测试样例数据{ "size" : 0, "query" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "cankwxzwtm" : { "query" : "丹参

Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elasticsearch.cn/guide/reference/query-dsl/) http://elasticsearch.qiniudn.com/ --简介-- elasticsearch 提供基于JSON的完整的Query DSL查询表达式(DSL即领域专用语言). 一般来说, 普通的查询如 term 或者 prefix. 另外还有混合查询如 bool 等. 另外查询表达式(Queries)还能够关联特定的过

1,利用分页,from,to参数,但是当数据量特别大的时候(大约100w),分页是不现实的,排序排不开. 2,利用scan功能. 上 Python代码 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers es = Elasticsearch(config['es_server']) index_v="teacher-center-single_question_count" doc_type

文档是结合几个博客整理出来的,内容大部分为转载内容.在使用过程中,对一些疑问点进行了整理与解析. Elasticsearch java api 基本搜索部分详解 ElasticSearch 常用的查询过滤语句 一.所使用版本的介绍 使用的是elasticsearch2.4.3版本,在此只是简单介绍搜索部分的api使用 二.简单的搜索 使用api的时候,基本上可以将DSL搜索的所有情况均写出来,在此给出一个最简单搜索的全部的过程以及代码,之后将对不同的搜索只是针对函数进行介绍 (1)DSL搜索 对

前言 这篇博文本来是想放在全系列的大概第五.六篇的时候再讲的,毕竟查询是在索引创建.索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的.当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的,但是最近公司项目忙经常加班,毕竟年底了.但是不写的话我怕会越拖越久,最后会不了了之了,所以刚好上海周末下雪,天冷无法出门,就坐在电脑前敲下了这篇博文.因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点,写起来也顺手些.那么进入正文. 为什么用SQL查询 前面的文章介绍过,Elasticsearch 的官方查询语言

一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elasticsearch.com/ 语法参考:Elasticsearch Java APIElasticsearch Query DSL ElasticSearch安装部署

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   

/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */ QueryBuilder 是es中提供的一个查询接口, 可以对其进行参数设置来进行查用擦还训 package com.wenbronk.javaes; import java.net.InetSocketAddress; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.ut

总结一个DSL的用法吧,语法网上查去,只记录一点心得,也是研究了半天,太麻烦了 先附上python代码 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch([{'host':'localhost','port':9200}]) index = 'kuaidi' # 精确匹配 query = { "query": { "te

ELK 性能(3) - 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 介绍 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 内容 通常熟悉的开发流程是: 开发环境(Dev)-> 测试环境(Test)-> 质量环境(QA)-> 生产环境(Production Environment) 我们遇到的问题通常是: 资源没有完全使用 过度预计服务器的数量 开发环境 ≠ 测试环境 ≠ 质量环境 ≠ 生产环境 解决方案是使用容器技术 Amazon(AW

spring-data-Elasticsearch 使用之前,必须先确定版本,elasticsearch 对版本的要求比较高. spring和elasticsearch有两种链接方式,一种是用TCP协议,默认端口是9300,还有一种用http协议. 用到的注解: @Document(indexName = "mytest",type = "mytest") //indexName索引名称,type类别 主键可以使用@Id 注解 import org.springfr

github地址:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/ 方式一:github elasticsearch-sql上提供的安装方法cmd进入到本地的elasticsearch的bin目录.执行:plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/2.4.0.1/elasticsearch-sql-2.4.0.1.zip可能会由于网络原因失

简介 Elasticsearch-SQL是Elasticsearch的一个插件,它可以让我们通过类似SQL的方式对Elasticsearch中的数据进行查询.项目地址是:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 安装 不同Elasticsearch版本需要安装的插件版本也不同,我们使用的Elasticsearch版本是2.3.3,对应版本插件安装方法是(先切换到Elasticsearch目录下): ./bin/plugin install htt

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

摘要   接触ElasticSearch已经有一段了.在这期间,遇到很多问题,但在最后自己的不断探索下解决了这些问题.看到网上或多或少的都有一些介绍ElasticSearch相关知识的文档,但个人觉得都不是很全面.因此就有了写ElasticSearch开发教程的想法,将学习到的技术经验分享出来,帮助更多需要的朋友,也希望借此认识同行的朋友,共同交流,共同进步! 系列文章的总括 下面将对即将推出的ElasticSearch开发系列连载教程做简单的说明.教程主要是面向有一定Java编程基础的朋友,不

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse

Elasticsearch 查询语言(Query DSL)认识(一) 一.基本认识 查询子句的行为取决于 query context filter context 也就是执行的是查询(query)还是过滤(filter) query context 描述的是:被搜索的文档和查询子句的匹配程度 filter context 描述的是: 被搜索的文档和查询子句是否匹配 一个是匹配程度问题,一个是是否匹配的问题 二.实例 导入数据 bank account data download 将数据导入到el

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置 前言:本文可用于elasticsearch集群搭建参考.细分为elasticsearch.yml配置和系统配置 达到的目的:各台机器配置成功,可以达到如下效果: elasticsearch节点组成集群,对外来看俨如一台机器 elasticsearch节点的内存得到优化调整 一. elasticsearch.yml配置 network.host: "172.16.0.4" #这里可以是内网ip.机器名 bootstrap.ml

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 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.

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

前言 本节我们来看看有关查询中UNION和UNION ALL的问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探UNION和UNION ALL 首先我们过一遍二者的基本概念和使用方法,UNION和UNION ALL是将两个表或者多个表进行JOIN,当然表的数据类型必须相同,对于UNION而言它会去除重复值,而UNION ALL则会返回所有数据,这就是二者的区别和使用方法.下面我们来看一个简单的例子. USE TSQL2012 GO --USE UNION