一.先摆需求: 1.中文搜索.英文搜索.中英混搜   如:"南京东路","cafe 南京东路店" 2.全拼搜索.首字母搜索.中文+全拼.中文+首字母混搜   如:"nanjingdonglu","njdl","南京donglu","南京dl","nang南东路","njd路"等等组合 3.简繁搜索.特殊符号过滤搜索   如:"龍馬&quo

and符号判断多列存在:{   "filter": {     "and": [       {         "exists": {           "field": "sid"         }       },       {         "exists": {           "field": "level"        

1.什么是Elasticsearch Elasticsearch是一个基于Apche Lucene的开源实时分布式搜索和分析引擎. 2.安装 安装Elasticsearch的唯一要求是安装官方新版的java,地址:www.java.com 在elasticsearch.org/download 下载最新版本的Elasticsearch. 3.运行 ./bin/elastichsearch -d (-d参数为守护模式运行) curl 'http://localhost:9200/?pretty'

在elasticsearch中,有时会想要通过索引日期来筛选查询的数据,此时就需要用到日期数学表达式. 更多内容参考Elasticsearch翻译汇总 基于日期数学表达式的索引 模式如下: <static_name{date_math_expr{date_format|time_zone}}> 其中各个字段含义为: static_name 是索引的静态部分 date_math_expr 是日期的表达式 date_format 格式化,默认是YYYY.MM.dd time_zone 时区,默认是

序言:无论程序如何写,最终都是为了组织数据为我们服务.在实际应用中,并不是所有相同类型的实体的看起来都是一样的.传统上我们使用行和列将数据存储在关系型数据库中相当于使用电子表格,这种固定的存储方式导致对象的灵活性不复存在了.Elasticsearch是一个分布式的文档存储引擎,默认每一个字段的数据都是可以被索引的. 一.什么是文档 程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象,键是字段或属性的名字,值可以是字符串.数字.布尔类型.另一个对象.值数组或者其他特殊类型. { "nam

Elasticsearch支持两种类型的查询:基本查询和复合查询. 基本查询,如词条查询用于查询实际数据. 复合查询,如布尔查询,可以合并多个查询, 然而,这不是全部.除了这两种类型的查询,你还可以用过滤查询,根据一定的条件缩小查询结果.不像其他查询,筛选查询不会影响得分,而且通常非常高效. 更加复杂的情况,查询可以包含其他查询.此外,一些查询可以包含过滤器,而其他查询可同时包含查询和过滤器.这并不是全部,但暂时先解释这些工作. 1.简单查询 这种查询方式很简单,但比较局限. 查询last_na

ElasticSearch是基于lucene的开源搜索引擎,它的查询语法关键字跟lucene一样,如下: 分页:from/size 字段:fields 排序:sort 查询:query 过滤:filter 高亮:highlight 统计:facet 参考资料: http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/8053626   查询:query 对于每个查询项,我们可以通过must.should.mustNot方法对QueryBuilder进行组合,形成多

上一篇 ES(1) 官网原地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.7/_cluster_health.html ES权威指南: http://es.xiaoleilu.com/ Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎.它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档.换言说,一旦文档被存储在Elasticsearch中,它就可以在集群的任一节点上被检索. 当然,我们不仅需要

了解了ES的使用场景,ES的研究.使用.推广才更有价值和意义. 1.场景-:使用Elasticsearch作为主要的后端 传统项目中,搜索引擎是部署在成熟的数据存储的顶部,以提供快速且相关的搜索能力.这是因为早期的搜索引擎不能提供耐用的​​存储或其他经常需要的功能,如统计.  Elasticsearch是提供持久存储.统计等多项功能的现代搜索引擎. 如果你开始一个新项目,我们建议您考虑使用Elasticsearch作为唯一的数据存储,以帮助保持你的设计尽可能简单. 此种场景不支持包含频繁更新.事

