ES查询中,先聚合,在聚合结果中进行过滤 { "size": 0, "aggs": { "terms": { "terms": { "field": "mustTags", "include": ".*总则.*", "size": 999 } } } } 有include,自然就有exclude,用法一样,支持通配符匹配(正则方

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

目录 上节回顾 本节前言 文档的搜索 URL参数条件搜索 请求体条件搜索 语法与示例: 补充: 小节总结: 文档的过滤filter 语法与举例: filter与bool constant_score cache 小节总结: 文档的聚合分析 准备数据 语法与举例: 其他语法: 补充: 小节总结: 文档的分页.排序 分页 排序 deep paging 补充: 小节总结: 发表日期:2019年9月20日 上节回顾 1.讲了如何对索引CRUD 2.重新解释了type,只是元数据的效果 3.讲了如何对文档

就是使用ES提供的aggs语法结果,使用DSL搜索的语法,实现聚合数据的统计,查询.ES中,如果新增document数据的时候,对应的index和type不存在,则自动创建. 1 准备源数据 PUT /products_index/phone_type/1 { "name":"IPHONE 8", "remark":"64G", "price":548800, "producer":&q

聚合可以做什么? count avg filter and count 每月新增 top 是否存在不正常或不符合规则的数据 关键概念 Buckets group by 将数据按某种标准划分成不同集合 桶嵌套: Cincinnati would be placed inside the Ohio state bucket, and the entire Ohio bucket would be placed inside the USA country bucket. Metrics count.

背景 在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查. 排查思路 首先要明确我们数据的写入流程, 下图: 在检查Mysql库的数据没有问题之后,开始检查ES是否有问题,根据现象我们知道既然在全文检索中都能搜索到,说明数据肯定是写入ES里了,但是又如何确定聚合结果呢? 首先添加日志将代码最终生成DSL语句打印出来 LOGGER.info("\n{}", se

利用AngularJS自带的过滤器,我们可以很方便的实现搜索框过滤的效果,但是怎么实现类似百度搜索过滤列表中关键字变色的效果呢? 页面上代码: <input type="text" ng-model="keyword" style="border:solid 1px #E4E5E7;"> <div style="margin:20px;"> <div style="padding: 10

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": { "

昨天晚上,花了点时间学习了Chrome插件的制作方法,并书写了<Chrome 百度搜索热点过滤插件 - 开源软件>这一文章,简单地介绍自己实现的百度搜索热点过滤神器的原理和使用方式,并进行了开源(https://github.com/yaowenxu/Hot-Search-Killer)(哈哈,很简单的代码,很羞耻得拿出去开源了...).过滤神器的原理很简单,功能也很简单.就当是学习一次chrome插件书写吧. 我把文章写好后,并在朋友圈进行转发,成功地分享了自己创造的喜悦,十分有趣!但是通过

学习时,为了搜集最全的中文资料,有时候不得不使用Baidu搜索引擎.在你还是个小菜鸡的时候你可能会花费大量时间在百度上! 但是,时间久了你会发现,你总会被网络上一些奇奇怪怪或者有趣的事情吸引过去而逐渐忘记自己曾经打开百度是要干什么?时间就这样被一些无关紧要的有趣的事情给浪费了. 对于广告吧,还能使用广告清除插件来进行清除.但是一些非广告信息实在是广告清除插件不能判断了!无用的事情浪费了我大量时间!!!这让我十分生气!!尤其是百度的搜索热点,我真不想再看到它: 这些所谓的热搜,很多时候是带有娱乐性

一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke

目录 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 1.2 搜索测试 2 filter与query的区别 2.1 相关度处理上的不同 2.2 性能上的对比 2.3 对比结论 本文以 ES 6.6.5 版本为例进行演示. 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 PUT website/_doc/1 { "title": "小白学ES01", "desc": "the first blog about es&quo

django自带了Pagnator 导入 from django.core.paginator import Paginator, PageNotAnInteger, EmptyPage 分页 def pagn(data, limit, page):#分页 paginator = Paginator(data, limit) try: data = paginator.page(page) except PageNotAnInteger: data = paginator.page(1) exc

iView学习笔记(三):表格搜索,过滤及隐藏某列操作 1.后端准备工作 环境说明 python版本:3.6.6 Django版本:1.11.8 数据库:MariaDB 5.5.60 新建Django项目,在项目中新建app,配置好数据库 api_test/app01/models.py文件内容 from django.db import models from .utils.parse_time import parse_datetime_to_string HOST_STATUS = ( (

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

注意: es版本至少6.1以上 语句: GET 76/sessions/_search { "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "sid": { "value": "76e14832" } } }, { "range": { "v_ymd"

分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大. 举个例子,让我们找到所有职员中最大的共同点(兴趣爱好)是什么: GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_search{ "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "sour

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

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

先看下面es查询语句 { "size": 0, "aggs" : { "all_articleId" : { "terms" : { "field" : "articleId" } } } } 得到的结果: 该索引下有2w多条数据,经过聚合分桶后,也绝对不仅仅只是10个bucket,很显然,这似乎不是我想要的结果,经过查官方API发现下面一段话: Edit Updating the an

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