使用ES查询来对应mysql的like查询 建立一个测试索引 PUT /test_like1 { "mappings" : { "properties" : { "num" : { "type" : "keyword" }, "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keywo

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

PUT /website/blog/ { "title" : "elasticsearchshi是是什么", "author" : "zhangsan", "titleScore" : 66.666 } 在检索出数据之后,我们观察有一个_source这样的字段, [注意]_source字段在我们检索时非常重要: Es除了将数据保存在倒排索引中,另外还有一分原始文档 原始文档就是存储在_source中的: 其

现需要查询出tags为 "" 或者为 null 的数据 { "query": { "bool": { "must": { "match_all": {} }, "filter": [ { "terms": { "_id": [ "ec5db526a7b32bdd1f6ac865cf830436", "e0422a064

1.先将原索引进行备份 curl -XPOST '192.168.46.163:9200/_reindex?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "source": { "index": "t_finger" }, "dest": { "index": "t_finger180131" } }' 2.创建新索引 curl -X

一.原索引 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "create_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd ||yyyy/MM/dd" } } } } } 二.创建新索引 PUT my_index2 { "mappi

{ "query": { "bool" : { "filter" : { "script" : { "script" : { "inline": "params._source.text_content==''" , "lang": "painless" } } } } } }

一.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. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,

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

以下是我在2017 ES 广州 meetup的分享 ppt:https://elasticsearch.cn/slides/11#page=22 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询.全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持.本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力. 背景 数说故事主要业务为数据商业智能分析,涉及业务包括数字营销.数据分析洞察.消费者连接,同时我们还拥有自己的数据源. 目前我

1.ES Mapping 在lucene中,索引中每个字段都需要指定很多属性,例如:是否分词.采用哪个分词器.是否存储等. 在ES中,其实索引中每个字段也需要指定这些属性,我们有时候并没有对这些属性进行设置,这得益于ES的动态映射(Dynamic Mapping). 参考:Dynamic Mapping Dynamic Mapping可以解决一部分场景,但有时候ES并不能很好的理解我们的业务数据,这时就需要我们自己指定这些属性(Explicit Mapping). 例如: PUT my_inde

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华

一.基础概念 1.索引 索引(index)是elasticsearch的一个逻辑存储,可以理解为关系型数据库中的数据库,es可以把索引数据存放到一台服务器上,也可以sharding后存到多台服务器上,每个索引有一个或多个分片,每个分片可以有多个副本. 2.索引类型(index_type) 在es中,一个索引对象可以存储多个不同用途的对象,通过索引类型(index_type)可以区分单个索引中的不同对象,可以理解为关系型数据库中的表.每个索引类型可以有不同的结构,但是不同的索引类型不能为相同的属性

自定义mapping的api PUT test_index { "mappings": { #mappings关键字 "doc": { #type "properties": { #字段名称和类型的定义 "name":{ #字段名 "type": "keyword" #字段类型 }, "message":{ "type": "text&q

是什么? Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据 面向文档 应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期.

spring boot 2.X集成ES 进行CRUD操作  完整版 内容包括: ========================================================================================= 1.CRUD:单字段查询.复合查询.分页查询.评分查询√ 2.时间范围查询√ 3.GET方法传入时间类型解析不了的问题√ 4.term和match查询的区别√ 5.filter+query查询的区别√ 6.自定义ES的mapping,自定义

根据es官网的文档执行 GET /megacorp/employee/_search { "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } } 这个例子时,报错 { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal

es for apache hadoop(elasticsearch-hadoop.jar)允许hadoop作业(mapreduce.hive.pig.cascading.spark)与es交互. At the core, elasticsearch-hadoop integrates two distributed systems: Hadoop, a distributed computing platform and Elasticsearch, a real-time search an

@font-face{ font-family:"Times New Roman"; } @font-face{ font-family:"宋体"; } @font-face{ font-family:"DejaVu Sans"; } @font-face{ font-family:"方正黑体_GBK"; } @font-face{ font-family:"Calibri"; } p.MsoNormal{

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化. 一.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出: 按条件的数据查询秒级返回. 二.ElasticSearch检索

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c