背景

  我本来是想把我的写的es的平时总结dsl发出来的,但是我发现只搞那个意义大不.干脆多写点吧.

索引的结构化和非结构

  我们经常用数据库,当然会经常用到索引.

  然后从索引的维度去分析,系统分为结构化索引和非结构化索引.

  结构化索引,就是可以预设索引,比如id,可以预见的. 维护方便,性能高.

  非结构化索引,就是数据进来之前,我可能都不知道要进来什么. 然后数据进来后,我要进行分析. 比如,挨个扫描节点,看是否包含,比较墨迹. 或者将非结构化的数据的一部分信息提取出来,使其变得有结构,感觉很像抽象,有了结构,那就好搞很多.

elasticSearch简述

elasticSearch又称es,是一种分布式的搜索引擎工具,之前我们比较熟悉的应该是luence,然后再往前推进,就是solr;

三者的关系

luence是一个信息检索工具包,类似SDK,提供了全面的api,也可以做高级查询.但是作为一个搜索引擎来讲的话,并不太完整,因为缺乏了一些获取数据,解析,分词等功能.而且,用起来较为复杂.所以,我们可能更需要完整而且更简洁的搜索引用服务. 简而言之,很全面,很基础,用起来麻烦.

solr是基于luence,是对lucen的进一步封装,补全.提供了对应的api供我们调用,很容易就能实现检索服务,而且更为完整,可以根据配置文件解析数据等.但是因为是更高一层的封装,所以luence很多新特性不能及时透传,也就是luence能查,但是solr查不了.简而言之,solr是独立的,面向企业级的,搜索引擎.

es也是基于luence,并提供了更高层次的封装的搜索引擎.特点对索引进行分片,将一个大的索引拆分多个,分布到不同节点上,降低服务器压力,构成分布式搜索,从大大提升搜索效率.是一款近乎实时分析的搜索引擎,非常强力.而且采用了restful风格,更易于上手.简而言之,分片机制,分布式搜索,实时,很强力.

实际开发中的dsl语句

记得装了es之后,再装个kibana,然后再kibana上跑这些程序.

#处理下hyd_test的全文导入
DELETE hyd_test GET /hyd_test/_doc/_search

#批量更新
  POST /hyd_test/_doc/_bulk
  {"update":{"_id":1}}
  {"doc":{"reference_law":"《中华人民共和国民事诉讼法》第二百一十条 、第二百三十三条 、第二百零七条 、第一百七十条","trial_court":"最高人民法院","assistan t_judge":"齐召财","clerk":"齐召财","lawyer":"","law_firm":"","legal_basis":"","created_time":"2020-09-02 15:32:00","created_by":"admi  n","updated_time":"2020-09-02 15:34:12","updated_by":"","is_delete":0},"doc_as_upsert":true}

