/** * 系统环境: vm12 下的centos 7.2 * 当前安装版本: elasticsearch-2.4.0.tar.gz */ QueryBuilder 是es中提供的一个查询接口, 可以对其进行参数设置来进行查用擦还训 package com.wenbronk.javaes; import java.net.InetSocketAddress; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.ut

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 兴趣点查询是指:输入框中输入地名.人名等查询信息后,地图上可以展示出对应信息所在的地址,并且根据需求以不同方式展示出相关地址的属性信息等. 以百度地图为例: 2.原理 所谓兴趣点查询,也就是前台输入描述信息后,后台根据该描述信息在地理数据库中查询到符合查询信息的地理数据和与此对应的属性数据,然后将数据返回给前台,前台进行展示.具体流程图如下: 3.数据采集

package com.gxy.ESChap01; import java.net.InetAddress; import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticse

lucene分词查询参考信息:https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40707857

ElasticSearch关键字查询,将关键字分词后查询,多个字段,查询出来字段高亮显示. 查询方法如下: public List<NewsInfo> searcher2(String key, String indexId, String type) { List<NewsInfo> newsInfos= new ArrayList<NewsInfo>(); try { // 创建查询索引,参数productindex表示要查询的索引库为productindex Se

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

elasticsearch中的mapping映射配置与查询典型案例 elasticsearch中的mapping映射配置示例比如要搭建个中文新闻信息的搜索引擎,新闻有"标题"."内容"."作者"."类型"."发布时间"这五个字段:我们要提供"标题和内容的检索"."排序"."高亮"."统计"."过滤"等一些基本

前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜

云HBase发布了“全文索引服务”功能,自2019年01月25日后创建的云HBase实例,可以在控制台免费开启此“全文索引服务”功能.使用此功能可以让用户在HBase之上构建功能更丰富的搜索业务,不再局限于KV简单查询,不再苦恼于设计各种rowkey,不再后怕日益变化的HBase复杂查询业务.“全文索引服务”为云HBase增强查询能力而设计,自动同步数据,用户只需重点关注如何使用强大的检索功能来丰富自己的业务架构. 为什么要增强HBase的检索能力 我们在使用HBase的时候都会面临一个问题,就

背景: 由于本人使用的是6.0以上的版本es,在使用发现很多中文博客对于mapping参数的说明已过时.ES6.0以后有很多参数变化. 现我根据官网总结mapping最新的参数,希望能对大家有用处. es6.0与之前版本区别: -新增字段: eager_global_ordinals -删除的字段: include_in_all ※特别提示: 1,建议大家创建索引的时候指定mapping(用到特定分词器,规划字段是否被索引来节省空间等) 2,mapping创建并插入数据后就无法进行更改了!所以要

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

一.创建索引时,自定义拼音分词和ik分词 PUT /my_index { "index": { "analysis": { "analyzer": { "ik_pinyin_analyzer": { 自定义分词name "type": "custom", "tokenizer": "ik_smart", "filter": [&

1.条件match query查询 //条件查询match query @Test public void test10() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();

序言 后面有大量类似于mysql的sum, group by查询 elk === elk总体架构 https://www.elastic.co/cn/products Beat 基于go语言写的轻量型数据采集器,读取数据,迅速发送到Logstash进行解析,亦或直接发送到Elasticsearch进行集中式存储和分析. Logstash Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据.格式化数据,然后将数据发送到es进行存储. ElasticSearch Elasti

简介 支持分词模式Search模式,用于对用户查询词分词Index模式,用于对索引文档分词特性支持多种分词模式全角统一转成半角用户词典功能conf 目录有整理的搜狗细胞词库因为性能原因,最新的快照版本去除词性标注,也希望有更好的 Pull Request 可以提供该功能. 简单使用 获取jieba-analysis <dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis<

一. 定义索引模式匹配 1.前缀模糊匹配,一个模式匹配多个索引 每一个数据集导入到Elasticsearch后会有一个索引匹配模式,在上段内容莎士比亚数据集有一个索引名称为shakespeare,账户数据集的索引名称为bank.一个索引匹配模式就是一个字符串包含可选的通配符,它能匹配多个索引.比如,在常用的日志案例中,一个典型的索引名称包含MM-DD-YYYY格式的日期,因此一个5月的索引匹配模式可能是这样:logstash-2015.05*. 2.选择时间字段 Logstash数据集包含时间系

昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题,啥也查不出来,后来仁杰指出来需要使用“”括起来,果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了.但是继续,我发现如果我指定了字段"query":"request:\"http://XXX/YYY/ZZZ\""就啥也返回不了了:但是如果是换位message

lucene初探, 是为了后面solr做准备的. 如果跳过lucene, 直接去看solr, 估计有点懵. 由于时间的关系, lucene查询方法也有多个, 所以单独出来. 一. 精确查询 /** * 获取 查找对象 * @return * @throws Exception */ private IndexSearcher getSearcher() throws Exception { //1. 创建一个directory对象, 也就是索引库存放的位置 Directory directory

我们将solr的安装目录设置为$SOLR_INSTALL,   ./solr start,不使用任何原有的examples来进行,启动完成后,不存在任何的core,提示No cores available.   在手动执行Add Core操作时,需要保证instanceDir和dataDir事先必须存在,以便能够建立目录成功.       根据错误提示,目录应该建立在$SOLR_INSTALL/server/solr/下,且必须保证存在对应的配置文件:可以从example/conf目录下拷贝所有

沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik 一.前言   为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用   2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可

我想只要是学过数据库的孩纸,不管是mysql,还是sqlsever,一提到查找,本能的想到的便是like关键字,其实去转盘网(分类模式)之前也是采用这种算法,但我可以告诉大家一个很不幸的事情,like匹配其实会浪费大量的有用资源,原因这里不说了请自己想一想,我们还是直接摆事实验证. 现在用去转盘网搜:hello 找个单词,如下: http://www.quzhuanpan.com/source/search.action?q=hello&currentPage=1 翻页你会发现只要是包含hell