1.  match_all { "match_all": {}} 匹配所有的, 当不给查询条件时,默认. 2. match 进行full text search或者exact value(非string字段或not_analyzed的字段),进行匹配 3. multi_match 同时对多个字段进行同样的match { "multi_match": { "query":    "full text search", "

Elasticsearch支持很多查询方式,其中一种就是DSL,它是把请求写在JSON里面,然后进行相关的查询. 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "

总结一个DSL的用法吧,语法网上查去,只记录一点心得,也是研究了半天,太麻烦了 先附上python代码 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch([{'host':'localhost','port':9200}]) index = 'kuaidi' # 精确匹配 query = { "query": { "te

课程环境 CentOS 7.3 x64 JDK 版本:1.8(最低要求),主推:JDK 1.8.0_121 Elasticsearch 版本:5.2.0 相关软件包百度云下载地址(密码:0yzd):http://pan.baidu.com/s/1qXQXZRm 注意注意: Elasticsearch.Kibana 安装过程请移步到我 Github 上的这套 Linux 教程:https://github.com/judasn/Linux-Tutorial/blob/master/ELK-Inst

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io DSL(Domain Specific Language)查询也叫做 Request Body 查询,它比 URI 查询更高阶,能支持更复杂的查询. 1,分页 默认情况下,查询按照算分排序,返回前 10 条记录. ES 也支持分页,分页使用 from-size: from:从第几个文档开始返回,默认为 0. size:返回的文档数,默认为 10. 示例: POST /index_name/_search {

传统数据库支持的full join(全连接)查询方式. 这种方式在Elasticsearch中使用时非常昂贵的.因此,Elasticsearch提供两种操作可以支持水平扩展 更多内容请参考Elasticsearch+Logstash+Kibana教程 ES中的连接 在ES中支持两种连接方式:嵌套查询和has_child.has_parent父子查询 嵌套查询: 文档中包含嵌套的字段.这些字段以数组的形式保存对象,这样每个嵌套的子对象都可以被搜索到. has_child.has_parent父子查

目录 1 标识元字段 1.1 _index - 文档所属的索引 1.2 _uid - 包含_type和_id的复合字段 1.3 _type - 文档的类型 1.4 _id - 文档的id 2 文档来源元字段 2.1 _source - 文档原始JSON内容 2.1.1 关闭_source功能 2.1.2 查询时指定返回字段 2.2 _size - _source字段占用的字节数 3 索引元字段 3.1 _all - 文档所有字段的值 3.2 _field_names - 文档所有非空字段名 4

https://elasticsearch.cn/article/132 备注,分组字段只能是 keyword或num类型,不能是text类型 在 Elasticsearch 5.x 有一个字段折叠(Field Collapsing,#22337)的功能非常有意思,在这里分享一下,   字段折叠是一个很有历史的需求了,可以看这个 issue,编号#256,最初是2010年7月提的issue,也是讨论最多的帖子之一(240+评论),熬了6年才支持的特性,你说牛不牛,哈哈.   目测该特性将于5.3

例子1 统计1,有唱歌兴趣的 2,按年龄分组 3,求每组平均年龄 4,按平均年龄降序排序 sql转为dsl例子 # 每种型号车的颜色数 > 1的 SELECT model,COUNT(DISTINCT color) color_count FROM cars GROUP BY model HAVING color_count > 1 ORDER BY color_count desc LIMIT 2; GET cars/_search { "size": 0, "

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

转自:https://elasticsearch.cn/article/132 在 Elasticsearch 5.x 有一个字段折叠(Field Collapsing,#22337)的功能非常有意思,在这里分享一下, 字段折叠是一个很有历史的需求了,可以看这个 issue,编号#256,最初是2010年7月提的issue,也是讨论最多的帖子之一(240+评论),熬了6年才支持的特性,你说牛不牛,哈哈. 目测该特性将于5.3发布,尝鲜地址:Elasticsearch-5.3.0-SNAPSHOT

前言 有些时候,我们搜索的时候,只会提供一个输入框,但是会查询相关的多个字段,典型的如Google搜索,我们该如何用 Elasticsearch 如何实现呢? 实例 从单字符串查询的实例说起 创建测试例子的数据 DELETE blogs PUT blogs/_doc/_bulk {"index":{"_id":1}} {"title": "Quick brown rabbits","body": "

先说结论:字段类型更改为 'keyword' elasticSearch官方文档中创建index代码如下 PUT /my_store { "mappings" : { "products" : { "properties" : { "productID" : { "type" : "string", "index" : "not_analyzed"

在Elasticsearch 5.x  之前,如果实现一个数据折叠的功能是非常复杂的,随着5.X的更新,这一问题变得简单,找到了一遍技术文章,对这个问题描述的非常清楚,收藏下. 参考:https://elasticsearch.cn/article/132

mapping == Mapping是指定义如何将document映射到搜索引擎的过程,比如一个字段是否可以查询以及如何分词等,一个索引可以存储含有不同"mapping types"的documents,ES允许每个mapping type关联多个mapping定义. 显式声明的mapping是定义在index/type级别, 默认不需要显式的定义mapping, 当新的type或者field引入时,ES会自动创建并且注册有合理的默认值的mapping(毫无性能压力), 只有要覆盖默认

es支持下列简单的字段类型: String: string Whole number: byte, short, integer, long Floating point: float, double Boolean: boolean Date: date

1.建立一个String类型的字段 curl -XPUT http://192.168.46.163:9200/t_risk_case/_mapping/t_risk_case?pretty -d '{"properties":{"uuid":{"type":"string"}}}' 2.建一个嵌套型的字段 curl -XPUT http://192.168.46.163:9200/t_risk_case/_mapping/t

概要 本篇介绍一下multi_match的best_fields.most_fields和cross_fields三种语法的场景和简单示例. 最佳字段 bool查询采取"more-matches-is-better"匹配越多分越高的方式,所以每条match语句的评分结果会被加在一起,从而为每个文档提供最终的分数_score.能与两条语句同时匹配的文档会比只与一条语句匹配的文档得分要高,但有时这样也会带来一些与期望不符合的情况,我们举个例子: 我们以英文儿歌为案例背景,我们这样搜索: G

/index/type/_mapping  post { "properties": { "zy_renwu_pingjia": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } }

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m