先说结论:字段类型更改为 'keyword' elasticSearch官方文档中创建index代码如下 PUT /my_store { "mappings" : { "products" : { "properties" : { "productID" : { "type" : "string", "index" : "not_analyzed"

一.正排索引与倒排索引 1.什么是正排索引呢? 以一本书为例,一般在书的开始都会有书的目录,目录里面列举了一本书有哪些章节,大概有哪些内容,以及所对应的页码数.这样,我们在查找一些内容时,就可以通过目录来定位到这些内容大概在哪页.因此,书的目录就可以称之为正排索引(目录页). 2.什么时倒排索引呢? 还是以一本书为例,在有些书的最后,会有以词为单位的列表,指明了相应的词分别出现在了哪些页中,而这样的列表就称之为倒排索引(索引页). 3.两者在搜索引擎中的对比 正排索引:文档ID到文档内容和单词的

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

1. 索引(_index)索引:说的就是数据库的名字.我这个说法是对应到咱经常使用的数据库. 结合es的插件 head 来看. 可以看到,我这个地方,就有这么几个索引,索引就是数据库,后面是这个数据库占用多大空间,以及里面有多少条docs,也就是里面有多少条数据. (下面这些话算是我从其他地方复制官话吧.可以参考,但是,看完的效果不敢保证.) 索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储,所以它可以分为更小的部分.你可以把索引看成关系型数据库的表(湿胸我反对,你家的数据库一

  ElasticSearch系列学习 ElasticSearch第一步-环境配置 ElasticSearch第二步-CRUD之Sense ElasticSearch第三步-中文分词 ElasticSearch第四步-查询详解 ElasticSearch第五步-.net平台下c#操作ElasticSearch详解 elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件,效果不是很好,好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件,一个是ik的,一个是mmse

对于提供全文检索的工具来说,索引时一个关键的过程——只有通过索引操作,才能对数据进行分析存储.创建倒排索引,从而让使用者查询到相关的信息. 本篇就ES的数据索引操作相关的内容展开: 更多内容参考:Elasticsearch资料汇总 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引.type类型.ID(需要区分动词的索引和名次的索引),参考下面的例子: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user"

ElasticSearch创建动态索引 需求:某实例需要按照月份来维护,所以之前的“写死”索引的方式当然不行了.通过百度和看SpringDataElasticSearch官方文档,最后解决了这个问题. 关键技术点: Spel表达式 (通过调用方法来获取新的索引名,方法内处理新索引名的生成逻辑) 实体类部分代码: 从表达式中可以看出:esConfig 是一个bean,调用了getXX方法. @Document(indexName = "#{esConfig.getApiCallIndexName(

原文:使用Docker 安装Elasticsearch.Elasticsearch-head.IK分词器 和使用 Elasticsearch的安装 一.elasticsearch的安装 1.镜像拉取 docker pull elasticsearch:tag 2.启动 docker run -it -e "discovery.type=single-node" --name="es" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch 3

将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True.具体事例: data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) data2018 = pd.read_csv('data\datase

Pandas之Dataframe索引,排序,统计,重新设置索引 一:叠加 import pandas as pd a_list = [df1,df2,df3] add_data = pd.concat(a_list,ignore_index = True) 其中的ignore_index参数代表是否重新建立索引. 如果df比较多,可以采用如下方法建立a_list a_list = [] for i in range(len(df)): a_list.append(df[i]) 二:排序 df.s

近几篇ElasticSearch系列: 1.阿里云服务器Linux系统安装配置ElasticSearch搜索引擎 2.Linux系统中ElasticSearch搜索引擎安装配置Head插件 3.ElasticSearch搜索引擎安装配置中文分词器IK插件 4.ElasticSearch搜索引擎安装配置拼音插件pinyin 5.ElasticSearch搜索引擎在JavaWeb项目中的应用 一.IK简介 ElasticSearch(以下简称ES)默认的分词器是标准分词器Standard,如果直接使

elasticsearch查询篇索引映射文档数据准备 我们后面要讲elasticsearch查询,先来准备下索引,映射以及文档: 我们先用Head插件建立索引film,然后建立映射 POST http://192.168.1.111:9200/film/_mapping/dongzuo/ { "properties": { "title": { "type": "text" }, "publishDate"

内部对象 经常用于 嵌入一个实体或对象到其它对象中.例如,与其在 tweet 文档中包含 user_name 和 user_id 域,我们也可以这样写: { "tweet": "Elasticsearch is very flexible", "user": { "id": "@johnsmith", "gender": "male", "age"

前面已经对”IK中文分词器“有了简单的了解:  但是可以发现不是对所有的词都能很好的区分,比如:  逼格这个词就没有分出来. 词库 实际上IK分词器也是根据一些词库来进行分词的,我们可以丰富这个词库. IK分词器(IK Analysis for Elasticsearch)给了我们一个基本的配置: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik  修改我们es实例中ik插件的配置: cd elasticsearch-5.3.0/plugins

直接用put方法创造一个东西出来 然后post请求,设置mapping

http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/  (中文) 在Elasticsearch中,文档术语一种类型(type),各种各样的类型存在于一个索引中.你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处: 关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns) Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)一个Elasticsearch集群可以包含多个索引(数据库),也就是说其

一.ES API常用规则 ES支持以Http协议的方式提供REST服务,以JSON格式发送请求返回响应. ES提供了大量的不管的数据操作,运维管理API,大量的api 这海量的api有一些通用的功能特性.比如pretty格式化输出等等. 1.1 多索引参数 1. 支持多索引查询,就是同时可以查询多个索引中的数据,例如,参数test1,test2,test3,表示同时搜索test1,test2,test3三个索引中中的数据,或者用(_all全部索引). 2. 支持通配符的操作,例如test*,表示

我这里集成好了一个自带IK的版本,下载即用, https://github.com/xlb378917466/elasticsearch5.2.include_IK 添加了IK插件意味着你可以使用ik_smart(最粗粒度的拆分)和ik_max_word(最细粒度的拆分)两种analyzer. 你也可以从下面这个地址获取最新的IK源码,自己集成, https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik, 里面还提供了使用说明,可以很快上手. 一般使用

本文为博客园作者所写: 一寸HUI,个人博客地址:https://www.cnblogs.com/zsql/ 最近在做es相关的工作,所以记录下自己的一些想法,可能很多方面不会很全面,但是基本都是经过验证的.本文主要是围绕着思考,从多个方面进行考虑,怎么设计索引比较好,直接进入主题吧,本文的es版本为elasticsearch7.8.1. 一.索引设计的重要性 首先索引创建后,索引的分片只能通过_split和_shrink接口对其进行成倍的增加和缩减,主要是因为es的数据是通过_routing分

前提条件 elasticsearch使用版本5.6.3,需要jdk版本1.8,低于该版本不能使用 下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.3.zip 启动 1.进入目录C:\test\es\elasticsearch-5.6.3\bin 2.点击elasticsearch.bat即可启动 验证 中文分词安装 1.进入目录C:\test\es\elasticsearch-5.6.3\bin

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文"北京大学"来查询结果es将其分拆为"北","京","大","学"四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"