介绍  https://blog.csdn.net/andyzhaojianhui/article/details/75195296 创建语句 { "company":{ "properties":{ "company_name":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" }, "company_id":{

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

# 原创,转载请留言联系 前言: 在做一个商城项目的时候,需要实现商品搜索功能. 说到搜索,第一时间想到的是数据库的 select * from tb_sku where name like %苹果手机% 或者django的 SKU.objects.filter(name__contains="苹果手机") 但是,假如你的数据库有几千万条数据,name字段没有索引,可能查询需要十几分钟,用户可能会等你?那为什么不给name字段增加索引?商品表不仅仅是用来查询,也会经常修改数据,新增删除

好好学习,天天向上 本文已收录至我的Github仓库DayDayUP:github.com/RobodLee/DayDayUP,欢迎Star,更多文章请前往:目录导航 畅购商城(一):环境搭建 畅购商城(二):分布式文件系统FastDFS 畅购商城(三):商品管理 畅购商城(四):Lua.OpenResty.Canal实现广告缓存与同步 畅购商城(五):Elasticsearch实现商品搜索 畅购商城(六):商品搜索 前期准备 今天的任务就是用ElasticSearcher实现商品搜索的功能.关

Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇) 淘宝改字段,Bugfix,查看https://github.com/hunterhug/taobaoscrapy.git 由于Github 打包的exe某些文件上传被.gitignore了,所以欢迎从这里下载工具:上面那条链接可以下载 一.前言 大家好,今天我要来讲讲一个比较实用的爬虫工具,抓取淘宝的关键字商品信息,即是: 输入关键字,按照价格等排序,抓取列出的商品信息以及下载图片,并且支持导出为Excel. 如果如下: 看完下面

之前有发布一篇文章“e2e 自动化集成测试 环境搭建 Node.js Selenium WebDriverIO Mocha Node-Inspector”, 主要是讲了,如何搭建环境, 其中开发环境使用的是微软的Visual Studio, 使用之后, 我发现,其它并不怎么好用, 发面收费版的WebStorm对于开发Node.js其实是更为方便. 建议使用WebStorm来作为开发环境. 可以试用30天,当然你可以获得License, 方法你懂的... 前言 Node.js是开源的,基于Java

高亮搜索 ES 通过在查询的时候可以在查询之后的字段数据加上html 标签字段,使文档在在web 界面上显示的时候是由颜色或者字体格式的 GET /product/_search { "size": 200, "query": { "match_phrase": { "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "

在做后台的商品搜索功能开发时遇到了一些问题记录下来 版本一 <select id="SelectByNameAndParentId resultMap="Base_result" parameterType="map""> select <include refid="Base_column_List"/> from mmall_product <if test="productId !

http://blog.csdn.net/column/details/15737.html 首先我们在taotao-search-interface工程中新建一个SearchService接口,并在接口中添加一个方法,如下图所示. 接着,我们到taotao-search-service工程中添加一个SearchServiceImpl实现类,并实现SearchService接口,如下图所示. 为方便大家复制,现将SearchServiceImpl实现类的代码贴出. /** * 商品搜索服务实现类

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72909286 终于进入商品搜索功能的开发中了,本文我来教大家编写实现商品搜索功能的Dao层代码. 我们现在是在开发商品搜索功能,访问索引库也就是数据访问,那么Dao层应该使用什么来访问呢?使用SolrServer对象就可以了,甚至Dao层我们也可以再封装一下,封装一个通用的数据访问方法,用户给我们一个SolrQuery对象,这个对象怎么来的我们不管,只要用户给我们把这个对象拼装好就行,拼装好

学习了一下https://github.com/TyCoding/ssm-redis-solr这个github上的solr搜索功能,现在来记录一下. 我的理解就是solr有点类似于数据库,但它是有索引的数据库,按很多字段建立索引,可能是b+树或者散列索引,然后就能够实现海量数据的查找.solr通过导入jar包就可以对这个库就行增删改查了,后端逃不掉的增删改查... 1.配置tomcat 具体我就不说了,因为我是直接用了github上配置好的,毕竟站在巨人的肩膀上学习嘛 地址:https://gi

