term.terms查询 term query会去倒排索引中寻找确切的term,它并不知道分词器的存在,这种查询适合keyword.numeric.date等明确值的 term:查询某个字段里含有某个关键词的文档 GET /customer/doc/_search/ { "query": { "term": { "title": "blog" } } } terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档 GET /custome

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

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

转自: https://blog.csdn.net/itfootball/article/details/53637238 问题描述为了提高保存数据到es消耗的时间,采取积攒到3000条文档的时候才保存到ES中,之前一直没有问题,昨天新上了几个log服务器后,经常会发现保存失败报如下错误: No alive nodes found in your cluster 首先我要说这个错误真坑啊,以这个关键字搜索问题,花了两天也没解决,后来无意中翻墙搜google,网后翻了好几页看到上面的参考文章,才知

如果一次性要查出来比如10万条数据,那么性能会很差,此时一般会采取用scoll滚动查询,一批一批的查,直到所有数据都查询完处理完 使用scoll滚动搜索,可以先搜索一批数据,然后下次再搜索一批数据,以此类推,直到搜索出全部的数据来scoll搜索会在第一次搜索的时候,保存一个当时的视图快照,之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索,如果这个期间数据变更,是不会让用户看到的采用基于_doc进行排序的方式,性能较高每次发送scroll请求,我们还需要指定一个scoll参数,指定一个时间窗口,每次搜索请求

matchAllQuery 匹配所有文档 queryStringQuery 基于Lucene的字段检索 wildcardQuery 通配符查询匹配多个字符,?匹配1个字符* termQuery 词条查询 matchQuery 字段查询 idsQuery 标识符查询 fuzzyQuery 文档相似度查询 includeLower includeUpper 范围查询 boolQuery 组合查询(复杂查询) SortOrder 排序查询 插入样例数据: 插入样例数据: curl -XPOST htt

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();

1. 建立连接 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) 2. 查询所有数据 # 方式1: es.search(index="index_name", doc_type="type_name") # 方式2: body = { "query":{ "match_all":{} } } es.s

文档目录: https://www.elastic.co/guide/index.html GET _search { "query": { "match_all": {} } } GET /_template/* PUT /_template/hs_server_template { "order": 0, "version": 60001, "index_patterns": [ "hs_se

创建索引 创建普通索引: PUT /my_index { "settings": { "index": { "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1" } } } 查询索引属性 GET /my_index 结果: { "my_index": { "aliases": {}, "ma

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", "_

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

数据准备 # 创建索引PUT /lib1{  "settings": {    "number_of_shards": 5   , "number_of_replicas": 0 },  "mappings": {    "user":{      "properties": {        "name":{"type":"text&q

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

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

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

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES. bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成     filter 只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分 must 文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分 must_not 文档必须不符合must_not 中的所有条件 should 文档可以符合should中的条件 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

基本概念: 索引Index es吧数据放到一个或者多个索引中,如果用关系型数据库模型对比,索引的地位与数据库实例(db)相当.索引存放和读取的基本单元是文档(document).es内部使用的是apache lucene实现的索引中数据的读写.(es被视为单独的一个索引,在lucene中不止一个,因为分布式中,es会用到分区shards和备份replicas机制讲一个索引存储多份). 文档document 在es中,文档主要是存储实体.所有的es应用需求最后都需要统一建成一个检索模型:检索相关文