使用curl命令操作elasticsearch And 使用http 查询ES第一：_cat系列 _cat系列提供了一系列查询elasticsearch集群状态的接口。你可以通过执行 curl -XGET localhost:9200/_cat 获取所有_cat系列的操作 =^.^=
/_cat/allocation
/_cat/shards
/_cat/shards/{index}
/
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2024-07-19 08:31:21
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字段映射可配置参数序号参数说明1analyzer分词器(常见的有standard,english,lowercase等)2boost文档相关度计算分数因子3coerce是否强制ES字段接受类型不匹配的值4copy_to拷贝字段值到其他字段上5doc_values字段是否以列式存储6dynamic是否启用动态映射7eager_global_ordinals是否使用词元编号8enabled字段是否启用
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2024-07-10 20:22:42
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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”。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：字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）数值：long、integer、short、byte、double、fl
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2024-02-22 13:07:15
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文章目录数据类型概览字符串类型keywordtext数值类型日期类型支持多种格式日期布尔类型Object类型nested类型nested字段限制alias 别名别名的限制地理空间类型其他类型 数据类型概览每个字段都有一个字段数据类型。此类型指示字段包含的数据类型(如字符串或布尔值)及其预期用途。例如，您可以将字符串索引到text和keyword字段。但是，text字段会被分词，用于全文搜索，而k
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2023-12-16 01:13:30
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1.ElasticSearch中字段类型
2.字符串类型
stringstring类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。
text当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成
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2024-03-24 19:38:54
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数据基本操作在Elasticsearch中，包含多个索引（Index），相应的每个索引可以包含多个类型（Type），这些不同的类型每个都可以存储多个文档（Document），每个文档又有多个属性。一个索引索引 (index) 类似于传统关系数据库中的一个数据库，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。添加数据PUT /megacorp/
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2024-03-14 07:09:04
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ES文档字段分为两类：元字段(Meta-field) ：不需要用户定义，在任一文档中都存在， 如_id、 _index、 _type 等业务字段： 用户自定义的字段， 也就是我们添加数据时， JSON串中的key元字段：元字段在名称上有一个显著的特征，就是以下划线"_" 开头， 有些字段只是为了存储，他们会出现在文档检索的结果中， 却不能通过这个字段本身做检索， 如_source ； 有些字段则只
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2023-10-19 10:44:44
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在安装配置之前 ，我们首先应该弄清楚什么是Elasticsearch，以及它有什么作用什么是Elasticsearch？ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsea
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2024-07-01 11:07:06
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1. ES 基础知识ElasticSearch 是基于 Lucene构建的分布式搜索与分析引擎，实时搜索、稳定可靠、安装使用方便。1.1 索引、type、document先看一张 MySQL 和 ElasticSearch 的概念对比图：Index: 索引，可以理解为 MySQL 中的数据库。不同的是在 ES 7.0 之后，一个 Index 中只有一张表（一个 type）Type: 对索引中 do
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2024-04-02 21:36:36
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1.映射一个映射定义了字段类型，每个字段的数据类型，以及字段被 Elasticsearch 处理的方式。映射还用于设置关联到类型上的元数据。 可以说，映射就是对索引库中索引的字段名称及其数据类型进行定义，类似于 mysql 中的表结构信息。2.简单字段类型：字符串: text (在elaticsearch 2.x版本中，为string类型，分词)，keyword(不分词)
整数 : byte, s
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2024-03-19 20:02:23
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最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站，就像这两份文档一样： PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "Quick brown rabbits",
"body": "Brown rabbits are commonly seen."
}
PUT /my_index/my_type/2
{
"title"
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2024-03-18 08:01:21
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1. es 使用 restful 风格的 api 备注： es 的 api 格式 基本是这个样 请求方式 /索引名/文档名/id?参数 ，但是 还有 很多不是这样的 请求，比如 _cat api 等等........2. 查询 所有索引 get /_cat/i
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2024-02-21 11:49:40
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文章目录1.从全文检索说起2.倒排索引的原理3.ES索引构建过程 1.从全文检索说起首先介绍一下结构化与非结构化数据：结构化数据将数据具有的特征事先以结构化的形式定义好，数据有固定的格式或有限的长度。典型的结构化数据就是传统关系型数据库的表结构，数据特征直接体现在表结构的字段上，所以根据某一特征做数据检索很直接，速度也比较快非结构化数据没有预先定义好的结构化特征，也没有固定格式和固定长度。典型的
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2024-03-18 21:48:00
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ElasticSearch-API-Index索引创建API允许初始化一个索引。ElasticSearch对多重索引提供了支持，包括跨多个索引执行操作。每个索引在创建时可以让一个特定的设置项与其关联。最简单的方式创建索引curl -XPUT ‘http://localhost:9200/twitter/'在创建索引的时候指定分片和副本数量，参数格式采用YAML格式curl -XPUT ‘h
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2024-03-21 22:19:42
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数据类型(介绍text和keyword易混淆)Text 类型被用来索引长文本，例如产品介绍或说明。这些文本会被分词器解析，在建立索引文档之前会通过分词器进行分词处理转换成词组。es 可以检索到该文本切分的词组，但是类型的数据不能用来进行过滤、排序和聚合等操作。Keyword 类型数据不需要进行分词处理，常备用来进过滤、排序和聚合操作。由于不需要建立索引，因此其数据划分时相对说占用更少的内
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2024-03-27 09:03:01
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字段数据类型ES 字段类型类似于 MySQL 中的字段类型，ES 字段类型主要有：核心类型、复杂类型、地理类型以及特殊类型，具体的数据类型如下图所示：核心类型从图中可以看出核心类型可以划分为字符串类型、数字类型、日期类型、布尔类型、基于 BASE64 的二进制类型、范围类型。字符串类型其中，在 ES 7.x 有两种字符串类型：text 和 keyword，在 ES 5.x 之后 string 类型
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2023-08-05 14:13:04
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索引是具有相同结构的文档集合。在 Elasticsearch中索引是个非常重要的内容,对Elasticsearch的大部分操作都是基于索引来完成的。1、索引管理1.1、创建索引创建索引的时候可以通过修改 number_of_shards和 number_of_replicas参数的数量来修改分片和副本的数量。在默认的情况下分片的数量是5个(7.0版本默认是1个),副本的数量是1个。后面可以通过 u
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2024-02-26 11:34:02
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# Java中获取索引字段类型的科普文章
在Java开发中，我们经常需要对数据库进行操作，其中索引是数据库性能优化的重要手段之一。索引可以加快数据检索速度，但索引字段的选择和类型对索引的性能有直接影响。本文将介绍如何在Java中获取索引字段的类型。
## 索引字段类型的重要性
索引字段类型决定了索引的存储方式和检索效率。常见的索引字段类型包括：
- **整型**：适用于数值型数据，如整数、
原创
2024-07-28 08:19:59
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# Elasticsearch中的Java修改索引字段类型
在使用Elasticsearch（ES）时，我们可能需要根据需求的变化而修改索引的字段类型。在Java中，虽然直接修改字段类型是不被允许的，但我们可以通过重建索引的方式来实现。本文将介绍如何使用Java进行这一操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是重建索引？
重建索引即将旧索引的数据复制到一个新索引中，同时在新索引中定义新的字段
原创
2024-08-31 03:25:19
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1.倒排索引通过词找文章，将关键词分词后。每个分词后的数据都加入term dictionary 这个term dictionary 就是es的索引，他是有序的索引内部结构term_index->term dictionary ->postings list ->block term_index存储词的前缀采用FST。term dictionary存储词有序 term_index完
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2024-06-13 12:41:34
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