es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。 由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分，并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加个q
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2024-04-12 06:05:14
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1.词项查询介绍全文查询将在执行之前分析查询字符串，但词项级别查询将按照存储在倒排索引中的词项进行精确操作。这些查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，而不是全文本字段。 或者，它们允许您制作低级查询，并在分析过程之前进行。
2.term查询term查询用于词项搜索，前一章已经介绍过这里不再重复。
3.terms查询term查询对于查找单个值非常有用，但通常我们可能想搜索多
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2024-03-26 09:59:03
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文章目录term 查询介绍term 的顶级参数field的二级参数terms查询介绍terms的顶级参数terms set 查询介绍terms set的顶级参数field的二级参数 term 查询介绍返回在提供的字段中包含精确值的文档。可以使用term查询根据价格、产品ID或用户名等精确值查找文档。注意：避免对text字段使用term查询。会查询不出任何结果的例如：GET /_search
{
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2024-06-18 08:41:41
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一、使用#定义参数1. 持久层接口添加根据名字内容模糊查询方法2. UserMapper.xml映射文件添加标签3. 添加测试方法4. 运行结果二、使用$定义参数1. UserMapper.xml映射文件更改标签内容2. 修改测试方法3. 运行结果三、使用<bind>标签定义参数1. UserMapper.xml映射文件更改标签内容2. 运行结果四、聚合查询1. 持久层接口添加查询所有
我们都知道，Elasticsearch作为搜索引擎被广泛应用在各个领域，尤其是电子商务网站和App的检索，如下几乎囊括的商城大部分搜索使用场景查询定义，其中包括：基本查询：简单的查询方式terms：目标列包含指定词(不分词)match：会把输入的“短语”进行分解成分词，分词器可自定义bool match：match分解成多个词，并且是and的关系，默认是or的关系match phrase：进行分词
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2024-05-14 14:54:08
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Elasticsearch 优化分析Elasticsearch 是一个分布式RESTful 风格的搜索和数据分析引擎广泛用于搜索引擎 日志分析 安全监测等领域在大数据量和高并发的场景下Elasticsearch 的性能和稳定性非常重要因此需要进行优化设计和分析Elasticsearch 优化的重要性和目标Elasticsearch 的优化非常重要，可以提高搜索效率和响应速度，缩小网络带宽和机器资源
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2024-05-21 16:14:16
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本学习笔记基于ElasticSearch 7.10版本，旧版本已经废弃的查询功能暂时不做笔记，以后有涉及到再做补充。 参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/term-level-queries.html今一章，咱们来学习简单的词项查询，也就是 term 查询，以及以 term 延伸的词项查询。在之前的
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2024-03-28 03:56:03
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数据库优化查询：1、不要使用select * 在select中指定所需要的列，将带来的好处： （1）减少内存耗费和网络的带宽 （2）更安全（3）给查询优化器机会从索引读取所有需要的列2、使用参数查询 主要是防止SQL注入，提高安全性。 3、使用exists或not exists代替in或not in （高效）select * from [emp] where [empno]>0 and ex
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2024-05-17 15:47:25
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Term | 词项Term 是表达语义的最小单位，在搜索和自然语言处理时都需要处理 Term；ES 中 Term 级别的查询：Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query；在 ES 的 Term 查询中，对输入不做分词，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每一个包
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2024-02-24 12:20:23
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词项查询介绍 全文查询将在执行之前分析查询字符串，但词项级别查询将按照存储在倒排索引中的词项进行精确操作。 这些查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，而不是全文本字段。或者，他们允许您制作低级查询，并在分析过程之前进行。term查询 term查询用于词项搜索terms查询 terms查询可以用来查询文档中包含任一个给定多词项的文档；terms_set查询 terms_set查询是一个新的查询，
es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。 由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分，并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加
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2024-03-19 10:44:10
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@目录2.2、match查询2.2.1、match_all2.2.1.1、命令行2.2.1.2、java代码2.2.2、match2.2.2.1、命令行2.2.2.2、java 代码2.2.3、布尔match2.2.3.1、命令行2.2.3.2、java 代码2.2.4、multiMatch2.2.4.1、命令行2.2.4.2、java 代码关注我的公众号【宝哥大数据】，更多干货2.2、match
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2024-03-29 12:27:03
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ES term terms prefix 搜索 聚合查询 详细总结1 前提2 准备数据3 凉菜--这个都不会？一首凉凉送给你1 term2 terms3 prefix4 wildcard5 range6 exists4 油焖大虾--把condition组合起来一锅焖1 bool2 must3 must_not4 should5 filter5 阿凡提羊肉串--给查询加点料1 过滤字段 _sour
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2024-06-10 19:42:05
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match 查询知道分词器的存在，会对field进行分词操作，然后再查询。而term不会分词，会把field当成一个整体查询。 1、数据准备PUT /lib
{
"settings":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":0
},
"mappings":{
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2024-04-01 11:59:08
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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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1，term 查询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不会分词，而keyword字段也不分词，需要完全匹配才可。 因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。 例如：{
“term”:{
“ID”:“b3847108-1026-4878-a4cc-f
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2024-05-07 09:48:30
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一. 准备数据1.实体类1 package com.qf.secondspringboot.entity;
2
3 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
4 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnore;
5 import lombok.AllArgsConstruc
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2024-01-12 10:52:28
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@[TOC]
## 2.2、match查询
match查询属于高层查询，会根据你查询的字段的类型不一致，采用不同的查询方式。
- 如果查询的是日期或者数值的字段，他会自动将你的字符串查询内容转换成日期或者数值对待；
- 如果查询的内容是一个不能被分词的字段(**keyword**).match查询不会对你的指定查询关键字进行分词；
- 如果查询的内容是一个**可以分词**的字段(text)
原创
精选
2021-07-06 08:19:41
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0.创建实体类与准备查询所用的索引结构：1）索引 sms-logs-index2）类型 sms-logs-type字段名称备注createDate创建时间sendDate发送时间longCode发送的长号码mobile手机号corpName发送公司名称（需要分词检索）smsContent下发短信内容（需要分词检索）state下发短信状态（0为成功，1为失败）operatorId运营商编号（1为移动
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2024-03-27 12:22:00
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1： 分组函数/又称聚集函数1.分组函数（默认情况下就是ALL）AVG (DISTINCT |ALL| n)
COUNT (DISTINCT |ALL| expr | *) // NULL不计算，但对数字0计算
MAX (DISTINCT |ALL| expr)
MIN (DISTINCT |ALL| expr)
SUM (DISTINCT |ALL| n)2： 分组函数与分组查询
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2024-04-03 10:08:06
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