ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

es创建索引的格式,并初始化数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15759 1, 创建格式 POST 127.0.0.1:9200/book/novel/_mappings { "novel":{ "properties": { "word_count": { "type": "integer" }, "author": { "type&quo

欢迎关注笔者的公众号: 小哈学Java, 每日推送 Java 领域干货文章,关注即免费无套路附送 100G 海量学习.面试资源哟!! 个人网站: https://www.exception.site/elasticsearch/elasticsearch-create-index 一.开始创建索引 您可以通过 Elasticsearch 的 RESTFul API 来创建索引: PUT http://127.0.0.1:9200/commodity 注意:默认情况下,创建的索引分片数量是 5 个

Http接口操作示例如下: 1.创建索引: 2.删除索引: 3.创建mapping: 4.查看mapping:

创建索引 创建普通索引: PUT /my_index { "settings": { "index": { "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1" } } } 查询索引属性 GET /my_index 结果: { "my_index": { "aliases": {}, "ma

参考:http://www.cnblogs.com/sheeva/p/4837881.html 创建索引: curl -XPUT 'http://localhost:9200/some_index' 创建映射,指定字段为not_analyzed类型.(前提是要创建索引) curl -XPUT 'http://localhost:9200/some_index/_mapping/some_doc_type?pretty' -d ' {"properties":{ "some_t

1.创建索引 创建索引的语法PUT /my_index{ "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, "type_two": { ... any mappings ... }, ... }} 创建索引的示例PUT /my_index{ "settings": { "

curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具,使用curl可以简单实现常见的get/post请求.简单的认为是可以在命令行下面访问url的一个工具.在centos的默认库里面是有curl工具的,如果没有请yum安装即可. curl -X 指定http的请求方法 有HEAD GET POST PUT DELETE-d 指定要传输的数据-H 指定http请求头信息 3.1.1 创建索引 curl -XPUT http://node01:9200/blog01/?pretty 3.1.

索引的创建及删除 1. 通过索引一篇文档创建了一个新的索引 .这个索引采用的是默认的配置,新的字段通过动态映射的方式被添加到类型映射. 利用Kibana提供的DevTools来执行命令,要创建一个索引 put /sdb  (其中sdb为一个索引) 创建成功后会返回如下结果 { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "sdb"} 如果你想禁止

我们已经通过索引一篇文档创建了一个新的索引 .这个索引采用的是默认的配置,新的字段通过动态映射的方式被添加到类型映射.现在我们需要对这个建立索引的过程做更多的控制:我们想要确保这个索引有数量适中的主分片,并且在我们索引任何数据 之前 ,分析器和映射已经被建立好.费话不多说,我们来看. 利用Kibana提供的DevTools来执行命令,要创建一个索引 put /sdb  (其中sdb为一个索引) 创建成功后会返回如下结果 { "acknowledged" : true, "sh

ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的,但是在学习的时候还能这样用,在生产中一定是手动制定mapping!在生产中经常会遇到这样的需求,想用某个字段进行统计,又想对该字段进行模糊查询,解决这种需求的方法就是对该字段创建别名! mapping结构如下: { "settings" : { "index" : { "analysis" : { "filter" : { "english_keywords&quo

elasticsearch保存在一个索引中数据量太大无法查询,现在需要将索引按照天来建,查询的时候关联查询即可 有时候es集群创建了很多索引,删不掉,如果是测试环境或者初始化es集群(清空所有数据),可以直接关掉elastic进程,然后删除nodes下面的所有数据,再次启动集群即可,记录一下避免忘记 导出mapping信息放到/root/index_mapping目录下 1.导出的语句yum install epel-release -yyum install nodejs -yyum inst

前言 这篇文章详细介绍了如何创建索引和某个类型的映射. 下文中[address]指代elasticsearch服务器访问地址(http://localhost:9200). 1       创建索引 1.1     简单创建语句 curl -XPUT [address]/blog 1.2     带参数的创建语句 curl -XPUT [address]/blog/ -d '{ "settings":{ "number_of_shards":1,     //设置分

索引创建代码使用官方给的示例代码,我把它在java项目里实现了一遍. 官方示例 1.创建索引 /** * Java创建Index */ public void CreateIndex() { int i = 0; List<IndexDomain> list = getIndexList(); for (IndexDomain indexDomain : list) { if (indexExists(indexDomain.getIndex())) { continue; } // crea

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

由于业务上的需求 ,最近在研究elasticsearch的相关知识 ,在网上查略了大部分资料 ,基本上对elasticsearch的数据增删改都没有太大问题 ,这里就不做总结了  .但是,在网上始终没找到合适的Java语言自动创建索引映射mapping的文章 , 经过自己的研究测试 ,这里做个简单总结 ,方便自己以后查略 . 首先声明 ,本代码只对elasticsearch5.6.4版本做了测试 ,其他版本,未测 ,根据以往经验 ,至少5.x版本应该是没有问题的 ,好了直接上代码 . packa

1.通过elasticsearch-head 创建 (1)登录localhost:9100 (2)点击复合查询 (3)输入内容 (4)勾选易读,点击验证是否是JSON格式 (5)点击提交请求,返回 { "acknowledged": true } 2.通过postman来创建索引: (1)选择请求格式PUT,输入请求访问地址:127.0.0.1:9200/peoper (2)选择下面的Body->raw->JSON(application/json) (3)创建索引,例如:

现象 把EFK整个集群搭建完成后,通过Kibana操作界面创建索引(如图1),我创建了lile-zabbix*的索引,显示是创建成功了,但是只要我在重新刷新一次,已经创建的索引就“消失了”.后通过查看Kibana与ES的日志,均报错如下 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [type] in ord

使用索引别名和Rollover滚动创建索引 在ElasticSearch6.3.2 集群做节点冷(warm) 热(hot) 分离中,实现了ElasticSearch集群节点的冷热分离,新创建的索引只允许分配到hot节点上,而随着时间推移,旧的历史索引数据需要迁移到warm节点上.因此,ES索引上存储的数据一般是按时间划分的:比如每个月自动生成一个索引,用来存储这个月生产的所有数据.为了更方便地管理按时间生成的索引,可采用索引模板并结合ES的Rollover功能来方便地管理索引. 先创建索引模板,

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

ES-索引新数据 0.通过mapping映射新建索引 CURL -XPOST 'localhost:9200/test/index?pretty' -d '{ "mappings": { "docs": { "_source": { "excludes": [ "query_content" ] }, "properties": { "legalbasis": { &