随笔分类 - elasticsearch
摘要：集群 单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ） ES集群相关概念: 集群（cluster）：一组拥有共同的
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摘要：数据同步 elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。 异步通知 流程如下： hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ
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摘要：根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全。 索引库中就需要有词条对应的拼音数据，使用拼音分词将指定字段重新分词。 拼音分词器 要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/med
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摘要：API语法 聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。 聚合的结果解析： @Override public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) { try { // 1.准备
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摘要：**聚合（aggregations）**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如： 什么品牌的手机最受欢迎？ 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？ 这些手机每月的销售情况如何？ 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。 聚合的种类
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摘要：match_all查询 代码解读： 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等 query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个matc
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摘要：搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。 排序 分页 搜索关键词高亮 排序 elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。 普通字段排序 keyword、数值
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摘要：1、DSL查询文档 Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括： 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索
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摘要：RestClient操作文档 新增文档 将DB表中的数据同步到elasticsearch 1）查询数据库 1.1）数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象 1 @Data 2 @TableName("tb_hotel") 3 public class Hotel { 4 @TableId(typ
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摘要：elasticsearch的索引库操作 索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。 我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。 2.1.mapping映射属性 mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括： type：字段数据类型，常见的简单类型有： 字符
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摘要：elasticSearch采用的倒排索引，那么如何使用elasticSearch 一、安装elasticSearch 1、创建目录用于存放下载的es.tar和kibana.tar /usr/local/docker/tools cd /usr/local/docker/tools 2、上传tar 启
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摘要：什么是elasticsearch 一款非常强大的开源搜索引擎 elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。 采用倒排索引 正向索引：正排索引按照文档的顺序存储索引，索引的键是文档的标识符（如ID），值是文档的详细信息，如标题、内容摘要、发布日期等。这种结构
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