随笔分类 - ElasticSearch
摘要：原有2个索引，如下： GET 4d326769-d11e-46d5-8e3e-2160e17bafa0_006ff42a-ad28-48e3-84ea-8ffcd9ca975e_v1/_search?pretty=true GET c12d69aa-bd45-4ced-bc09-eb7a025315
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摘要：public async Task ElasticSearchCompany([FromServices] IESSever eSSever) { var jsonobject = new { query = new { match = new { Content= "测试" } } }; stri
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摘要：一、查询所有字段 GET /4d326769-d11e-46d5-8e3e-2160e17bafa0_67c5173e-0c54-47c1-8133-f7c575d841f3_v1/_mapping/?pretty 二、新增字段 PUT /c12d69aa-bd45-4ced-bc09-eb7a02
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摘要：GET _analyze { "tokenizer" : "standard", "text" : "this is a test 13544478956" } GET _analyze { "tokenizer" : "standard", "filter": [{"type": "length"
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摘要：在Elasticsearch.Net里的使用方法如下：
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摘要：WildCard GET /people/_search { "query":{ "wildcard":{ "firstName":"japa*" } } } 上面的可以使用问号和星号两个形式的查询，下面是解释： ?, which matches any single character 匹配任意个
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摘要：查询年龄在20-25之间的，包括20岁，但不包括25岁的
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摘要：一、创建索引和Mapping（注意一定要指定分词器 analyzer，要不然第三步的查询，就查询不正确（但使用ElasticJsonClient可以），在这个问题上折腾了很久很久直到怀疑人生） 二、生成索引下的数据 三、查询代码 四、也可以使用lowLevel的形式传值
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摘要：mget的英文意思是：Multi Get API 允许我们一次get大量的document mget 查询是基于index，type（可选），id三个条件进行（必须要有index和id） mget不能用来查询 1、不指定索引的使用方式 2、指定索引的使用方式
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摘要：创建mapping 查看mapping 插入数据 查询 数据类型 字符串 - text 字符串 - text 用于全文索引，该类型的字段将通过分词器进行分词，最终用于构建索引 字符串 - keyword 字符串 - keyword 不分词，只能搜索该字段的完整的值，只用于 filtering 数值型
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摘要：查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档 上面的查询匹配就会进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。 两个重点 1 是分词
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摘要：如果没有设置"index":"not_analyzed"，但还想精确搜索。 和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留包含了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配我们的任何文档
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摘要：创建一个索引 查找name里 china和japan相隔2个单词距离的内容，相隔多远时仍然将文档视为匹配。 下面的这段表示，相2个以内的都视为有效。 如果把下面的这个2改为1，就出不来数据了。
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摘要：term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
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摘要：1、索引建立 2、查看索引 3、删除索引命令 4、部分字段索引更新 5、索引信息全部更新 6、删除单条索引 批量处理 1、根据文档id批量获得文档内容 第一种： 第二种： 第三种： 2、批量新增 3、批量删除 4、批量更新 每次update都会调用 InternalEngine 中的get方法，来获
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摘要：1、查看健康情况 能看出node、shard的数量等，还有一个是集群的状态集群的状态有green、yellow、red三种，定义如下： green：每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的 yellow：每个索引的primary shard都是activ
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摘要：查询全部 1、/_search 所有索引，所有type下的所有数据都搜索出来 2、/index1,index2/_search 查询多个索引下的数据，示例 3、轻量api之1查询msg字段包含apple的记录 GET /test,.newkibana_1/_search?q=msg:apple 4、
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摘要：analyzer 由三部分构成： Character Filters、Tokenizers、Token filters Character Filters 负责字符过滤 官方的解释是：字符过滤器用来把阿拉伯数字（٠١٢٣٤٥٦٧٨٩）转成成Arabic-Latin的等价物（0123456789
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