最近在使用ELasitcsearch的时候,需要用到关键字搜索,因为是全字段搜索,就需要使用_all字段的query_string进行搜索. 但是在使用的时候,遇到问题了.我们的业务并不需要分词,我在各个字段也设置了,not_analyzed.但是在使用query_string对_all字段进行查询的时候, 发现结果还是分词的.最后在官网找到这么一段话: Remember that the _all field is just an analyzed string field. It uses

package com.gxy.ESChap01; import java.net.InetAddress; import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticse

1.条件match query查询 //条件查询match query @Test public void test10() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();

java使用elasticsearch进行模糊查询 使用环境上篇文章本人已书写过,需要maven坐标,ES连接工具类的请看上一篇文章,以下是内容是笔者在真实项目中运用总结而产生,并写的是主要方法和思路,具体实现大家可以看后面文章,若其中有不适,请大家多多包涵 一.ES模糊查询 (一)不含中文模糊查询,适用于数字 SearchResponse searchResponse=null; //连接elasticsearch TransportClient transportClient = ESCli

[01]查询类型: [02]基本查询和组合查询是参与打分的 1.创建映射: 注意事项:基于上面映射的创建: "type": "keyword" # 如果某个字段的值被设置为keyword,那么这个值就不会被分析器所分析 "type": "text" # 这里设置类型为text,但我们没有设置分词器使用ik_max_word,因此ES会使用内置的分析器对中文进行分词,但是这种效果比不上ik_max_word 对于中文分词器,推荐

es 查询共有4种查询类型 QUERY_AND_FETCH: 主节点将查询请求分发到所有的分片中,各个分片按照自己的查询规则即词频文档频率进行打分排序,然后将结果返回给主节点,主节点对所有数据进行汇总排序然后再返回给客户端,此种方式只需要和es交互一次. 这种查询方式存在数据量和排序问题,主节点会汇总所有分片返回的数据这样数据量会比较大,二是各个分片上的规则可能不一致. QUERY_THEN_FETCH: 主节点将请求分发给所有分片,各个分片打分排序后将数据的id和分值返回给主节点,主节点收到后

概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理,正排索引是如何建立的和优化的,fielddata的使用,最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先. 正排索引 聚合查询的内部原理是什么,Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的?用倒排索引吗? 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的,但是在排序或聚合操作方面,倒排索引就显得力不从心,例如我们举个实际案例,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love

elasticsearch kibana + 分词器安装详细步骤 一.准备环境 系统:Centos7 JDK安装包:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz ES安装包:elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz,下载地址 Kibana安装包:kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz,下载地址 IK分词器安装包:elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip,下载地址 目前准备两个节点做节点规划,分别

系统:windows 10 elasticsearch版本:5.6.9 es分词的选择 使用es是考虑服务的性能调优,通过读写分离的方式降低频繁访问数据库的压力,至于分词的选择考虑主要是根据目前比较流行的分词模式,根据参考文档自己搭建测试. es配置目录结构 在此先贴出es下plugins的目录结构,避免安装时一脸茫然(出自本人配置目录,可根据自身需要进行调整): es插件目录结构:                                                         

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 兴趣点查询是指:输入框中输入地名.人名等查询信息后,地图上可以展示出对应信息所在的地址,并且根据需求以不同方式展示出相关地址的属性信息等. 以百度地图为例: 2.原理 所谓兴趣点查询,也就是前台输入描述信息后,后台根据该描述信息在地理数据库中查询到符合查询信息的地理数据和与此对应的属性数据,然后将数据返回给前台,前台进行展示.具体流程图如下: 3.数据采集

在GIS行业的应用越来越广泛,GIS最常用根据区域进行空间数据查询     我定义了两个方法,一起来看一下: /** * geodistance filter * 一个过滤器来过滤基于一个特定的距离从一个特定的地理位置/点. * @author chenjie * @param x * @param y * @param distance * @return */ protected static FilterBuilder geoDistanceFilter(Double x,Double y

ElasticSearch常用的很受欢迎的是IK,这里稍微介绍下安装过程及测试过程.   1.ElasticSearch官方分词 自带的中文分词器很弱,可以体检下: [zsz@VS-zsz ~]$ curl -XGET 'http://192.168.31.77:9200/_analyze?analyzer=standard' -d '岁月如梭' {     "tokens": [         {             "token": "岁&quo

简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", , "gender": "F", "address": "244 Columbus Place

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1.Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统. 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了.这里mark一个最近使用的es空间检索的功能. 2.ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力.有很多空间索引算法和类库可供选择. ES内置了这种索引方式.下面详细介绍. step1:创建索引 def create_index(): m

#bool查询#老版本的filtered查询已经被bool代替#用 bool包括 must should must_not filter来完成 ,格式如下:#bool:{#  "filter":[],#  "must":[],#  "should":[],#  "must_not"[],#}#must 数组内的所有查询都必须满足#should 数组内只需要满足一个#must_not 一个都不能满足 #建立测试数据 POST l

安装 方法1 - download pre-build package from here: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 创建文件夹 cd your-es-root/plugins/ && mkdir ik 解压到你的文件夹 your-es-root/plugins/ik 方法2 - use elasticsearch-plugin to install ( supported from versi

lucene分词查询参考信息:https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40707857

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

1.前缀查询(prefix) //prefix前缀查询 @Test public void test15() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build(); //2.创建访问

安装启动很简单,参考官网步骤:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 为了介绍Elasticsearch中的不同查询类型,我们将对带有下列字段的文档进行搜索:title(标题),authors(作者),summary(摘要),release date(发布时间)以及number of reviews(评论数量),首先,让我们创建一个新的索引,并通过bulk API查询文档: 为了展示Elasticsearch中不同查询的用法,首先在Elast

由于elasticsearch基于lucene,所以天然地就多了许多lucene上的中文分词的支持,比如 IK, Paoding, MMSEG4J等lucene中文分词原理上都能在elasticsearch上使用.当然前提是有elasticsearch的插件. 至于插件怎么开发,这里有一片文章介绍:http://log.medcl.net/item/2011/07/diving-into-elasticsearch-3-custom-analysis-plugin/暂时还没时间看,留在以后仔细研