1.es分页语法GET /_search?from=起始数&size=页面显示条数例如:GET /test_index/test_type/_search?from=0&size=3 2.deep paging什么是deep paging?简单来说,就是搜索的特别深,比如总共有60000条数据,有3个shard上平分了这些数据,每个shard上有20000条数据.要求每页显示10条数据,这个时候你要搜索到第1000页,实际上要拿到的是10001-10010的数据.我们可以思考一下每个sha

ES整个查询过程是scatter/gather的过程,具体如下: 图见 https://blog.csdn.net/thomas0yang/article/details/78572596?utm_source=copy  最后 我是有些怀疑文章里面的说法的,因为如果都是由master来做merge的话,那么势必master的在查询比较多的时候会负载很高!我个人感觉应该是client node接受到查询,然后去master node的metadata里获取各个index对应shard,拿到sha

1.创建索引 curl -XPUT http://172.16.125.139:9200/ques2.创建索引类型 curl -XPOST http://172.16.125.139:9200/ques/common/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d '{"properties":{"question":{"type":"text","analyzer&qu

1.空搜索 GET  <写路径>/_search 返回的结果: eg: GET propdict/doc/_search { , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits":{ 省略..... } } hits 返回结果中最 重要的部分是 hits ,它 包含 total 字段来表示匹配到的文档总数,并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档. 在 hits 数组中每个结果

前面几课ES的基本概念.安装和分词都讲过了,下面我们就来实战一下ES的核心功能-搜索,这节课我们主要讲的是基本搜索 _search(注意:ES的关键字都要加前缀_,所以我们在定义索引.类型名称时不要带_). 我们先通过kibana插入几条三个文档 PUT /customer/doc/?pretty { "name": "John Doe" } POST /customer/doc/ { "title": "My second blog

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

最近项目组需要对老的搜索项目进行迁移和改造,刚入职2个星期的我光荣的接受了这份工作,这也是我第一次接触Haystack和Elasticsearch,以下是记录下工作中的一些需求解决,具体haystack的玩法大家可以看查看官方文档:https://django-haystack.readthedocs.io/en/master/,查看本文默认你已经基本了解了haystack的使用,包括基本的配置和使用        在开始之前,我还是有必要灌输几个概念:什么是ES,什么是Haystack,两者关

1.倒排索引 1.倒排索引和正向索引 在全文搜索里,文档数据离不开搜索,而搜索离不开索引(没有索引搜索会很低效),倒排索引(Inverted index)是全文搜索系统里最高效的索引方法和数据结构,ES的索引就是倒排索引. 也称反向索引/置入索引或反向档案,用以存储一个映射:在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的位置. 2.倒排索引建立索引的具体方式 需求: 在这5份文档中根据关键字“乔布斯”搜索匹配的文档,附属要求:文档的排序,这个搜索关键字在每个匹配文档中出现的位置和次数. 1).把

有时候也会需要在前端进行数据筛选,增强交互体验.当数据可用的筛选条件较多时,把逻辑写死会给后期维护带来很大麻烦.下面是我自己写的一个简单的筛选器,筛选条件可以根据数据包含的字段动态设置. 仿照京东的筛选条件,这里就取价格区间和品牌作为测试.进行商品按条件筛选主要是利用Arrary.prototype.filter对数组元素进行遍历检查,返回一个符合检查条件的新数组,不会改变原数组. 首先定义一个商品类: // 定义商品类 function Product(name, brand, price)

kibana语言查询 q指定查询语句 df默认字段,不指定时 sort排序/from和size用于分页 profile可以查看查询是如何倍执行的 查询title的值等于2012 的数据 GET /movies/_search?q=2012&df=title { "profile": "true" } { "took" : 84, "timed_out" : false, "_shards" : {