Elasticsearch权威指南(中文版) 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1bUGJmwS2Gp0B32xUyXxCIw 扫码下面二维码关注公众号回复100010 获取分享码 本书目录结构如下: 1. Introduction 2. 入门 i. 是什么 ii. 安装 iii. API iv. 文档 v. 索引 vi. 搜索 vii. 聚合 viii. 小结 ix. 分布式 x. 结语 3. 分布式集群 i. 空集群 ii. 集群健康 iii. 添加索引 iv. 故

本文作为Elastic search系列的开篇之作,简要介绍其简要历史.安装及基本概念和核心模块. 简史 Elastic search基于Lucene(信息检索引擎,ES里一个index—索引,一个索引指向一个或者多个分片—shards,一个分片就是一个Lucene实例). ES的诞生于04年,Shay Banon—据传刚失业又新婚,祸不单行(港蓉蒸蛋糕,蒸的吗),在Lucene的基础上为他去伦敦学厨师的老婆做的食谱搜索.一不小心,搞出了ES,然而老婆大人的食谱搜索却遥遥无期,估计Shay在家键

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<Elasticsearch 权威指南>中文版 序言 前言 基础入门 深入搜索 处理人类语言 聚合 地理位置 数据建模 管理.监控和部署

  跨字段实体搜索  » 多数字段编辑 全文搜索被称作是 召回率(Recall) 与 精确率(Precision) 的战场: 召回率 ——返回所有的相关文档:精确率 ——不返回无关文档.目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档. 为了提高召回率的效果,我们扩大搜索范围 ——不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档,还会返回我们认为与查询相关的所有文档.如果一个用户搜索 “quick brown box” ,一个包含词语 fast foxes 的文档被认为是非常合理的返回结果. 如果包含词语 fa

创建索引 当我们需要确保索引被创建在适当数量的分片上,在索引数据之前设置好分析器和类型映射. 手动创建索引,在请求中加入所有设置和类型映射,如下所示: PUT /my_index { "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, "type_two": { ... any mappings ..

查询阶段 在初始化查询阶段(query phase),查询被向索引中的每个分片副本(原本或副本)广播. 每个分片在本地执行搜索并且建立了匹配document的优先队列(priority queue). 优先队列 一个优先队列(priority queue is)只是一个存有前n个(top-n)匹配document的有序列表.这个优先队列的大小由分页参数from和size决定.例如,下面这个例子中的搜索请求要求优先队列要能够容纳100个document GET /_search { "from&q

排序方式 相关性排序 默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高,排名越靠前. 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以_score进行倒序排列. 字段值排序 使用 sort 参数进行排序: GET /_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }}

请求体查询 简单查询语句(lite)是一种有效的命令行adhoc查询.但是,如果你想要善用搜索,你必须使用请求体查询(request body search)API. 空查询 我们以最简单的 search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档. GET /_search {} 同字符串查询一样,你可以查询一个,多个或_all索引(indices)或类型(types): GET /index_2014*/type1,type2/_search {} 你可以使用from及size参数进行分页:

概念 映射(mapping)机制用于进行字段类型确认,将每个字段匹配为一种确定的数据类型(string, number, booleans, date等).+ 分析(analysis)机制用于进行全文文本(Full Text)的分词,以建立供搜索用的反向索引. 数据类型差异 在索引中有12个tweets,只有一个包含日期2014-09-15,但是我们看看下面查询中的total hits. GET /_search?q=2014 # 12 个结果 GET /_search?q=2014-09-15

路由文档到分片 当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义. 这个routing字符串通过哈希函数生成一个数字,然后除以主切片的数

什么是文档 在Elasticsearch中,文档(document)这个术语有着特殊含义.它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据(以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中) 文档元数据 节点 说明 _index 文档存储的地方 _type 文档代表的对象的类 _id 文档的唯一标识 _index 索引(index)类似于关系型数据库里的"数据库"--它是我们存储和索引关联数据的地方. _type 在应用中,我们使用对象表示一些"事

空集群 只有一个空节点的集群 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例,而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成,它们具有相同的cluster.name,它们协同工作,分享数据和负载.当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据. 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节点不会成为集群的瓶颈.任何节点都可以成为主节

1.查看方式:GETURL:http://10.10.6.225:9200/?pretty pretty 在任意的查询字符串中增加pretty参数.会让Elasticsearch美化输出JSON结果以便更加容易阅读 实测:http://10.10.6.225:9200/?pretty与http://10.10.6.225:9200/效果是一样的. 返回:{ "name": "Uf8MPqK", "cluster_name": "elas

什么是映射 类似于数据库中的表结构定义,主要作用如下: 定义Index下字段名(Field Name) 定义字段的类型,比如数值型,字符串型.布尔型等 定义倒排索引的相关配置,比如是否索引.记录postion等 需要注意的是,在索引中定义太多字段可能会导致索引膨胀,出现内存不足和难以恢复的情况,下面有几个设置: index.mapping.total_fields.limit:一个索引中能定义的字段的最大数量,默认是 1000 index.mapping.depth.limit:字段的最大深度,

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  跨字段实体搜索  » 多数字段编辑 全文搜索被称作是 召回率(Recall) 与 精确率(Precision) 的战场: 召回率 --返回所有的相关文档:精确率 --不返回无关文档.目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档. 为了提高召回率的效果,我们扩大搜索范围 --不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档,还会返回我们认为与查询相关的所有文档.如果一个用户搜索 "quick brown box" ,一个包含词语 fast foxes 的文档被认为是非常合理的返回结果. 如果包含

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