业务场景:筛选项原功能是用mysql左模糊进行过滤查询,现业务要用es,怎么样才能满足原功能,又不损性能. elasticsearch中有关于模糊查询的操作:wildcard 文档:https://blog.csdn.net/qq_22612245/article/details/82432107 另外的思路解决方案:使用分词 1.筛选项是中文类型 例:商品名称  :无糖麦芽糖口香糖 筛选这种,用中文分词即可满足业务场景 索引定义 "shopname": { "analyze

Elasticsearch常用DSL关键字 query: 用于包含查询使用到的语法 match_all: 最简单的查询,获取索引所有数据,类似搜索 *.如:"query":{"match_all":{}} bool: 复合查询,可以包含多个查询条件,主要有(must,must_not,should) must: 用于包含逻辑与查询条件,即所有查询条件都满足才行 must_not: 用于包含逻辑非查询条件,即不包含所有查询的条件数据 should: 用于包含逻辑或查询

regexp表面意思就是正则查询,但是如果遇到,查询条件中包含特殊的字符串, 就会发现,需要进行相应的转义处理 需要处理Lucene regexps即可: /** * 转义字符串中的特殊字符 * 仅过滤Lucene regexps, 其他的勿用 * @param keyword * @return */ public static String escapeExprSpecialWord(String keyword) { return QueryParser.escape(keyword);

在实际的搜索中,我们有时候会打错字,从而导致搜索不到.在Elasticsearch中,我们可以使用fuzziness属性来进行模糊查询,从而达到搜索有错别字的情形. match查询具有"fuziness"属性.它可以被设置为"0", "1", "2"或"auto"."auto"是推荐的选项,它会根据查询词的长度定义距离. Fuzzy query 返回包含与搜索词相似的词的文档,以Leve

在es查询时不区分大小写,可以让查询更方便,具体设置如下: { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "caseSensitive": { "filter": "lowercase", "type": "custom", "tokenizer": "keyword"

安装启动很简单,参考官网步骤:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 为了介绍Elasticsearch中的不同查询类型,我们将对带有下列字段的文档进行搜索:title(标题),authors(作者),summary(摘要),release date(发布时间)以及number of reviews(评论数量),首先,让我们创建一个新的索引,并通过bulk API查询文档: 为了展示Elasticsearch中不同查询的用法,首先在Elast

Query DSL Es提供了基于JSON的完整查询DSL(Domain Specific Language 特定域的语言)来定义查询.将查询DSL视为查询的AST(抽象语法树).它由两种子句组成: 叶子查询子句 叶子查询子句,在特定域中寻找特定的值,如match.term或range查询 复合查询子句 复合查询子句包装其他叶子查询或复合查询,并用于以逻辑方式组合多个查询.如bool.dis_max.constant_score查询 1. 查询所有 POST /索引名称/_search { "q

在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符可以替代一个或多个字符.SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用.在 SQL 中,可使用以下通配符:通配符 描述       % 替代一个或多个字符     _ 仅替代一个字符     [charlist] 字符列中的任何单一字符    [^charlist] 或者 [!charlist].   mysql> select * from Person where City not like '%lon%';+----+----------+------

ES基于Lucene开发,因此也继承了Lucene的一些多样化的查询,比如本篇说的Span Query跨度查询,就是基于Lucene中的SpanTermQuery以及其他的Query封装出的DSL,接下来就看一下这些DSL都如何使用吧! 更多翻译参考:Elasticsearch知识汇总 span_term查询 这个查询如果单独使用,效果跟term查询差不多,但是一般还是用于其他的span查询的子查询. 用法也很简单,只需要指定查询的字段即可: { "span_term" : { &qu

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

描述:ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.下面介绍了利用Python API接口进行数据查询,方便其他系统的调用.     安装API pip install elasticsearch   建立es连接 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch([{'host':'10.10.13.12','port':9200}])

query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型): { "term": { "age":    26           }} { "term": { "date":   "

在需要做精确查询时,往往不希望做全文模糊搜索,这时,需要告知Elasticsearch在处理我们提供的字符串时,需要做精确匹配. 此时,在需要做精确匹配的字符串上,加上””,如”/user/info”.这时Elasticsearch在进行query_string时将针对/user/info整体进行查询.

原文来自于:http://www.csdn.net/article/2014-09-01/2821485-how-to-perform-fuzzy-matching-with-mongo-connector   摘要:短短两年,Mongo Connector取得了突破性的进展,用户已经可以通过它完成连接器两边的同步更新.而基于这个特性,其他工具针对MongoDB内存储文件的实时操作也成为可能. [编者按]本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师,他展示了Mongo

环境:OS X 10.10.5 + JDK 1.8 步骤: 一.下载ELK的三大组件 Elasticsearch下载地址: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch (目前最新版本:2.1.1) Logstash下载地址: https://www.elastic.co/downloads/logstash (目前最新版本:2.1.1) Kibana下载地址: https://www.elastic.co/downloads/kibana (目前

在ES中有很多使用不是很频繁的查询,可以达到一些特殊的效果.比如基于行为路径的漏斗模型.本篇就从使用上讲述一下正则表达式查询的用法. Regexp Query regexp允许使用正则表达式进行term查询.注意regexp如果使用不正确,会给服务器带来很严重的性能压力.比如.*开头的查询,将会匹配所有的倒排索引中的关键字,这几乎相当于全表扫描,会很慢.因此如果可以的话,最好在使用正则前,加上匹配的前缀.在正则中如果使用.*?或者+都会降低查询的性能. 注意:是term查询,也就是说这个查询不能

快速搭建应用服务日志收集系统(Filebeat + ElasticSearch + kibana) 概要说明 需求场景,系统环境是CentOS,多个应用部署在多台服务器上,平时查看应用日志及排查问题十分不变.索性搭建一个服务器日志收集系统,由于每日日志规模仅在G级别,所有前期暂先不搭建集群. 技术方案是 Filebeat + ElasticSearch + kibana (日志服务器上安装ElasticSearch,Kibana,其他应用服务器上安装Filebeat); 没有考虑加上Logsta

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1.Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统. 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了.这里mark一个最近使用的es空间检索的功能. 2.ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力.有很多空间索引算法和类库可供选择. ES内置了这种索引方式.下面详细介绍. step1:创建索引 def create_index(): m

文档是结合几个博客整理出来的,内容大部分为转载内容.在使用过程中,对一些疑问点进行了整理与解析. Elasticsearch java api 基本搜索部分详解 ElasticSearch 常用的查询过滤语句 一.所使用版本的介绍 使用的是elasticsearch2.4.3版本,在此只是简单介绍搜索部分的api使用 二.简单的搜索 使用api的时候,基本上可以将DSL搜索的所有情况均写出来,在此给出一个最简单搜索的全部的过程以及代码,之后将对不同的搜索只是针对函数进行介绍 (1)DSL搜索 对

最近发现几个贴子都是问关于对XML的属性或元素进行模糊搜索的方法,在此发出代码片段示例,希望能够对你有所帮助:) 示例XML private var xml:XML=<employees>        <employee>            <name>Christina Coenraets</name>            <phone>555-219-2270</phone>            <email>