#批量写入
POST test_demo/_doc/_bulk
{"create":{"_id":1}}
{"case_name":"你好你好 ,嗨美女","count":18}
{"create":{"_id":2}}
{"case_name":"好的好的,大美女","count":19} #查询结构
GET /test_demo/_mapping #查询分词_analyze
POST /test_demo/_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "你好你好 ,嗨美女"
} #match查询
GET /test_demo/_doc/_search
{
"query": {
"match": {
"case_name": {
"query": "是个美女"
}
}
}
} #精确匹配term
GET /test_demo/_doc/_search
{
"query": {
"term": {
"case_name": {
"value": "是个美女"
}
}
}
} #and 查询
GET hyd_test/_search
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"trial_year": "2018"
}
},
{
"match": {
"case_cause_id": "100"
}
}
]
}
}
}
#统计
GET hyd_test/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"case_cause_name": "相邻通行纠纷"
}
},
"aggs": { "document_type_name":{
"terms": {
"field": "document_type_name",
"size": 10
}
}
}
} #清空所有数据
POST authoritative_case/_delete_by_query
{
"query":{
"match_all":{ }
}
} #高亮. 注意, 高亮必须match也要带上同样的字段.
GET hyd_test/_search
{ "query": {
"match": {
"case_cause_name": "相邻通行纠纷"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"case_cause_name":{ }
}
} } #高亮,加颜色,并且不要求 number_of_fragments 分段. 默认为5 ,就是划分为5断.
GET hyd_test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"query": "一审"
}
},
{
"match": {
"id": {
"query": 1
}
}
}
]
}
},
"highlight": {
"pre_tags": [
"<span style='color:red'>"
],
"post_tags": [
"</span>"
],
"fragment_size": 1000,
"number_of_fragments": 0,
"require_field_match": false,
"fields": {
"*": {}
}
}
} #id为1的全文高亮
GET hyd_test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"query": "民事"
}
},
{
"query_string": {
"query": "理由"
}
},
{
"match": {
"id": "1"
}
}
]
}
},
"highlight": {
"require_field_match": "false",
"fields": {
"*": {}
}
}
} #查询嵌套对象: path里面是对象visible_user query最里面是实际字段visible_user.visible_user_id
GET gzmx_clue/_search
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "visible_user",
"query": {
"terms": {
"visible_user.visible_user_id": [
185
]
}
}
}
}
]
}
}
} #复杂查询 先取交集,再取并集. should(must,must) .
GET gzmx_clue/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"bool": {
"must": {
"match": {
"procuratorate_code": "2"
}
},
"must_not": {
"match": {
"source": "9"
}
}
}
},
{
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"source": "9"
}
},
{
"nested": {
"path": "visible_user",
"query": {
"terms": {
"visible_user.visible_user_id": [
186
]
}
}
}
},
{
"match": {
"procuratorate_code": "2"
}
}
]
}
}
]
}
}
} #must和shoule交集使用会导致should不起效. 所以, 尽量把should放在must里面.
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"clue_feature": [
"0"
],
"boost": 1
}
},
{
"bool": {
"should": [
{
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"procuratorate_code": {
"query": 2,
"operator": "OR",
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 50,
"fuzzy_transpositions": true,
"lenient": false,
"zero_terms_query": "NONE",
"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
"boost": 1
}
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"source": {
"query": 9,
"operator": "OR",
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 50,
"fuzzy_transpositions": true,
"lenient": false,
"zero_terms_query": "NONE",
"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
"boost": 1
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1
}
},
{
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"query": {
"terms": {
"visible_user.visible_user_id": [
432
],
"boost": 1
}
},
"path": "visible_user",
"ignore_unmapped": false,
"score_mode": "none",
"boost": 1
}
},
{
"match": {
"procuratorate_code": {
"query": 2,
"operator": "OR",
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 50,
"fuzzy_transpositions": true,
"lenient": false,
"zero_terms_query": "NONE",
"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
"boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"source": {
"query": 9,
"operator": "OR",
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 50,
"fuzzy_transpositions": true,
"lenient": false,
"zero_terms_query": "NONE",
"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
"boost": 1
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1
}
},
"sort": [
{
"created_time": {
"order": "desc"
}
},
{
"id": {
"order": "desc"
}
}
],
"track_total_hits": 2147483647
}
#查询所有数量
GET gzmx_clue/_search
{
"track_total_hits":true,
"query":{
"match_all":{}
}
}

elasticsearch相关概念及常用操作汇总的更多相关文章

  1. Kotlin——初级篇(八):关于字符串(String)常用操作汇总

    在前面讲解Kotlin数据类型的时候,提到了字符串类型,当然关于其定义在前面的章节中已经讲解过了.对Kotlin中的数据类型不清楚的同学.请参考Kotlin--初级篇(三):数据类型详解这篇文章. 在 ...

  2. Kotlin——关于字符串(String)常用操作汇总

    在前面讲解Kotlin数据类型的时候,提到了字符串类型,当然关于其定义在前面的章节中已经讲解过了.对Kotlin中的数据类型不清楚的同学.请参考Kotlin——初级篇(三):数据类型详解这篇文章. 在 ...

  3. ElasticSearch 集群基本概念及常用操作汇总(建议收藏)

    内容来源于本人的印象笔记,简单汇总后发布到博客上,供大家需要时参考使用. 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 目录: Elas ...

  4. Git常用操作汇总(转)

    如果一个文件被删除了,可以使用切换版本号进行恢复.恢复方法: 先确定需要恢复的文件要恢复成哪一个历史版本(commit),假设那个版本号是: commit_id,那么 git checkout com ...

