方案一 找到状态为 red 的索引 curl -X GET "http://172.xxx.xxx.174:9288/_cat/indices?v=" red open index 5 1 3058268 97588 2.6gb 1.3gb 状态为 red 是无法对外提供服务的,说明有主节点没有分配到对应的机子上. 找到 UNASSIGNED 节点 _cat/shards 能够看到节点的分配情况 curl -X GET "http://172.xxx.xxx.174:9288

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"

一.问题源起 在elasticsearch的查询中,我们一般直接通过URL来设置要search的index: 如果我们需要查询的索引比较多并且没有什么规律的话,就会面临一个尴尬的局面,超过URL的长度限制: 二.测试环境 elasticsearch 6.8.12 测试数据 新增三个测试的index,每个index里边一个document: PUT test1/_doc/1 { "id":1, "name":"test1-1" } # { # &q

GET iis_qr_2019-07/_search #查询iis_qr_2019-07索引下的所有日志 GET iis_qr_2019-07/_search?_source=c-ip,time #只返回c-ip和time字段 GET /iis_log_2019-07/_search?q=c-ip:10.160.100.216 #只返回c-ip为1.16.1.2的日志 https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9206641.html

原文:Elasticsearch入门教程(五):Elasticsearch查询(一) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79228852 // 准备数据 PUT /shop/goods/1 { "name": "2017新款女装冬季外套ulzzang棉袄中长款棉衣韩版百搭棉服面包服", &quo

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 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的.一般要在外面加个query为key的机构. match 最简

利用kibana插件对Elasticsearch查询 Elasticsearch是功能非常强大的搜索引擎,使用它的目的就是为了快速的查询到需要的数据. 查询分类: 基本查询:使用Elasticsearch内置查询条件进行查询 组合查询:把多个查询组合在一起进行复合查询 过滤:查询同时,通过filter条件在不影响打分的情况下筛选数据 创建索引 PUT lagou { "mappings": { "job":{ "properties": { &q

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查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返

原文地址:https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL). 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式. DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式. 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 字符串的完全匹配是指字符的大小写,字符的数量和位置都是相同的,词条(term)查询使用字符的完全匹配方式进行文本搜索,词条查询不会分析(analyze)查询字符串,给定的字段必须完全匹配

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 ElasticSearch是性能优化的分布式全文搜索引擎,存储数据的载体是文档(Document),它的优势在于搜索速度快和支持聚合操作,在更新文档时,基本上能够达到实时搜索.Elast

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 不同于SQL语言,对ElasticSearch引擎发送的查询请求,有两种方式:第一种方式是使用RESTful 风格的API请求对数据进行搜索或更新,这意味着,必须使用搜索API向Elas

今天惯例看统计报表, 才发现es集群悲剧了......昨天下午到今天早上, 持续报错, 写了1G的错误日志>_<#(暂无监控....) 当前状态: 单台机器, 单节点(空集群), 200W 数据, 500+shrads, 约3G大小 以下是几个问题的处理过程 大量unassigned shards 其实刚搭完运行时就是status: yellow(所有主分片可用,但存在不可用的从分片), 只有一个节点, 主分片启动并运行正常, 可以成功处理请求, 但是存在unassigned_shards,

原文:Elasticsearch入门教程(六):Elasticsearch查询(二) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79237950 地理坐标点geo-point 地理坐标点:是指地球表面可以用经纬度描述的一个点. 地理坐标点可以用来计算两个坐标间的距离,还可以判断一个坐标是否在一个区域中,或在聚合中. 地理坐标点不能被

前言 在使用ES搜索的时候,或多或少都会面临查询数据总量的情况,下面介绍三种查询数据总量的方式. 其中,方案二解决了当结果数据总量超过1w时,由于ES默认设置(max_result_window:10000,出于性能问题考虑,用户也不想放开这个限制),只能返回命中数等于1w的问题. 方案一 查询全部索引下的文档总数: GET /_cat/count 查询某个索引下的文档总数(<target>为索引名): GET /_cat/count/<target> 官方文档:https://w

一.使用场景介绍 elasticsearch除了普通的全文检索之外,在很多的业务场景中都有使用,各个业务模块根据自己业务特色设置查询条件,通过elasticsearch执行并返回所有命中的记录的id:如果命中的记录数达到数万级别的话,查询性能会有明显的下降,尤其是命中超大型的document的时候: 获取记录的id目前可以使用的有三种方式: 通过_source:["id"] 设置_source:false,通过es返回的元数据_id分离出device的id: 使用store=true来

前言 之前项目中做Elasticsearch相关开发的时候,虽然借助了第三方的组件PlainElastic.Net,但是由于当时不熟悉用法,而选择了自己拼接查询语句.例如: string queryGroup = "{\"query\": {\"match\": { \"roomid\": \"FRIEND_12686_10035\" }}}"; //关键字查询 string queryKeyWord =

Mysql数据库表排序规则不一致导致联表查询,索引不起作用问题 表更描述: 将mysql数据库中的worktask表添加ishaspic字段. 具体操作:(1)数据库worktask表新添是否有图片字段ishaspic:新添字段时,报错 [SQL] alter table WorkTask add ishaspic int(10) Null;[Err] 1034 - Incorrect key file for table 'WorkTask'; try to repair it 解决方案:新建

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员