匹配与其他查询的布尔组合匹配的文档的查询。bool查询映射到Lucene BooleanQuery。它是使用一个或多个布尔子句构建的，每个子句都有一个有类型的occurrence。occurrence的类型有:查询子句语句描述信息must匹配的文档必须满足的子句，并会用于计算分数filter匹配的文档必须满足的子句，但不会向must一样计算分数，分数被忽略，Filter子句在Filter上下文中运
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2024-05-28 21:11:04
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正文 因为球是圆的，所以不论发生什么都有可能，对这点我是深信不疑的，但最近我总是在怀疑，JavaScript也是圆的！什么是“黑话”黑话，本指旧时江湖帮会人物的暗语、暗号，往往见于小说，后指流行于某一特殊行业中，非局外人所能了解的语言。而本文涉及到的“黑话”，其实是一些利用语言的特征使用的一些不常见的奇淫技巧，JavaScript的语法是十分简单灵活的，在项目中建议大家遵从ESL
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2024-09-29 15:18:31
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Composite aggregation[kəmˈpɑːzət]，组合聚合。属于分桶聚合。基于不同的源（source）来创建组合聚合（composite aggregation）桶。可以对多级的聚合的结果进行分页。该聚合方式提供了一种方式来流化某种聚合的所有桶，类似于文档的滚动（scroll）。组合聚合目前不兼容 pipeline aggregation。组合聚合基于文档的值来创建一个组合，每个
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2024-05-14 17:33:10
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导入数据 Elasticsearch和Kibana的结合就是用来检索和分析数据的，那么这个数据怎么来，肯定是导入进去的。一、导入数据的说明 Elasticsearch在官方的文档探索你的数据中，有说需要将本地数据导入到Elasticsearch中。 那么怎么导入，这个就是一个问题了。二、导入数据 在这边只需要导入数据即可。ES默认会帮助我们建立Key-Value的映射，并且会给出默认的Key的类型
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2024-07-29 17:28:39
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本章节将介绍如何搭建并运行 Kibana，包含如下内容：下载安装启动配置升级支持的平台Kibana 有 Linux、Darwin 和 Windows 版本的安装包。由于 Kibana 基于 Node.js 运行，我们在这些平台上包含了一些必要的 Node.js 二进制文件。Kibana 不支持在独立维护的 Node.js 版本上运行。Elasticsearch 版本Kibana 的版本需要和 El
// 切换到root用户 su - root
// 切换到esuser用户 su - esuser
// elasticsearch install begin ***********************************************************************************************
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2024-09-02 08:04:09
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文章目录如何优雅的监控ES整体监控安装安装准备安装&启动添加监控集群命令行工具有待改进点概况展示问题数据显示问题集群监控的搜索框ES堆外内存监控常用堆外内存监控工具es-pcstat整体架构运行环境监控范围监控方法基于Kibana监控展示下载、安装、运行、使用方法和案例有待改进点安装可能会遇见的坑参考资料 如何优雅的监控ES本博客将介绍两个监控，第一个是ES的整体监控工具极限数据平台，监
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2024-03-07 10:57:24
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Oracle数据库中有多种创建表的方式。如可以通过复制其他表的方式来建立数据库表;而可以利用Select查询语句从其他数据库对象中查询数据并生成新的数据库表。但是如果利用这些形式来建立表的话(即在建立表的时候同时在新表中插入数据)，如果数据比较多，则这个建表的速度会比较慢。这主要是因为默认情况下，建立表、插入数据等动作都会先写入到重做日志文件中，然后再建立相关的表并插入记录。也就是说，相当于数据库
问题一：1. http_code : 409
2. 报错内容：Caused by: org.elasticsearch.search.query.QueryPhaseExecutionException: Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [20000] but was [83440000]
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2024-07-19 09:03:43
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Match query 是针对多个用例的最常见和最强大的查询。 它是一个全文搜索查询，返回符合指定条件的文档。 match query 可以即兴使用来查询多个选项。在我之前的文章 “开始使用 Elasticsearch （2）” 对它有很多的描述。Match 查询的格式让我们首先看看这个片段显示的 match query 的格式：GET books/_search
{
"query": {
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2024-02-23 11:34:05
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Java SpringBoot 项目集成ElasticSearch,es的查询方法单条件精确查询@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ElasticSearchApplication.class)
public class SearchJunit {
@Autowired
private
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2023-08-31 06:41:32
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ElasticSearch：基于lucene开发的全文检索工具，底层即lucene核心概念索引 index 文档集合类型 type 所属类型字段 field 不同属性的分类标识映射 mapping 数据使用规则设置文档 document 一个文档 索引的基础信息单元接近实时 nrt 一个接近实时搜索平台集群 cluster 一个或多个节点组织在一起，一个集群有一个唯一名字标识节点 node 集群中
ES写入数据/查询数据的工作原理一、ES写入数据（选择协调节点—>根据文件进行路由转发给对应的节点—>节点的主分片处理请求—>数据同步到副本分片—>返回响应）客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。
coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的
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2024-08-15 10:11:43
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ElasticSearch 6.1.1 通过Head插件，新建索引，添加文档，及其查询；一、首先启动相关服务：二、新建一个film索引：三、建立映射：1、通过Head插件：POST http://192.168.1.111:9200/film/_mapping/dongzuo/{
"properties": {
"title": {
"type
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2024-04-15 15:19:03
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公司一直在使用ES作为分布式的搜索引擎，由于数据量的不断升高，ES出现了性能瓶颈。公司决定进一步的优化ES配置，所以最近几天在研究ES，最近会更新一系列ES的教程，希望大家持续关注。不多说了，Action。前言这篇文章我们介绍一个非常好的工具：elasticsearch-head,从简单介绍，到安装，最后使用。简介elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具，可以对集群进行
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2024-08-14 09:31:42
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docker搭建es集群+kinbana+logstash，实现日志收集功能
原创
2024-10-16 16:57:50
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目录前言初版设计方案CK 分页查询使用ES Scroll Scan 优化深翻页ES+Hbase 组合查询方案RediSearch+RedisJSON 优化方案总结前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。对“千万量级数据
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2024-06-11 06:58:40
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bool?
query?
match?
should?
must?与其他一起使用......term : 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,也就是没有含ik分词器的字段),如果字段含有ik分词器的一定拼接 . (此处有个点)keyword进行精确查询//请求参数
{
"from": 0,
"size
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2023-12-14 19:31:18
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面试题es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较
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2024-02-27 13:18:23
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ES数据可视化除了使用kibana外，grafana也是常用的数据可视化工具。相较于kibana来说，grafana支持的图表样式等配置项更多，可以根据自己的需求灵活制作出各种复杂的图表，相应的上手难度略高于kibana。使用Grafana的好处是将来如果使用Prometheus监控，可以将业务日志图表与服务性能监控组合展示，可以按不同的dashboard设置权限方便不同组的用户查看与编辑。接下来
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2024-08-14 20:03:11
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