在上一篇博客中，我们记录了如何使用Elasticsearch的查询表达式进行一些简单的搜索。接下来将记录如何对查询的数据进行排序。默认排序在之前的博客中有提到，Elasticsearch默认是按照_score的值来进行倒叙排序的：curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"query":{
STL的sort()算法，数据量大时采用Quick Sort，分段递归排序，一旦分段后的数据量小于某个门槛，为避免Quick Sort的递归调用带来过大的额外负荷，就改用Insertion Sort。如果递归层次过深，还会改用Heap Sort。以上三种算法的综合称为– Introspective So
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2024-05-29 09:43:03
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文章目录1、正排索引和倒排索引1.1 正排索引1.2 倒排&正排2、一张图看懂正排&倒排2.1 图解2.2 区别3、一个通俗易懂的比喻4、正排索引的数据结构4.1 doc values4.2 fielddata：5、总结 1、正排索引和倒排索引1.1 正排索引从广义来说，doc values 本质上是一个序列化的 列式存储 。列式存储 适用于聚合、排序、脚本等操作，所有的数字、地
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2024-02-19 17:39:41
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## 排序
### 一、默认排序规则
默认情况下，是按照_score降序排序。
_score使用的算法,计算出一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度
es使用的是，term frequency和inverse documnet frequency算法，简称为TF/IDF算法
term frequency:搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，分数越高
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2024-03-14 08:04:27
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es入门教程前提： Docker搭建es+kibana前提:具备docker环境，如果没有环境且os为windows或mac的可以下载docker desktop 详细搭建教程：一、DSL查询Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。查询语法：# 查询格式基本类似
GET /indexName/_search
{
"qu
在elasticsearch中es支持对存储文档进行复杂的统计.简称聚合。 ES中的聚合被分为两大类。 1、Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作，是一个单一的数值。2、ucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集，然后Metrics会分别作用在这些小数据集上。聚合在E
## Java 中的 Es Nested 查询
在现代开发中，Elasticsearch（常简写为 ES）是一款广泛使用的搜索引擎，尤其在需要处理复杂查询时，Nested 查询功能显得尤为重要。本文将带您深入理解 ES Nested 查询，并提供 Java 示例代码，帮助您在项目中高效使用这一功能。
### 什么是 Nested 查询？
在 Elasticsearch 中，嵌套（Nested
原创
2024-10-11 06:56:36
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文章目录一、ES基本操作1._cat2.保存一个索引文档3.查询文档4.更新文档5.删除文档6.批量删除二.复杂搜索1.样本测试数据导入，以便测试2.SearchAPI1.检索信息2、Query DSL 查询1.基本语法格式2.返回部分字段3.match【匹配查询】4）、match_phrase【短语匹配】5）、multi_match【多字段匹配】6）、bool【复合查询】7）、filter【结
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2024-01-24 21:34:36
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[TOC]提问面对着这么一个庞然大物，我们除了代码API写的六、知道一些ElasticSearch入门介绍外，有时候我这个人挺会怀疑我自己用到别人的代码或者框架，但是自己又写不出来，没办法只好啃源码。说白了，任何程序运行要如何达到你期待的效果，这是一个漫长的路；ES的查询原理是怎么流转的ES 为什么会在线上变慢ES 到底要放些什么数据或者字段ES到底需要配置多少内存ES为什么分页越深越慢ES什么时
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2024-08-26 14:45:15
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深入es查询es主要分为两类查询，term查询和全文查询termterm是表达语义的最小单位，在搜索的时候基本都要使用到term。 term查询的种类有：Term Query、Range Query等。在ES中，Term查询不会对输入进行分词处理，将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项。 我们也可以使用 Constant Score 将查询转换为一个filter,避免算分，利用缓存，提高查
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2024-02-29 11:56:57
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ElasticSearch 这样的分布式系统中执行全 SQL 风格的连接查询代价昂贵，是不可行的。相应地，为了实现水平规模地扩展，ElasticSearch 提供了两种形式的 join。1、nested query (嵌套查询)文档中可能包含嵌套类型的字段，这些字段用来索引一些数组对象，每个对象都可以作为一条独立的文档被查询出来(用嵌套查询)2、has_ch