  5. Elasticsearch(Transport Client)常用操作

    这里描述操作elasticsearch采用TransportClient这种方式,官方明确表示在ES 7.0版本中将弃用TransportClient客户端,且在8.0版本中完全移除它. 记录一些常用 ...

  6. ElasticSearch之映射常用操作

    本文案例操作,建议先阅读我之前的文章<ElasticSearch之安装及基本操作API> Mapping (映射)类似关系型数据库中的表的结构定义.我们将数据以 JSON 格式存入到 El ...

  7. ListControl常用操作汇总

    本文根据本人在项目中的应用,来谈谈CListCtrl的部分用法及技巧.当初学习时,查了很多资料,零零碎碎的作了些记录,现在主要是来做个总结,方便以后查阅.主要包括以下十三点内容:基本操作.获取选中行的 ...

  8. ssh下常用操作汇总(good)

    1. 安装git,从程序目录打开 "Git Bash"  2. 键入命令:ssh-keygen -t rsa -C "email@email.com"   &q ...

  9. ElasticSearch相关概念与客户端操作

    一.Elasticsearch概述 Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document).然而它不仅仅是存储,还会索引(i ...

  10. Linux下常用操作汇总

    查看linux操作系统位数 (1) 终端输入: file /sbin/init 如 显示: /sbin/init: ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, ve ...

随机推荐

  1. Gorm源码学习-创建行记录

    1. 前言 Gorm源码学习系列 Gorm源码学习-数据库连接 此文是Gorm源码学习系列的第二篇,主要梳理下通过Gorm创建表的流程. 2. 创建行记录代码示例 gorm提供了以下几个接口来创建行记 ...

  2. java的基本数据类型自动转换

    本文主要内容阐明java的自动数据类型转换 首先明确,数据总是由精度低到精度高方向转换 public class AutoConvert { public static void main(Strin ...

  3. 谈谈我的「数字文具盒」 - Obsidian

    这篇关于 Obsidian 是生产力工具的终篇了,因为目前涉及 Obsidian 的文章特别多,所以我就不啰里啰嗦叙述重复的文字了.本文主要涉及到 Obsidian 和 Docusaurus 如何进行 ...

  4. 【转载】C#使用Dotfuscator混淆代码以及加密

    C#编写的代码如果不进行一定程度的混淆和加密,那么是非常容易被反编译进行破解的,特别是对于一些商业用途的C#软件来说,因为盯着的人多,更是极易被攻破.使用Dotfuscator可以实现混淆代码.变量名 ...

  5. Python启动HTTP服务进行文件传输

    有时候局域网共享个东西不方便,尤其在服务器上的时候,总不能先下载下来,再上传上去吧,于是经常在这台机器用python起个http服务,然后去另一台机器直接访问,一来二去,妥试不爽,特进行一下分离 py ...

  6. Java开发学习(五十)----MyBatisPlus快速开发之代码生成器解析

    1.代码生成器原理分析 造句: 我们可以往空白内容进行填词造句,比如: 在比如: 观察我们之前写的代码,会发现其中也会有很多重复内容,比如: 那我们就想,如果我想做一个Book模块的开发,是不是只需要 ...

  7. Java学习笔记:2021年12月31日下午-2022年1月1日上午

    Java学习笔记:2021年12月31日下午-2022年1月1日上午 摘要:主要记录了计算机的电气构成,学习Linux系统的原因以及关于Linux以及相关操作的基础知识. 目录 Java学习笔记:20 ...

  8. Mac对文件夹加密

    一.打开磁盘工具 电脑左上角文件->新建映像->基于文件夹新建映像->选择相对应的文件夹,进行aes加密->输入加密密码 然后保存文件就好了

  9. Docker 基础 - 2

    容器操作系统类型 Busybox 集成了一百多个最常用 Linux 命令和工具的软件工具箱. 包含cat echo grep find mount telnet 等 Busybox 是Linux 系统 ...

  10. 图文并茂基于阿里云linux服务器部署nodejs项目并添加pm2守护nodejs项目运行进程(Linux version 4.19.81-17.1.al7.x86_64)

    首先你要有一台LINIX服务器,登入以后按下面步骤执行命令,可查看系统版本以及配置 查看Linux 内核 通过 uname -a 命令查看系统位数是64位 x86_64表示64位系统, i686 i3 ...