前言 Serilog,支持对象,把log数据序列化成Json,好用方便,容易拓展.Github: https://github.com/handsomeyao77/serilog-sinks-elasticsearch 读取配置文件的 配置文件分为App.config和appsetting.json两种. 读取appsettings.json,主要是Web app 类型,首先在服务启动时要注入json文件: 读取配置: 配置App.config,高亮部分是必要的key: 读取配置: 当然,有时候

python  Django教程  之 模型(数据库).自定义Field.数据表更改.QuerySet API 一.Django 模型(数据库) Django 模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在 models.py 中,Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6, Python 2.7 测试环境) 大

一.Django 模型(数据库) Django模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在models.py中,Django支持sqlite3,MySQL,PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6,Python 2.7 测试环境) 可以按照我的步骤来开始做: root@w:~# django-admin startproject learn_models #新

自定义Field级别的错误提示信息步骤: 在action包中新建一个以Action命名的properties文件,如:RegisterAction.properties 2. 然后在该属性文件中指定每一个出字段的错误消息.如:invalid.fieldvalue.birthday = birthday invalid! 注意:invalid.fieldvalue.是不变的,后面跟着是出错的字段.

elasticsearch 自定义ID: curl -s -XPUT localhost:9200/web -d ' { "mappings": { "blog": { "_id": { "path": "uuid" }, "properties": { "title": { "type": "string", "in

允许根据字段值折叠搜索结果.通过按折叠键选择顶部排序文档来完成折叠.例如,下面的查询检索每个用户的最佳推文,并按喜欢的数量对它们进行排序. GET /twitter/_search { "query": { "match": { "message": "elasticsearch" } }, "collapse" : { "field" : "user" ① }, &

关于分析器 ES中默认使用的是标准分析器(standard analyzer).如果需要对某个字段使用其他分析器,可以在映射中该字段下说明.例如: PUT /my_index { "mappings": { "blog": { "properties": { "title": { "type": "string", "fields": { "english&

output中配置 elasticsearch{ action => "index" hosts => ["xxx"] index => "http-log-logstash" document_type => "logs" template => "opt/http-logstash.json" template_name => "http-log-logst

分析器(Analyzer) Elasticsearch 无论是内置分析器还是自定义分析器,都由三部分组成:字符过滤器(Character Filters).分词器(Tokenizer).词元过滤器(Token Filters). 分析器Analyzer工作流程: Input Text => Character Filters(如果有多个,按顺序应用) => Tokenizer => Token Filters(如果有多个,按顺序应用) => Output Token 字符过滤器(C

尽管在很多情况下基本域数据类型 已经够用,但你经常需要为单独域自定义映射 ,特别是字符串域.自定义映射允许你执行下面的操作: 全文字符串域和精确值字符串域的区别 使用特定语言分析器 优化域以适应部分匹配 指定自定义数据格式 还有更多 域最重要的属性是 type .对于不是 string 的域,你一般只需要设置 type : { "number_of_clicks": { "type": "integer" } } 默认, string 类型域会被

关于结巴分词 ElasticSearch 插件: https://github.com/huaban/elasticsearch-analysis-jieba 该插件由huaban开发.支持Elastic Search 版本<=2.3.5. 结巴分词分析器 结巴分词插件提供3个分析器:jieba_index.jieba_search和jieba_other. jieba_index: 用于索引分词,分词粒度较细: jieba_search: 用于查询分词,分词粒度较粗: jieba_other:

转自:http://www.chepoo.com/elasticsearch-similarity-custom-plug-in-development.html 在搜索开发中,我们要修改打分机制,就需要自定义similarity.现在来简单说一下elasticsearch下的自定义similarity 插件开发. 网上的https://github.com/tlrx/elasticsearch-custom-similarity-provider仅仅支持0.20.0.Beta1-SNAPSHO

自定义数据库字段 扩展默认的models.CharField和models.TextField使之成为支持多语言的字段. 可以轻松实现复用,无需配置多余选项 from django.conf import settings from django.db import models from django.utils.translation import get_language class MultilingualField(models.Field): SUPPORTED_FIELD_TYPE

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/custom-dynamic-mapping.html如果你想在运行时增加新的字段,你可能会启用动态映射. 然而,有时候,动态映射 规则 可能不太智能.幸运的是,我们可以通过设置去自定义这些规则,以便更好的适用于你的数据.日期检测当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时,它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期,比如 2014-01-01 . 如果它像日期,这个

使用function_score进行分组处理,利用分组函数script_score进行自定义分值处理, 注意:使用script功能需要在配置中打开脚本功能: script.inline: on   script.indexed: on  script.engine.groovy.inline.aggs: on   script.file: on 下图中的查询表示,查询termid为1238218的记录,或者displayname包含“宝宝”的记录: termid为1238218的记录排序分人为设

前言: java中调用TransportClient时,我们一般都会设置成单例,为了避免多次的创建与关闭造成的内存占用及关闭缓慢问题.而TransportClient本身也是实现了线程池threadPool. 因此在调用TransportClient并发量不高的情况下,使用单例模式是没有问题的. 在某些情况下,我们需要频繁多次的调用TransportClient,在单例模式下可能有延迟... 我们可以提前创建好一组客户端,在用到的时候,从资源池中获取一个闲置资源,而在使用完毕后,资源池自动回收.

由于线上elasticsearch集群数据量越来越大,优化已经已经是重中之重. 优化的方式有很多中,网上一大堆,自行百度. 优化方案中有个叫routing的方案是个需要熟悉业务日志才能使用.于是我就研究了routing方式. 网上有一大堆routing 的方法.但是大部分都是在mapping中加入_routing,required,path等参数工作的,但是我使用后发现有错误.如下: reason": Mapping definition for [_routing] has unsupport

通过mapping中的映射,将&映射成and PUT /my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings": { "analysis": { "char_filter": { "&_to_and": { "type": "mapping", "mappings":

Elasticsearch 的坑爹事 本文记录一次Elasticsearch mapping field修改过程 团队使用Elasticsearch做日志的分类检索分析服务,使用了类似如下的_mapping { "settings" : { "number_of_shards" : 20 }, "mappings" : { "client" : { "properties" : { "ip&quo

原文:http://www.cnblogs.com/Creator/p/3722408.html 本文记录一次Elasticsearch mapping field修改过程 团队使用Elasticsearch做日志的分类检索分析服务,使用了类似如下的_mapping 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 {     "settings" : {         "number_of_shards" : 20     },     &quo

Elasticsearch 的坑爹事 本文记录一次Elasticsearch mapping field修改过程 团队使用Elasticsearch做日志的分类检索分析服务,使用了类似如下的_mapping 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 {     "settings" : {         "number_of_shards" : 20     },     "mappings" : {       &qu