前言 在使用ES搜索的时候,或多或少都会面临查询数据总量的情况,下面介绍三种查询数据总量的方式. 其中,方案二解决了当结果数据总量超过1w时,由于ES默认设置(max_result_window:10000,出于性能问题考虑,用户也不想放开这个限制),只能返回命中数等于1w的问题. 方案一 查询全部索引下的文档总数: GET /_cat/count 查询某个索引下的文档总数(<target>为索引名): GET /_cat/count/<target> 官方文档:https://w

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/mapping.html如果有两个不同的类型,每个类型都有同名的字段,但映射不同(例如:一个是字符串一个是数字),将会出现什么情况?简单回答是,Elasticsearch 不会允许你定义这个映射.当你配置这个映射时,将会出现异常.详细回答是,每个 Lucene 索引中的所有字段都包含一个单一的.扁平的模式.一个特定字段可以映射成 string 类型也可以是 number 类型,

转自:http://www.cnblogs.com/likwo/archive/2010/04/16/1713282.html 查询一天: select * from table where to_days(column_time) = to_days(now());select * from table where date(column_time) = curdate(); 查询一周: select * from table   where DATE_SUB(CURDATE(), INTER

(转载)http://www.cnblogs.com/likwo/archive/2010/04/16/1713282.html 查询一天: select * from table where to_days(column_time) = to_days(now());select * from table where date(column_time) = curdate(); 查询一周: select * from table   where DATE_SUB(CURDATE(), INTE

使用SQL查询Oracle一个命名空间下所有表和视图的表名.字段名.字段类型.字段大小,是否可为NULL,主键和注释信息. SQL如下,注意需要将'CDFLOOD'更换为您要查询的命名空间: select user_tab_cols.table_name 表名, user_tab_cols.column_name 字段名, user_tab_cols.data_type 类型, user_tab_cols.data_length 大小, user_tab_cols.nullable 是否可为NU

//今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); //昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 //近7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) //近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

注:thinkphp使用ajax和之前使用ajax的方法一样,不同点在于之前的ajax中的url指向了一个页面,而thinkphp里面的url需要指向一个操作方法. 在模块控制器Controller文件夹里创建一个 AjaxController.class.php <?php namespace Admin\Controller; use think\Controller; class AjaxController extends Controller{ public function Ajax

1. 新增一个表,通过另一个表的结构和数据 create table XTHAME.tab1 as select * from DSKNOW.COMBDVERSION 2. 如果表存在: insert into tab1 select * from tab2; 3.同一个表中,将A字段的指赋给B字段: update table_name set B =  A; 4. 将一个表的字段数据插入到另一个表的字段数据中 insert into XTHAME.tab1(pk_bdversion,vbdco

GET ana-apk/_search #查询不重复的mac地址{  "size": 10,  "aggs": {    "MAC": {      "cardinality": {        "field": "MAC.keyword"      }    }  },  "_source":{    "include":["MAC&

select to_char(scn_to_timestamp(ORA_ROWSCN),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') insert_time from tablename;

select table_name from all_tables where owner_name=upper('scott'); 用户名一定要大写//

一.说明 jmeter与数据库mysql已连接成功 二.需求 1.前置条件: 1.已user数据库的前8位手机号码作为行动计划的名称 2.行动计划的日期是2018-10-17 2.操作步骤: 1)获取到某个月份的行动计划, 2)设置参数进行循环添加行动计划 3)统计某个月份的行动计划数量 4)将行动计划标记为已完成 5)删除某个月份下所有的行动计划 3.预期结果: 行动计划添加成功,并且删除所有的某个月份下的行动计划成功 三.分析与实践 实践步骤: 1)首先添加一个jdbc connection

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

es服务端是准确知道每个document分布在哪个shard上: search一个比较复杂的执行模式,因为我们不知道那些document会被匹配到,任何一个shard上都有可能,所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果. 找到所有匹配的结果是查询的第一步,来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到一个排序后的list列表,由于需要经过一步取top N的操作,所以search需要进过两个阶段才能完成,分别是query和

分给线一下内容为理解错误内容,实际允许建立父子分档,只是类型改成来 join 官方demo: join datatypeedit The join datatype is a special field that creates parent/child relation within documents of the same index. The relations section defines a set of possible relations within the document

基本环境 elasticsearch版本:6.3.1 客户端环境:kibana 6.3.4.Java8应用程序模块. 其中kibana主要用于数据查询诊断和查阅日志,Java8为主要的客户端,数据插入和查询都是由Java实现的. 案例介绍 使用elasticsearch存储订单的主要信息,document内的field,基本上是long或keyword,创建索引的order.json文件如下: { "doc": { "properties": { "id&

ES ElasticSearch 7.x 下动态扩大索引的shard数量 背景 在老版本的ES(例如2.3版本)中, index的shard数量定好后,就不能再修改,除非重建数据才能实现. 从ES6.1开始,ES 支持可以在线操作扩大shard的数量(注意:操作期间也需要对index锁写) 从ES7.0开始,split时候,不再需要加参数 index.number_of_routing_shards 具体参考官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasti

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

1.背景 由于历史原因,笔者所在的公司原有的ES查询驱动采用的是 PlainElastic.Net, 经过询问原来是之前PlainElastic.Net在园子里文档较多,上手比较容易,所以最初作者选用了该驱动,而发布也由于历史原因都部署在 windows 服务器上,基于 .NET Framework开发. 后来由于迁移 .NET CORE 平台的需要,对代码进行了升级,同时部署平台也迁移至 CentOS7 服务器,升级过程比较顺利,由于没有使用特殊API,所以几乎没有对业务代码做更多的修改,同时

elasticsearch查询篇索引映射文档数据准备 我们后面要讲elasticsearch查询,先来准备下索引,映射以及文档: 我们先用Head插件建立索引film,然后建立映射 POST http://192.168.1.111:9200/film/_mapping/dongzuo/ { "properties": { "title": { "type": "text" }, "publishDate"