目录 1 term query - 索引词检索 1.1 term query - 不分词检索 1.2 terms query - in检索 2 prefix query - 前缀检索 3 wildcard query - 通配符检索 4 regexp query - 正则检索 5 fuzzy query - 纠错检索 6 boost评分权重 - 控制文档的优先级别 7 dis_max的用法 - best fields策略 7.1 dis_max的提出 7.2 使用示例 8 exist query

opengl es中不同的绘制方式 转载请保留出处:http://xiaxveliang.blog.163.com/blog/static/297080342013467344263/ 1. GL_POINTS 把每个顶点作为一个点进行处理.例如,索引数组{0,1,2,3,4}. 2. GL_LINES 把每两个顶点作为一条独立的线段面,索引数组中的第2n和2n+1顶点定义了第n条线段,总共绘制了n/2条线段.如果n为奇数,则忽略最后一个顶点.例如,索引数组{0,3,2,1}. 3. GL_LI

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

1.采用uniform Block的原因如果你的程序中包含了多个着色器,而且这些着色器使用了相同的Uniform变量,你就不得不为每个着色器分别管理这些变量.Uniform变量的location是在程序链接的时候产生的,因此Uniform变量的location会随着着色器的不同而发生变化.因此,这些Uniform变量的数据必须重新产生,然后应用到新的location上.而Uniform Block正是为了使在着色器间共享Uniform数据变得更加容易而设计的.有了Uniform Block,我们

数组 1. 数组中的 full-text 字段将被 [analyzed] 2. 数组中[所有元素]的数据类型必须一致 3. 数组的数据类型,以其 [第一个元素]为准 映射 1. 数据类型会自动进行转化,比如 123 可以被转为 string ,但是 “test string” 没法转换为 long 类型 2. 使用 logstash 自动导入数据,filed 类型不一致将导致导入失败 3. 动态模板设置中,要把更精细的控制写在后面,否则精细的控制可能不会生效 正确示例 { , "template

在OpenGL ES中,Shader是着色器,包括两种:顶点着色器(Vertex Shader)和片元着色器(Fragment Shader).每个program对象有且仅有一个Vertex Shader对象和一个Fragment Shader对象连接到它. Shader和Program编程步骤: 1. 创建Shader       1)编写Vertex Shader和Fragment Shader源码. 2)创建两个shader 实例:GLuint   glCreateShader(GLenu

  前  言 EScript 上一次总结了,ES中let和var的区别,今天在带大家了解另一个声明关键词:const. const实际上保证的,并不是变量的值不得改动,而是变量指向的那个内存地址不得改动.对于简单类型的数据(数值.字符串.布尔值),值就保存在变量指向的那个内存地址,因此等同于常量.但对于复合类型的数据(主要是对象和数组),变量指向的内存地址,保存的只是一个指针,const只能保证这个指针是固定的,至于它指向的数据结构是不是可变的,就完全不能控制了.因此,将一个对象声明为常量必须非

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

之前写过一篇SpringData ES 关于字段名和索引中的列名字不一致导致的查询问题,顺便深入学习下Spring Data Elasticsearch. Spring Data Elasticsearch是Spring Data针对Elasticsearch的实现. 它跟Spring Data一样,提供了Repository接口,我们只需要定义一个新的接口并继承这个Repository接口,然后就可以注入这个新的接口使用了. 定义接口: @Repository public interface

目录 1 document的结构 2 document的常见CRUD操作 2.1 添加商品: 添加文档并建立索引 2.2 查询商品: 检索文档 2.3 修改商品: 替换文档 2.4 修改商品: 更新文档 2.5 删除商品: 删除文档 1 document的结构 ES是一款面向文档的数据搜索.分析引擎. document结构说明: (1) 基于面向对象的开发思想, 应用系统中的数据结构都是很复杂的: 对象中嵌套对象, 如CRM系统中的客户对象中, 还会嵌入客户相关的企业对象. (2) 对象数据存储

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

之前测试 filebeat和logstash的时候, 使用的是stdout标准输出, 现在我们想把数据输出到es中去, 1, 首先需要一个es: 修改配置文件 后台启动 ./bin/elasticsearch & 2, 修改logstash的输出 input { beats { port => " } } output { elasticsearch { hosts => ["www.wenbronk.com:9200"] index => &quo

ES中时间查询报错:Caused by: ElasticsearchParseException[failed to parse date field [Sun Dec 31 16:00:00 UTC 2017] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis]]; spring boot集成ES进行时间范围查询,报错如下: * Failed to execute phase [query], all shards faile

0.什么是Restful架构 比较难说清楚,这部分大雾状态,引ruanyf 理解RESTful架构 的几句总结吧: Fielding将他对互联网软件的架构原则,定名为REST,即Representational State Transfer的缩写.我对这个词组的翻译是"表现层状态转化". RESTful API 设计指南 中也提到了一些命名规范.HTTP动词.状态码之类的基础概念,在本文中不是重点,不再赘述. 1.幂等操作 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学

JSON中没有date类型,es中的date可以由下面3种方式表示: ①格式化的date字符串,例如"2018-01-01"或者"2018-01-01 12:00:00" ②一个long型的数字,代表从1970年1月1号0点到现在的毫秒数 ③一个integer型的数字,代表从1970年1月1号0点到现在的秒数 在es内部,date被转为UTC,并被存储为一个长整型数字,代表从1970年1月1号0点到现在的毫秒数 date类型字段上的查询会在内部被转为对long型值的

百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.2C.BB.93.08.C9.7E.2F.A3.E7.35.BE.E5.FA.BD.F6.0E Es 中一个分片一般设置多大 ES 的每个分片(shard)都是lucene的一个index,而lucene的一个index只能存储20亿个文档,所以一个分片也只能最多存储20亿个文档. 另外,我们也建议一个分片的大小在10G-50G之间,太大的话查询时会比较慢,

es中插入数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15769/0 分为指定Id和自动生成Id两种: 1,指定Id使用PUT操作 PUT http://127.0.0.1:9200/people/man/1 { "name":"stono", "country":"China", "age":111, "date":"1999-11-11"

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

主要知识点 理解es中的type数据类型     一.type的理解 type是一个index中用来区分类似的数据的,但是可能有不同的fields,而且有不同的属性来控制索引建立.分词器.field的value值在底层的lucene中建立索引的时候,全部是opaque bytes类型,不区分类型的.lucene是没有type的概念的,在document中,实际上将type作为一个document的field来存储,即_type,es通过_type来进行type的过滤和筛选.一个index中的多个

一.es中文档的元数据包括: 1._index: 索引(index)类似于关系型数据库里的数据库(database),事实上,我们的数据被存储和索引在分片(shards)中,索引知识把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间, 索引名字必须全部小写,不能以下划线开头,不能包含逗号. 2._type: 类型(type)类似于关系型数据库中的table,在es中我们用type表示相同的‘事务’,每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义,就像传统数据库表中的列一样.所有类型下的文档被