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

1:ElasticSearch的查询过程 2:由ES查询模式引起的深度分页问题 3:如何正确遍历索引中的数据 ElasticSearch的查询过程 es的数据查询分两步: 第一步是的结果是获取满足查询条件的,分布于各个shard上的_doc_id及对应_score: 第二步是根据第一步获取的所有的_doc_id,去各个shard上获取数据明细,合并返回客户端. 在第一步的查询中,es执行了一个类似map-reduce的查询模式:在各个shard上执行同样的查询,获取同样大小的数据(from+si

题目:使用scroll实现Elasticsearch数据遍历和深度分页 作者:星爷 出处: http://lxWei.github.io/posts/%E4%BD%BF%E7%94%A8scroll%E5%AE%9E%E7%8E%B0Elasticsearch%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%81%8D%E5%8E%86%E5%92%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%88%86%E9%A1%B5.html 背景 Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎

1. 相关性算分 这样能够查询到不同分片上的文档的准确算分,默认分片为5 2. sorting-doc-values-fielddata 3. 分页与遍历

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

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 =

JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索引名称") .setTypes("type名称") .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) .setQuery

Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ,它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大. Aggregations种类分为: Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作,是一个单一的数值. Bucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集,然后Metrics会分别作用在这些小数据集上. 对于最后聚合出来的结果,其实我们还希望能进一步做处理,所

首先是推荐一下参考资料 中文资料:http://kibana.logstash.es/content/elasticsearch/index.html 官方文档:https://www.elastic.co/guide/index.html 中文资料:http://es.xiaoleilu.com/ 2016年3月3日:更新非文件方式模板配置和模板order覆盖问题 后面如果再写ElasticSearch(后面简称 ES)文章,重新整理一下参考文档汇总一下. 为什么采用索引模板文件 ES的htt

本章翻译自Elasticsearch官方指南的Partial Matching一章. 查询期间的即时搜索(Query-time Search-as-you-type) 如今让我们来看看前缀匹配可以怎样帮助全文搜索. 用户已经习惯于在完毕输入之前就看到搜索结果了 - 这被称为即时搜索(Instant Search, 或者Search-as-you-type).这不仅让用户可以在更短的时间内看到搜索结果.也可以引导他们得到真实存在于我们的索引中的结果. 比方.假设用户输入了johnnie walke

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

Hermes和开源Solr.ElasticSearch不同          谈到Hermes的索引技术.相信非常多同学都会想到Solr.ElasticSearch.Solr.ElasticSearch在真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,近期有些同学常常问我,"开源世界有Solr.ElasticSearch为什么还要使用Hermes?"          在回答这个问题之前,大家能够思考一个问题,既然已经有了Oracle.MySQL等数据库为什么大家还要使用Hadoo[下的Hive.S

引用自ElaticSearch权威指南 一.排序 相关性排序 默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高,排名越靠前. 这一章我们会讲述相关性是什么以及它是如何计算的. 在此之前,我们先看一下sort参数的使用方法. 排序方式 为了使结果可以按照相关性进行排序,我们需要一个相关性的值.在ElasticSearch的查询结果中, 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以_score进行倒序排列. 有时,即便如此,你还是没有一个有意义的相关性分值.

参考文档: http://learnes.net/distributed_crud/bulk_requests.html 一.分布式集群 1.1 空集群 单台机器,其中没有数据,也没有索引. 集群中一个节点会被选举为master节点用于管理所有node. 和MySQL这样的集群架构不同,master在ES中只负责集群范畴的变更,如创建或者删除索引,添加节点或者删除节点,而文档的级别的操作在任何节点都可以进行,因此master不会成为性能瓶颈. 作为用户,我们可以访问包括 master 节点在内的

本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合.为了简单起见,只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级,例如group by field1, field2, ...) 即将给出的方法,适用于如下的场景: 场景1:找出分组中的所有桶,例如,select group_name from index_name group by group_name; 场景2:灵活添加一个或者多个聚合函数,例如,select group_n

一.前言 最近有点想弄一个站内搜索的功能,之前学过了Lucene,后来又听过Solr这个名词.接着在了解全文搜索的时候就发现了Elasticsearch这个,他也是以Lucene为基础的. 我去搜了几篇Elasticsearch教程,发现很多都是基于linux的,但我linux耍得并不熟,很少用.仅仅会一些简单的命令,等真正去用到linux的时候再慢慢啃吧. 于是发现了一篇写得很好的教程: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52244

/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */ 默认进行了elasticsearch安装和ik安装, 超时配置, 分页压力配置等 添加maven依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>

文章来源: http://www.cnblogs.com/guozp/p/8686904.html 一 elasticsearch基础 这里假设各位已经简单了解过elasticsearch,并不对es进入更多的,更深层次的解释,如有必要,会在写文章专门进行es讲解. Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. 但是,Lucene只是一个库.想要使用它,你必

elasticsearch更改mapping(不停服务重建索引)原文 http://donlianli.iteye.com/blog/1924721Elasticsearch的mapping一旦创建,只能增加字段,而不能修改已经mapping的字段.但现实往往并非如此啊,有时增加一个字段,就好像打了一个补丁,一个可以,但是越补越多,最后自己都觉得惨不忍睹了.怎么办??这里有一个方法修改mapping,那就是重新建立一个index,然后创建一个新的mapping.你可能会问,这要是在生产环境,可行

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4