在网上有很多那种ES步骤和问题的解决 方案的,不过没有一个详细的整合,和问题的梳理:我就想着闲暇之余,来记录一下自己安装的过程以及碰到的问题和心得:有什么不对的和问题希望及时拍砖. 第一步:环境 linux 系统 Java 1.8.0_151  elasticsearch-5.6.3 第二步:下载 2.1 JDK的下载可以去官网上直接下载,再次声明一下不要下载最新版本 JAVA 9 版本本人在次已经踩过坑了 2.2 ES 去官网直接下载,本人使用的是 5.6.3 版本:因为版本的不同安装head

<读书报告 – Elasticsearch入门 > 第一章 Elasticsearch入门 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎,使得人们可以在一定规模上和一定速度上实现数据检索,常用于全文本检索,结构化检索.分析以及三种的结合应用.Wikipedia.Guardian.Stack Overflow.Github都在使用Elasticsearch实现自己的相关检索工作. 1.1 you konw,for search Elasticsearch是一个基于Apache Lu

目录 1 核心数据类型 1.1 字符串类型 - string(不再支持) 1.1.1 文本类型 - text 1.1.2 关键字类型 - keyword 1.2 数字类型 - 8种 1.3 日期类型 - date 1.4 布尔类型 - boolean 1.5 二进制型 - binary 1.6 范围类型 - range 2 复杂数据类型 2.1 数组类型 - array 2.2 对象类型 - object 2.3 嵌套类型 - nested 2.3.1 对象数组是如何存储的 2.3.2 用nes

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

Elasticsearch 中文搜索时遇到几个问题: 当搜索关键词如:“人民币”时,如果分词将“人民币”分成“人”,“民”,“币”三个单字,那么搜索该关键词会匹配到很多包含该单字的无关内容,但是如果将该词分词成一个整词“人民币”,搜索单字如“人”字又不会匹配到包含“人民币”关键词的内容,怎么解决这个问题,既保证覆盖度又保证准确度? 搜索“RMB”时只会匹配到包含“RMB”关键词的内容,实际上,“RMB”和“人民币”是同义词,我们希望用户搜索“RMB”和“人民币”可以相互匹配,ES同义词怎么配置?

这篇介绍稍多,篇幅可能有点多,下面会针对一些重要的点做一些小测试 搜索返回文档解析 hits搜索返回的结果中最重要的一部分其中包含了 索引信息(_index,_type,_index,_source,_score),_source又是其中我们最需要的东西,里面包含了查询的整个文档的内容,默认返回10个文档,这块可以结合分页处理 took显示查询花费的时间 shards查询的数据实际都检索了几个分区,这块跟关系型数据库中的表分区差不多,mysql 中的 partitions 通过执行计划查看可以看

1.什么是文档? 文档由索引(_index),类型(_type),唯一标识(_id) 组成,我们为 _index(索引) 分配相关逻辑地址分片,该索引下的数据会根据索引以及类型计算哈希来分配数据存储的分片,文档内容为Json格式的文档体,注意文档中的字段名称不能包含英文的句号,实际处理过程中这里最好不要包含符号,索引名称要用小写 规则: 值得注意的是:我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量 并且永远不会改变这个数量:因为如果数量变化了,那么所有之前路由的值都会无效,文档也再也找不到了 2.主

面向文档 应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期.地理位置.另一个对象或者数组. 总有一天你会想到把这些对象存储到数据库中.将这些数据保存到由行和列组成的关系数据库中,就好像是把一个丰富,信息表现力强的对象拆散了放入一个非常大的表格中:你不得不拆散对象以适应表模式(通常一列表示一个字段),然后又不得不在查询的时候重建它们. Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document).然

一.Elasticsearch中的基本概念 以下概念基于这个例子:存储员工数据,每个文档代表一个员工 1)索引(index)  在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing). 2)类型(type) 在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中 3)文档(documents) Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document).然而它

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

目录 引言 概要 fields 字段 通配符 提升字段权重 multi_match查询的类型 best_fields 类型 dis_max 分离最大化查询 best_fields 维权使者 tie_breaker most_fields phrase 和 phrase_prefix cross_fields 评分 小结 参考 相关文档 该做的事情一定要做,决心要做的事情一定要做好 --本杰明·富兰克林 引言 最近很喜欢使用思维导图来学习总结知识点,如果你对思维导图不太了解,又非常感兴趣,请来看下