# Java批量写入Elasticsearch中的Keyword字段
Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的搜索引擎，广泛用于实时数据分析和搜索应用。对其进行批量写入数据是个很常见的需求，尤其是在处理大量数据时。本文将探讨如何使用Java批量写入Elasticsearch中的Keyword类型的数据，并提供代码示例。
## 1. Elasticsearch和Keywor
原创
2024-10-29 04:37:31
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基本语法bulk操作和以往的普通请求格式有区别。不要格式化json，不然就不在同一行了，这个需要注意。{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...{ action: { metadata }} 代表批量操作的类型，可以是新增、删除或修改\n 是每行结
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2023-09-23 01:43:19
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目录一.3种模糊查询的区别 以及 常用的查询手段1.wildcard2.prefix3.fuzzy 4.exists query二. terms_set(主要用于数组检索)1.数据准备2.minimum_should_match_field3.minimum_should_match_script4.terms_set与match query的比较三.其他查询1.regexp
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2023-12-15 09:36:07
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ES 性能调优ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。一、写优化假设我们的应用场景要求是，每秒 300 万的写入速度，每条 500 字节左右。针对这种对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能：加大 Translog Flush ，
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2023-12-13 22:10:15
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目录一、 Field的介绍二、Field的属性介绍三、常用的Field类型 （一）text文本字段 （二）keyword关键字字段 （三）date日期类型  
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2024-03-17 10:41:08
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一、字段类型概述 二、字符串类型ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search).text用于全文搜索的, 而keyword用于关键词搜索.Text： 会分词，然后进行索引 支持模糊、精确查询 不支持聚合keyword： 不进
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2024-03-29 07:43:32
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我们知道elasticsearch提供了很多的字段类型，当我们索引结构化的简单字段的时候可以使用keyword类型，例如id，email、主机名、状态码、标签、邮政编码等；但是keyword字段类型在索引的时候，并不会对字段的值进行一些预处理，也就是直接保留字段的原值。当我们使用如下文档进行索引的时候，es到底是怎样进行索引处理的呢？{ "id":1
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2024-03-06 08:14:40
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# ES匹配关键字Java
## 介绍
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，拥有分布式、RESTful的特性，可实现高性能的全文搜索和分析。在实际应用中，我们经常需要在文档中匹配特定的关键字，本文将介绍如何使用ES来匹配关键字Java的示例。
## Elasticsearch设置
首先，我们需要创建一个ES索引并插入一些文档，以便后续的搜索操作。假设
原创
2024-02-28 05:46:44
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在处理“es keyword 模糊 java”问题时，作为技术专家，我经历了一个复杂而有趣的过程。本文将详细记录这一技术挑战的解决过程，从背景定位开始，逐步演进到架构设计、性能攻坚，直到故障复盘，提供一个全面的解决方案及经验总结。
在初始阶段，我们面临的技术痛点主要是文档检索中的关键词模糊匹配不足，导致用户的搜索体验不佳。随着用户数量的增加，我们发现，“es keyword 模糊 java”的检
主要知识点：
TF/IDF算法介绍
查看es计算_source的过程及各词条的分数
查看一个document是如何被匹配到的 一、算法介绍 relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算
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2024-05-07 12:30:10
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keyword和text都是从string拆分出来。keyword默认不分词，用于精准查询（term）text会被分词，比如“苹果笔记本”，可能会被拆分为“苹果”、“笔记本”。如果用term查询“苹果笔记本”，结果为空 es2.*用户可忽略该文章。作者不会使用2.*版本的es！！！当初接触es，最惊讶就是他的版本速度发布太快，这次主要讨论keyword与text的区别在es 2.*版本里
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2024-02-27 06:54:35
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什么是 ESLint ？ESLint 是在 ECMAScript/JavaScript 代码中识别和报告模式匹配的工具，它的目标是保证代码的一致性和避免错误。在许多方面，它和 JSLint、JSHint 相似，除了少数的例外：ESLint 使用 Espree 解析 JavaScript。ESLint 使用 AST 去分析代码中的模式ESLint 是完全插件化的。每一个规则都是一个插件并且你可以在运
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2024-07-03 13:00:55
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es搜索核心与实战Day08一、分页于遍历1.From/Size默认情况下，查询按照相关度算分排序，返回前十条记录容易理解的分页方案From：开始位置Size：期望获取文档的总数2.Search After避免深度分页问题避免深度分页的性能问题，可以实时获取下一页文档信息不支持指定页数（From）只能往下翻第一步搜索需要指定sort，并保证值是唯一的（可以通过加入_id保证唯一性）然后使用上一次，
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2024-08-06 21:36:52
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技术上来说，一个主分片最大能够存储 Integer.MAX_VALUE - 128 个文档，但是实际最大值还需要参考你的使用场景：包括你使用的硬件， 文档的大小和复杂程度，索引和查询文档的方式以及你期望的响应时长。索引在默认情况下会被分配5个主分片如果你的数据没有自然的 ID， Elasticsearch 可以帮我们自动生成 ID 。 请求的结构调整为： 不再使用 PUT 谓词(“使用这个 URL
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2024-08-25 15:52:48
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文档(document)es是面向doc的，doc是搜索数据的最小单位，doc在es中被序列化为json格式，doc由多个key、value组成，每一个doc都有唯一的id。一个doc类似数据库表的一条记录，doc包含的key类似数据库表的column。es是基于lucene的，so，doc中的key就是lucene中的field。文档的元数据(meta-data)元数据就是用来描述数据的数据，例
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2024-03-21 08:37:40
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这里写自定义目录标题ES调优写入调优批量操作单个批次一次发送几十m左右的数据写入数据时先关闭副本，写入后再开启副本写入数据时禁止segment自动merge，禁止自动刷新写入后再开启设置合适的分片线程池大小优化默认使用文档ID进行路由JVM设置配置调优常用配置 ES调优写入调优批量操作单个批次一次发送几十m左右的数据使用Bulk写入数据时先关闭副本，写入后再开启副本写入数据时禁止segment自
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2024-04-15 18:54:31
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搜索引擎我也不是很熟悉，但是数据库还是比较了解。可以把搜索理解为数据库的like功能的替代品。因为like有以下几点不足：第一、like的效率不行，在使用like时，一般都用不到索引，除非使用前缀匹配，才能用得上索引。但普通的需求并非前缀匹配。第二、like的不能做到完全的模糊匹配。比如like '%化痰冲剂%'就不能把”化痰止咳冲剂“搜索出来。但是普通的用户，需求就是这样第三、like无法根据匹
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2024-10-05 11:08:47
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1.1创建类语法格式：class name {
//class body
}实例化：var xxx=new name()
//注意:必须使用new实例化对象例：//创建一个class,此处创作一个 学校 类
class School {
}
//实例化这个类
new School()1.2.类constructor构造函数定义：constructor()方法是类的构造函数（默认方法），作用
一：ES的功能：1.分布式： 因为是分布式的，所以是高可靠行，易于管理，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据（2019-03-04挖坑：如何实现分布式的，配置和实现的算法等）2.处理数据的形式能处理结构化，非结构化，时间序列等数据3.实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索 （2019-03-04挖坑：字段索引的优化算法，保存形式 k-v）4
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2024-10-16 16:46:22
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1. 基于词项与全文的搜索1.1 基于term的搜索term的重要性：term是表达语义的最小单位特点：
包括term query\range query\exists query\prefix query\wildcard queryterm查询，对输入不做分词可以通过constant score将查询转换成一个filtering,避免算分，并利用缓存，提高性能GET kibana_sample
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2024-10-08 12:37:53
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