matchQuery:会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到. termQuery:不会对搜索词进行分词处理,而是作为一个整体与目标字段进行匹配,若完全匹配,则可查询到.

1. BoolQueryBuilder qb=QueryBuilders. boolQuery(); qb.should(QueryBuilders.matchQuery("keyWord","经济")); SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder() .withFields("userName","keyWord","userId") .

Elasticsearch篇: Elasticsearch是一个采用java语言开发的,基于Lucene构造的开源,分布式的搜索引擎. 设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定可靠. Elasticsearch的数据模型是JSON. 对于需要分布式需求的这是一个非常好的选择,部署简单,同网段内会自动组成集群服务无需配置.其集成数据库同步插件,不仅支持几乎实时的全文检索服务,还支持距离查询,提供类似类似百度地图离我最近查询. 官方主页:http://www.elasticsearch.org/ 中

对文档查询,在实际开发中,对文档的查询也是偏多的,记得之前在mou快递公司,做了一套事实的揽件数据操作,就是通过这个来存储数据的,由于一天的数据最少拥有3500万数据 所以是比较多的,而且还要求查询速度特别快,所以就选择了这个作为数据库 首先向es库中插入数据 首先新建索引: 当然也可以使用api一次操作: 向es中创建映射: 我采用的postman进行的,所以 json: { "properties": { "description": { "type&

前言 ​ ES相关技术文档,很久之前看的,一门技术时间长不去研究就会容易忘了,应有些小伙伴的要求希望我做一期ES技术专栏,我就把以前看过的相关文档整理整理,给大家分享下. 1 ElasticSearch介绍 1.1 介绍 官方网址:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch Github:https://github.com/elastic/elasticsearch 总结: 1.elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布

JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索引名称") .setTypes("type名称") .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) .setQuery

几个注意事项1.建立索引时 插入的顺序(不设置document和字段的boost) 会影响到 查询结果的默认排序,建议:将最新生成的文章 最后建索引 这样 查询结果首先显示的是 最后插入的数据2.BooleanQuery的多条件查询 一定是多个 must的组合,否则就不是 and关系了,如下代码:3.查询时候亦可对 结果进行权重排序,通过设置Query的Boost属性即可,如下述代码所示4.查询时,通常首先对关键词进行分词处理之后,再设置为多个分词的 查询条件,如下代码这一部分 foreach

一.引入依赖 <!--Elasticsearch client--> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch.client/transport --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport</artifactId> <ver

一.概述 虽然全文查询将在执行之前分析查询字符串,但Term级查询将根据存储在倒排索引中的确切术语进行操作. 这些查询通常用于结构化数据,如keyword.数字,日期和枚举,而不是全文字段.或者,它们允许您在分析过程之前制定低级查询.[es 5.x后使用json直接创建索引默认是text,但是可以使用[字段.keyword=‘aa’]方式进行term的使用] 1.1.精准查询:termQuery[相当于sql:field = 1] 查找包含指定字段中指定的确切术语的文档.因为name是字符串使用

一.概述 查询所使用的 QueryBuilders来源于以下 import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.*; 请注意,您可以使用QueryBuilder对象上的toString()方法轻松打印(也称为调试)JSON生成的查询. 1.1.匹配所有 最简单的查询,匹配所有文档,给它们一个_score 1.0. QueryBuilder qb = matchAllQuery(); 1.2.全文查询 高级全文查询通常用于在全文字段

在java rest client中调用elasticsearch中的数据,精准匹配的termQuery查不到数据,这个问题是java rest client客户端自带的bug,换用matchPhraseQuery直接替换即可.有点坑! 在elastic权威指南一书中是这样给出建议的:"匹配查询 match 是个 核心 查询.无论需要查询什么字段, match 查询都应该会是首选的查询方式.它是一个高级 全文查询 ,这表示它既能处理全文字段,又能处理精确字段."这就意味着match查询

FilterBuilders构建过滤器Query 代码如下: package com.elasticsearch; import org.elasticsearch.action.ActionListener; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.common.geo.GeoDistance; import org.elasticsearch.common.unit.Dis

说到查询,那么索引也是一个绕不开的话题,可以说,没有索引就没有检索,先来看一个示意图 左边是索引过程,右边是检索过程.关键的步骤是分词过程,我用等号表示这两个过程一样,而且,必须一样,这个等号并不是模糊的流程的相同,而且必须是逻辑也相同. 简单来讲,采用的分词器和分词流程需要一样,否则,很有可能填进去的文档,搜不出来. 本篇重点在如何用JAVA API实现查询上,就不深入说索引的过程了,以后有时间再深入. 对于查询,有两个基础的类型,Match查询,和Term查询.这也是跟索引过程相关的.刚开始

elasticsearch:高性能搜索引擎,官网:https://www.elastic.co/products/elasticsearch/ 对于它相信大家都不陌生,es的使用已经广泛存在 各大网站中.对于python的支持也有很多优秀的框架,如pyes,elasticsearch等 杂家使用最新的es2.2并本地集群.pyes最新版本0.99.5 可以自信的说,如果你想通过中文搜索查出pyes的使用文章,本篇将是最新的,可使用的文章. 由于网上基本找不到相关中文文章支持最新的2.2es和py

第一部分:TSql Output 关键字有两种应用场景 1,作为存储过程的参数类型,从存储过程中返回数据 2,返回受 INSERT.UPDATE.DELETE 或 MERGE 语句影响的各行中的信息,可以捕获嵌入到 INSERT.UPDATE.DELETE 或 MERGE 语句中 OUTPUT 子句的结果,然后将这些结果插入目标表. 3,语法 <OUTPUT_CLAUSE> ::= { [ OUTPUT <dml_select_list> INTO { @table_variabl

http://blog.csdn.net/changong28/article/details/38445805#comments 3.1 集群的连接 3.1.1 作为Elasticsearch节点 代码: import static org.elasticsearch.node.NodeBuilder.nodeBuilder; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.node.Node; Node nod

/×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/ Author:xxx0624 HomePage:http://www.cnblogs.com/xxx0624/ /×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/ 原英文文档:http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/client/java-api/index.html (各个版本的api) 这里有一个简单的使用

elasticsearch的javaAPI之query API the Search API同意运行一个搜索查询,返回一个与查询匹配的结果(hits). 它能够在跨一个或多个index上运行, 或者一个或多个types. 查询能够使用提供的 query Java API 或filter Java API . 搜索请求的主体是建立使用 SearchSourceBuilder上. 这里有一个样例: import org.elasticsearch.action.search.SearchRespon

一.先摆需求: 1.中文搜索.英文搜索.中英混搜   如:"南京东路","cafe 南京东路店" 2.全拼搜索.首字母搜索.中文+全拼.中文+首字母混搜   如:"nanjingdonglu","njdl","南京donglu","南京dl","nang南东路","njd路"等等组合 3.简繁搜索.特殊符号过滤搜索   如:"龍馬&quo

在做搜索的时候,下拉联想词的搜索肯定是最常见的一个场景,用户在输入的时候,要自动补全词干,说得简单点,就是以...开头搜索,如果是数据库,一句SQL就很容易实现,但在elasticsearch如何实现呢? 大家可能会立马想到用elasticsearch自带的suggest功能,确实,在一些初级应用场景,特别是数据量比较少的情况下,suggest可以快速简易的解决问题. 在数据量比较大的时候,性能有待提高,而且遇到复杂场景,suggest就会显得力不从心,看下面一个需求: 1.下拉结果需要根据城市