这里用的是es5.6.9 bucket_script :它执行一个脚本,该脚本可以对多桶聚合中的指定度量执行每桶计算,指定的度量标准必须为数字,并且脚本必须返回数值. 官方语法 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/search-aggregations-pipeline-bucket-script-aggregation.html { "bucket_script": { "bucket

ElasticSearch是文档型数据库,索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个索引可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以索引定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中. ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎,将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index)的数据结构中,倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系,在倒排索引中,

背景: 1,系统简介:通过人工解读研报然后获取并录入研报分类及摘要等信息,系统通过摘要等信息来获得该研报的URI 2,现有实现:老系统使用MSSQL存储摘要等信息,并将不同的关键字分解为不同字段来提供搜索查询 3,存在问题: -查询操作繁琐,死板:例如要查某个机构,标题含有周报的研报,现有系统需要勾选相应字段再输入条件 -查询速度缓慢,近千万级别数据响应时间4-5s 4,改进:使用es优化,添加多个关键字模糊查询(非长文本数据,因此未使用_socre进行评分查询) -例如:输入“国泰君安 周报”

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第三篇: ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch ElasticSearch入门 第二篇:集群配置 ElasticSearch入门 第三篇:索引 ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档 ElasticSearch入门 第五篇:使用C#查询文档 ElasticSearch入门 第六篇:复合数据类型——数组,对象和嵌套 ElasticSearch入门 第七篇:分析器 Elasti

转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484628&idx=1&sn=666e416ae28b93e42c26f26b208dea84&chksm=eaa82cfcdddfa5eacfcddb0cf54edcecb3ad86ca2cafd6f4f2d90cf8a4033d83eb16cb2a56f0&mpshare=1&scene=1&srcid=1214DDML

在kettle执行的过程中,如果遇到错误,kettle会停止运行.在某些时候,并不希望kettle停止运行,这时候可以使用错误处理(Step Error Handling).错误处理允许你配置一个步骤来取代出现错误时停止运行一个转换,出现错误的记录行将会传递给另一个步骤.在Step error handling settings对话框里,需要设置启用错误处理. 下面例子中读取postgres数据库中的a0表数据,然后输出到a1表: a1表结构如下: CREATE TABLE a1 ( a dou

Elasticsearch版本:6.0 一.Elasticsearch计算分片位置的公式 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards 解释:routing 是一个可变值,默认是文档的 _id ,也可以设置成一个自定义的值. routing 通过 hash 函数生成一个数字,然后这个数字再除以 number_of_primary_shards (主分片的数量)后得到 余数 .这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-

一.多shard场景下relevance score不准确问题     1.问题描述:            多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高.     2.解决         (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概

一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍 二.Elasticsearch的打分公式 Elasticsearch的默认打分公式是lucene

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 更改elasticsearch的score评分 在某些情况下,我们需要自定义score的分值,从而达到个性化搜索的目的.例如我们通过机器学习可以得到每个用户的特征向量.同时知道每个商品的特征向量,如何计算这两个特征向量的相似度?这个两个特征向量越高,评分越高,从而把那些与用户相似度高的商品优先推荐给

本来没有这篇文章,在公司分享ES的时候遇到一个问题,使用boost的时候,怎么从评分score中知道boost的影响. 虽然我们从查询结果可以直观看到,boost起了应有的作用,但是在explain的时候,找了很久也不明白,boost去哪了? 这个问题花了点时间,不过还是挺值得.由于没有直接用过lucene,也从没想过到lucene网站上去看文档.在Elastic的文档中发现这样一段描述 In fact, reading the explain output is a little more c

一.多shard场景下relevance score不准确问题 1.问题描述: 多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高. 2.解决 (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概率学的背景下,es都是在多个shard中均匀路由数据的

  实现步骤: 1.定义属性     [Serializable]     public class Coordinate     {         public double Lat { get; set; }           public double Lon { get; set; }     }           /// <summary>         /// 位置坐标         /// </summary>         [ElasticPropert

使用ES不久,今天发现生产环境数据异常,其使用的ES版本是2.1.2,其它版本也类似.通过使用ES的HTTP API进行查询,发现得到的数据跟javaClient API 查询得到的数据不一致,于是对代码逻辑以及ES查询工具产生了怀疑.通过查阅官方文档找到如下描述: Precision controledit This aggregation also supports the precision_threshold option: The precision_threshold option

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

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

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

Kibana是一个为 ElasticSearch 提供的数据分析的 Web 接口.可使用它对日志进行高效的搜索.可视化.分析等各种操作.Kibana目前最新的版本5.0.2,回顾一下Kibana 3和Kibana 4的界面. 下面的图展示的是Kibana 3的界面,所有的仪表盘直接放置主页. 下面的图展示的是Kibana 4的界面,和Kibana 3最大的区别是将原来的主体分成三个部分,分别是发现页.可视化.仪表盘. 下面是目前Kibana 5最新版本的界面.相比较Kibana 4除了界面的风格

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来