本文以TermQuery,GlobalOrdinalsStringTermsAggregator为例,通过代码,分析es,lucene搜索及聚合流程.1:协调节点收到请求后,将search任务发到相关的各个shard. 相关代码: TransportSearchAction.executeSearch TransportSearchAction.searchAsyncAction.start AbstractSearchAsyncAction.executePhase(SearchQueryTh

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

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

目录 1 Query String Search(查询串检索) 2 Query DSL(ES特定语法检索) 3 Query Filter(过滤检索) 4 Full Text Search(全文检索) 5 Phrase Search(短语检索) 6 Highlight Search(高亮检索) 1 Query String Search(查询串检索) 这种方法通过HTTP请求的Query String携带查询参数, 因此得名. 适用于临时性的查询请求, 比如在终端检查基础信息: # 检索name中

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

默认情况,慢日志是不开启的.要开启它,需要定义具体动作(query,fetch 还是 index),你期望的事件记录等级( WARN.INFO.DEBUG.TRACE 等),以及时间阈值. es有几种搜索模式,比如 query_then_fetch , 表示先从各个节点query到id,然后整合,再去各个节点拿具体数据 这是一个索引级别的设置,也就是说可以独立应用给单个或所有索引,这个配置是永久的,配置后即使集群重启也会保留 PUT /_all/_settings { "index.search

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

postman 1.查看es状态 get http://127.0.0.1:9200/_cat/health 红色表示数据不可用,黄色表示数据可用,部分副本没有分配,绿色表示一切正常 2.查看所有索引 get http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v'get 3.删除某个索引 delete  http://127.0.0.1:9200/(索引名) delete  http://127.0.0.1:9200/cybereye_alarmlog_20170110  

es mapping里有三个字段: A:Integer B:Integer C:TEXT 现在想实现一个查询,来检索  (  (A =1 and B=2)  or (c like "test*")  )的数据. 分析: 这个检索条件 被 or 分割成两部分. 第一部分是一个 boo表达式,此表达式的自然语言含义是必须满足 A = 1而且B =2. 这部分用es的api写作: BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQu

elasticsearch定义了两种查询方式: 一.索引(index).type.document 相关语句 1.列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kb yellow open ba

1.查询数量 1 2 3 4 5 6 7 curl -XGET 'http://192.168.6.97:9200/_count?pretty' -d ' {     "query": {         "match_all": {}     } } ' 2.查询所有文档 1 GET /index/type/_search?pretty 3.查询固定字段 1 GET /index/type/_search?q=字段:搜索值 tip:相关性官方解释 Elastics

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"

核心接口 trait SparkOnEsService { val conf = new SparkConf // conf.setMaster("local[10]") val file = new File("lib").getCanonicalFile.listFiles() val fs = file.toSeq.map(f => { f.getAbsolutePath }) conf.setJars(fs) conf.setAppName("

elasticsearch中的API:http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4862992.html elasticsearch查询系列:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/category/2718099   ElasticSearch 常用的查询过滤语句:http://www.cnblogs.com/ghj1976/category/551488.html

1.前缀查询 先输入数据: PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 3DG" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W2F 8HW" } PUT /my_index/address/ { "postcode": "W1 7HW" } PUT /my_index/address/ { "postc

SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖.在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动.如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 <!-- ES 客户端 --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearc

本篇分享的是es官网推荐的es客户端组件RestHighLevelClient的使用,其封装了操作es的crud方法,底层原理就是模拟各种es需要的请求,如put,delete,get等方式:本篇主要分享常用查询,希望能给大家带来好的帮助: 分页查询 条件查询 文本模糊匹配 时间范围匹配 超时设置 es超时时间 RestHighLevelClient发送请求的http响应超时时间 排序 指定返回列 模拟一个post获取es数据 准备工作 本人es服务端的版本是5.6.x,因此RestHighLe

注:转载自https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html 作者:叶剑锋 elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL).由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式.DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式.这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json

准备 首先先声明下,我这里使用的 ES 版本 5.2.0. 为了便于理解,这里以如下 index 为格式,该格式是通过 PMACCT 抓取的 netflow 流量信息, 文中所涉及的到的例子,全基于此 index. 本篇涉及的内容可以理解为 ES 的入门内容,主要针对词项的过滤,为基础篇. { "_index": "shflows_agg_1600358400", "_type": "shflows_agg", "_

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

正向索引 正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档. 这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入,直接为该文档建立一个新的索引块,挂接在原来索引文件的后面.若是有文档删除,则直接找到该文档号文档对应的索引信息,将其直接删除.但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下. 尽管正排表的工作原理非常