一开始数据结构设计的很复杂,又是父子关系又是嵌套关系,结果发现不能通过简单的查询得到想要的结果:比如一个商店只出现一件符合条件的商品,弄得查询语句就变成这样了 curl -XPOST http://localhost:9200/bnb_shop_room/_search -H 'Content-Type:application/json' -d' { "query":{ "bool":{ "must":[ {"match":{

{     "query": {                 "bool": {                     "must": [                         {                             "exists": {                                 "field": "vir_name"    

分组去重查询,并执行某一个函数 :select  分组字段,聚合函数 from 表名 where 条件 group by分组字段 select 分组字段,聚合函数 from 表名 where 条件 group by分组字段 having过滤条件 例:select cno, avg(degree) from score group by cno having count(sno)>=5: 模糊查询  : like select * from 表名 where 字段 like   '字符串%'  

http://blog.csdn.net/qkxh320/article/details/16115671 1.首先操作mongodb最基本命令:: show databases;             ---------------------显示全部数据库 use 数据库名;        --------------------切换到指定数据库 show collections;  --------------------显示该数据库下的全部表 之后就可以执行相应增删改查语句了! 2.

MySQL的外键 什么是外键,很简单保持数据一致性的一个约束键.如果你有两张表,第一张是学生表,第二张表是一个成绩表,我们来看看保持数据一致性,其实在Django等框架的模型中中也能做关联获取对象. 第一张表 成绩表 第二张表 学生表 保持数据一致性 我们来看看,当键不一致的时候,数据是插不进去的哦,保证了数据一致性. mysql> insert into student(sid,name) values("A0004","Tom"); ERROR 1452

  Oracle 去重查询 CreateTime--2018年2月28日15:38:45 Author:Marydon (一)使用distinct --查询指定区间内表停诊字段的值 SELECT DISTINCT T.CLOSE_TZ FROM CONSULT_SCHEDULE T WHERE T.SCHEDULE_DATE BETWEEN TO_DATE('2018-01-01', 'yyyy-MM-dd') AND TO_DATE('2018-02-28', 'yyyy-MM-dd'); 说

  oracle 多字段去重查询 CreationTime--2018年6月29日15点11分 Author:Marydon 1.情景展示 需要对表BASE_MRI_DEVICE的COMPNAME.FIELDSTR.VERSION字段分别进行去重查询,如何使用一个sql搞定? 2.需求分析 注意:是分别对3个字段进行去重,而不是3个字段联合去重. 首先,必须进行三次查询,而将查询结果进行"行合并"需要用到union或union all: 其次,为了区分查询结果属于哪个字段,所以需要3列

组合过滤器 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/combining-filters.html 这种情况下,我们需要 bool (布尔)过滤器. 这是个 复合过滤器(compound filter) ,它可以接受多个其他过滤器作为参数,并将这些过滤器结合成各式各样的布尔(逻辑)组合. 布尔过滤器 一个 bool 过滤器由三部分组成: { "bool&q

Table.select("DISTINCT name").map(&:name) : DISTINCT name去重查询name Table.active.map{|x| x.name}.uniq :查询出来后做去重操组

ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES. bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成     filter 只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分 must 文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分 must_not 文档必须不符合must_not 中的所有条件 should 文档可以符合should中的条件 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算

时间:2017-09-29 整理:byzqy 本篇仍以"梁山好汉"数据表为例,介绍几个常用的 T-SQL 查询语句: 去重查询,关键字:distinct 使用通配符模糊查询,关键字:like,通配符:% 排序查询(升序.降序),关键字:order by.desc 分组查询,关键字:group by 使用函数,关键字:max.avg 规定要返回的记录的数目,关键字:top 文件:SQLQuery3.sql /* 说明: SQLQuery3.sql (这是在SQL Server Manag

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

原文:https://blog.csdn.net/sxf_123456/article/details/78195829 普通查询 GET ana-apk/_search { "query": { "match_all": {} } } 查询不重复的mac地址 GET ana-apk/_search { "size": 10, "aggs": { "MAC": { "cardinality&quo

转载:https://www.jianshu.com/p/c03c3c8bf583 以客户customer为例 我想查询每日的客户数. 先按照日期分桶,然后在桶内按照 姓名来去重 来计算客户数(实际会按照客户id 来区分客户) 测试数据见 文章末尾 一共是9条数据, 名字分别为: river Lucy 1 Lucy frank tom lily lily tom tom 不同的名字是 6 个.   先看看 es 的 query 怎么写 { "size" : 0, "aggs&

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

select * from dc_restaurants;  31 select DISTINCT (restaurant_name),id from dc_restaurants ; 31 (会按照id和 restaurant_name 联合 去重 ) select DISTINCT (restaurant_name),id from dc_restaurants group by restaurant_name; 17 select restaurant_name,id from dc_re

Query Content 在查询过程中,除了判断文档是否满足查询条件外,ES还会计算一个_score来标识匹配的程度,旨在判断目标文档和查询条件的匹配有多好 # POST 192.168.100.102:9200/book/_search { "query": { "match": { "author": "金庸" } } } # POST 192.168.100.102:9200/book/_search { "

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i

我们可以使用from +size来获取所有数据,但是,如果数据量大的时候,这样的操作开销很大,这时候可以使用scroll操作 1.第一步发起一个scroll 的post请求,带上参数scroll=1m (1m的意思是1分钟的意思) POST /twitter/_search?scroll=1m { "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch

带家好,我是马儿,这次来讲一下最近遇到的一个问题 我司某个环境的es中被导入了重复数据,导致查询的时候会出现一些重复数据,所以要我们几个开发想一些解决方案,我们聊了聊,相出了下面一些方案: 1.从源头解决:导入数据时进行唯一性校验 2.从数据解决:清洗数据,将重复的数据查出后清理,然后入库 3.从查询解决:查询时筛选重复数据 我就从查询着手,找到了聚合查询的方法 聚合(Aggregations) 聚合功能为ES带来了统计分析的能力,类似于SQL语言中的group by,avg,sum等函数 桶(