背景: 由于本人使用的是6.0以上的版本es,在使用发现很多中文博客对于mapping参数的说明已过时.ES6.0以后有很多参数变化. 现我根据官网总结mapping最新的参数,希望能对大家有用处. es6.0与之前版本区别: -新增字段: eager_global_ordinals -删除的字段: include_in_all ※特别提示: 1,建议大家创建索引的时候指定mapping(用到特定分词器,规划字段是否被索引来节省空间等) 2,mapping创建并插入数据后就无法进行更改了!所以要

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

前言 有些时候,我们搜索的时候,只会提供一个输入框,但是会查询相关的多个字段,典型的如Google搜索,我们该如何用 Elasticsearch 如何实现呢? 实例 从单字符串查询的实例说起 创建测试例子的数据 DELETE blogs PUT blogs/_doc/_bulk {"index":{"_id":1}} {"title": "Quick brown rabbits","body": "

一.复合查询 1.在ElasticSearch中,有Query和Filter两种不同的Context.Query Context进行了相关性算分,Filter Context不需要进行算分,同时可以利用Cache,获取更好的性能. 2.bool Query:一个布尔查询,是一个或者多个查询子句的组合,总共有四种类型的子句,其中2种影响算分,2种不影响算分. 布尔查询也涉及相关性算分,因为匹配的子句越多,相关性算分越高.对于布尔查询中的每个查询子句计算得出的算分会被合并到总的相关性算分中. 子查询

1.Text字段排序 场景:数据库中按照某个字段排序,sql只需写order by 字段名即可,如果es对一个text field进行排序,es中无法排序.因为文档入倒排索引表时,分词存入,es无法知道此字段的真实值.这样的结果往往不准确,因为分词后是多个单词,再排序就不是我们想要的结果了. 通常有两种解决办法: 将一个text field建立两次索引,一个分词,用来进行搜索:一个不分词,用来进行排序. mapping时设置fielddata:true,按照第一个分词进行字典序排序.这种方式也不

1.创建表,存储引擎为myisam,对大文本字段blob使用MD5函数建立一个散列值 create table t2(id varchar(60), content blob, hash_value varchar(40))engine=myisam default charset=utf8; 2.插入数据 insert into t2 values(1, repeat('world1', 20), md5(content)); insert into t2 values(2, repeat('

自定义_all字段 在元数据:_all字段中,我们解释了特殊的_all字段会将其它所有字段中的值作为一个大字符串进行索引.尽管将所有字段的值作为一个字段进行索引并不是非常灵活.如果有一个自定义的_all字段用来索引人名,另外一个自定义的_all字段用来索引地址就更好了. ES通过字段映射中的copy_to参数向我们提供了这一功能: PUT /my_index { "mappings": { "person": { "properties": {

多字段搜索(Multifield Search) 本文翻译自官方指南的Multifield Search一章. 查询很少是只拥有一个match查询子句的查询.我们经常需要对一个或者多个字段使用相同或者不同的查询字符串进行搜索,这意味着我们需要将多个查询子句和它们得到的相关度分值以一种有意义的方式进行合并. 也许我们正在寻找一本名为战争与和平的书,它的作者是Leo Tolstoy.也许我们正在使用"最少应该匹配(Minimum Should Match)"来搜索ES中的文档.另外我们也可

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets

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

全文搜索现在已经是很常见的功能了,当然你也可以用mysql加Sphinx实现.但开源的Elasticsearch(简称ES)目前是全文搜索引擎的首选.目前像GitHub.维基百科都使用的是ES,它可以快速的存储,搜索和分析数据. 一.安装与启动 ES的运行需要依赖java环境,可以在命令行运行 java --version .如果出现 说明已经安装了,否则你就需要安装下java环境. 然后我们就可以开始装ES了.1.可以用docker容器安装.2.用压缩包安装. 我是用压缩包安装的. wget

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

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

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

#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

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

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

查询很少是对一个字段做 match 查询,通常都是一个 query 查询多个字段,比如一个 doc 有 title.content.pagetag 等文本字段,要在这些字段查询含多个 term 的 query,就要对它们的相关度评分做合理的合并.这被称为多词(multiword).多字段(multifield)查询. 如果一个 query 可以结构化,如哪些词是 title,哪些词是 author,那么就可以直接在相关字段中查询,使用 bool 查询即可解决问题,bool 查询是“匹配越多越好”

简单研究了一下BLOB/TEXT字段对数据库性能的影响,得到一个大概的结论:(未验证) 无论MySQL还是MSSQL,都可以通过把BLOB/TEXT数据存储在行外的方式提高性能 把BLOB/TEXT字段单独建表保存其实意义不大,增加复杂度,而且性能比行外存储的方式提升微乎其微 行外存储的这种设计方式,在查询的时候不获取BLOB/TEXT字段,可以获得高性能 一些参考资料: https://dzone.com/articles/blob-storage-innodb https://stackov