者对es文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。...桶聚和相当于sql中的group by语句。...，过滤器聚合，对符合过滤器中条件的文档进行聚合 【sql】 select sum(age) from company where sex = '男' 【ES】 POST http://192.168.197.100

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Elasticsearch直方图聚合区间产生min越界的问题

说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。...背景 参数：extended_bounds 该参数用来限制数据的范围，因为ES默认统计field最大值和最小值之间的所有数据。...问题原因 这里的越界其实是符合预期的，因为真正的边界取决于interval，而不是min，所表现出的特征是： 结果中看到的最小key（1607040000000000），可以被interval（864000000000...% interval) 解决方法 histogram提供了offset，以偏移桶的边界，其算法是： offset = extended_bounds.min % interval 正确的做法是出现这种情况时...image.png offset原理 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-histogram-aggregation.html

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前端中的接口聚合

request-combo 这是一个前端简易版接口聚合模块，主要用于以下场景： 一个支持参数合并的接口，在组件化或其他场景下调用了不同参数的相同的接口，这时把这些调用合并成一个或多个接口再请求。...避免发起相同的请求,某些情况下发起了相同的请求，经收集处理后，实际只发起一个请求。但是不同的发起端的callback 都能得到处理。...主要逻辑设计 要知道接口的基本信息,包括但不限于 url、params、callback… 既然要聚合，那么得有一个收集接口的队列 每个接口的队列要有状态，当一个新接口到来时，该接口的队列可能还没创建，...: Function ApiData 类型中包含以下内容： params Description Type Example url 接口地址 string http:xxx/api pack 参数合并逻辑函数...TerserPlugin({ include: /\.min\.js$/, }) ] } } 在工具库中，

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Elasticsearch - 闲聊ElasticSearch中的分页

概述 ElasticSearch是一款强大的搜索引擎，它能够帮助我们快速地搜索海量数据。然而，在处理大量数据时，ElasticSearch的性能可能会受到影响。...先说结论： 在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页 。...就如同在使用关系型数据库中，也是不能很好地解决深度分页的问题，因此要注意甚至明确禁止使用深度分页 今天闲聊一下 Elasticsearch 中分页的相关知识点 … 分页方案 https://www.elastic.co...---- 潜在问题 假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。...由于它采用记录作为游标，因此SearchAfter要求doc中至少有一条全局唯一变量（每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范） ---- 优缺点 无状态查询，可以防止在查询过程中，数据的变更无法及时反映到查询中

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Elasticsearch 与 OpenSearch：扩大性能差距

在测试或关键字字段上搜索范围查询是性能和可扩展性的另一个核心参数。范围查询对于根据给定字段中的特定值范围过滤搜索结果非常有用。此功能允许用户缩小搜索结果范围并快速找到更多相关信息。...1.5 术语 "根据一起购买的产品对数据进行分组。" image7 Elasticsearch 展示了其优越性，与 OpenSearch 相比，术语查询速度快 108%，复合术语聚合速度快 103%。...这些优势使 Elasticsearch 成为涉及数据分组和过滤的任务的更有吸引力的选择。...Elasticsearch 中的"重要术语"聚合会自动排除常见或不感兴趣的术语，例如停用词（"and"、"the"、"a"）或结果中索引中频繁出现的术语。...这是基于对索引数据中的术语频率和分布的统计分析。 1.6 资源利用率 Elasticsearch 不仅在各种与搜索相关的任务中表现优于 OpenSearch，而且还被证明具有更高的资源效率。

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Elasticsearch：Elasticsearch 中的慢日志

慢日志分类 Elasticsearch 中的慢日志主要有两种：搜索慢日志 （search slow logs）和索引慢日志 （index slow logs）。 让我们讨论一下。...在 Elasticsearch 中对文档建立索引后，慢速索引日志会记录请求的记录，这些记录需要花费较长的时间才能完成。 同样，在这里，时间窗口也可以在索引日志的配置设置中进行调整。...默认情况下，启用后，Elasticsearch 将文档的前1000行记录到日志文件中。 可以将其更改为 null 或记录整个文档，具体取决于我们如何配置设置。...几个级别的好处是能够针对违反的特定阈值快速 “grep”。默认情况下，Elasticsearch 将在慢速日志中记录 _source 的前1000个字符。...在这些日志中，我们可以查看详细信息，例如搜索类型，节点以及带有详细查询的分片号信息。 结论 在本教程中，我们探讨了 Elasticsearch 慢日志的重要性。

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游戏开发中的专业术语

本文整理了网络/游戏/编程相关的专业术语，作为游戏开发中的辅助参考资料，后期如果遇到其他的术语还会更新。 16毫秒 / 帧速率 Frame Rate。...包括物理上的多个处理同时进行，以及时间上的并发（Concurrent）处理。就像CPU中的命令和任务之间的区别。...服务器部署是指将最新版服务器程序安装到各个服务器上来更新版本的相关操作。 持久性 Persistent。 在数据库中，持久性是指需要持久化的时间长度，包括游戏玩法中必要的时间和游戏进行所需的时间。...云（Cloud） 在云计算中主要是指服务器端的计算机群。 在单纯的主机托管中，包括存储、负载均衡、付费系统、日志解析等服务器架构中的计算机资源可以根据需要即时调整。...在内存中 把数据放在内存中，可以在几个CPU时钟周期（几纳秒到几百纳秒之间）获取到数据的状态。 中间件 Middleware 将应用程序普遍使用的功能进行集成的专业化软件。

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【说站】python中apply和transform的比较

python中apply和transform的比较 1、相同点，能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。...2、不同点，apply()可以跟自定义的函数，transform()不能跟自定义的特征交互函数。...apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、max、min...、’count‘等方法） transform()里面不能跟自定义的特征交互函数，因为transform是真针对每一元素（即每一列特征操作）进行计算，也就是说在使用 transform() 方法时，需要记得三点...也就是说返回的shape是（len(df)，1）。 注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重。 以上就是python中apply和transform的比较，希望对大家有所帮助。

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