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2024-09-28 22:37:25
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文章目录一、基本了解1.1 插件分类1.2 插件管理命令二、分析插件2.1 es中的分析插件2.1.1 官方核心分析插件2.1.2 社区提供分析插件2.2 API扩展插件三、Head 插件3.1 安装3.2 web页面使用3.2.1 概览页3.2.1.1 unassigned问题解决3.2.2 索引页3.2.3 数据浏览页3.2.4 基本查询页3.2.4.1 term指定查询3.2.4.2 ra
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2024-09-20 12:56:26
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在 Elasticsearch 中创建新索引时，可以配置如何对每个分片内的 segments 进行排序。默认情况下，Lucene 不进行任何排序。 index.sort.* 设置定义应使用哪些字段对每个 Segment 中的文档进行排序。WAENING: 嵌套字段与索引排序不兼容，因为它们依赖于以下假设：嵌套文档存储在连续的 doc id 中，可以通过索引排序将其破坏。如果对包含嵌套字段的索引激活
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2024-02-24 10:39:15
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# Java中如何使用嵌套查询来实现Elasticsearch查询
在现代应用中，处理复杂的查询需求时，作为分布式搜索引擎的Elasticsearch（ES）提供了灵活且强大的查询能力。本篇文章将带你深入了解如何在Java中实现Elasticsearch的嵌套查询（Nested Query）来处理包含关系的数据，具体将包括代码示例和类图、饼状图的展示，帮助你更好地理解。
## 什么是嵌套查询
原创
2024-10-18 09:57:39
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二 常见问题列举慢查询怎么办2.1 如何监控慢查询 常用优化方式检查是否可使用路由检查分片数量。默认5个，shard数量与节点数有直接关系检查分片文档数量。不建议超过10亿，检查副本数量。推荐为1个，特殊情况另行讨论，比如：对数据可丢失能容忍的场景，可设置为0检查字段类型检查是否禁用_all。可提升1倍以上的写入性能，只要是没有一次匹配查询所有字段，就
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2024-03-19 13:28:00
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nested类型是object数据类型的一个专门版本，它允许对对象数组进行索引，以便它们可以相互独立地查询。当用大的任意键值集合键入键值对时，可以考虑将每个键值对建模为具有键和值字段的自己嵌套文档。相反，考虑使用扁平化数据类型，它将整个对象映射为单个字段，并允许对其内容进行简单搜索。嵌套文档和查询通常比较昂贵，因此在这个用例中使用扁平化数据类型是一个更好的选择。对象阵列的展平方式Elasticse
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2023-12-21 09:54:24
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文章目录一. dsl搜索数据准备1. mapping准备2. 查入数据二、dsl搜索1. 通过url构建(QueryString方式)1. 通过post构建(DSL方式)3. 查询所有4. 查询关键字term、terms(不分词)4. 查询关键字match_phrase4. 查询关键字operator4. 查询关键字minimum_should_match5. 根据id就行查询ids6. 根据词
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2024-07-17 12:55:09
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1.为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回， 默认排序是 _score 降序。 有时，相关性评分对你来说并没有意义。例如，下面的查询返回所有 user_id 字段包含 1 的结果。 GET /_search
{
"query" : {
"boo
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2024-03-06 23:48:40
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临渊羡鱼，不如退而结网。一起加油！Elasticsearch相关概念1、Elasticsearch面向文档、关系行数据库、和Elasticsearch对比Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行
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2024-04-26 19:54:23
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es-花式查询一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询2.结果的过滤：只搜索name和age3.sort排序4.分页查询5.布尔值查询6.fillter过滤二、关于分词三、高亮查询 一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询GET test2/user/_search
{
"query": {
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2024-02-19 12:09:11
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