Search API基本功能URL功能GET/_search查询所有索引文档GET/_index/ _search查询指定的索引文档GET/_index1,index2/ _search多索引查询案例 查询在某文档 某字段中包含某内容的，多字段用,分割规则详解term 与 phrase应用实例截图：示例： 查询年龄在18 – 22岁的人正则 示例： 模糊匹配名字种带a 且最多只有三个字母的字段注：
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2024-02-24 16:51:58
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介绍JS的组成部分：ECMASript（核心）+DOM（文档对象模型）+BOM（浏览器对象模型）ECMASript 定义语法，关键字，语句，声明，操作 定义类型，布尔型，数字，字符串，对象等 内置对象和函数的标准库x，数字（Math），数组方法，对象内省的方法等等。BOM(browser Object Model) 是指浏览器对象模型,它使JavaScript有能力与浏览器进行"对话".DOM(D
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2024-07-03 04:44:37
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一、精确查询 当进行精确值查找时， 我们会使用过滤器（filters） 1.term 精确值查找{
"term" : {
"price" : 20
}
}2.bool 布尔过滤器{
"bool" : {
"must" : [], 所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 等价。
"should" : [], 所有的语
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2023-11-15 13:54:47
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带着问题学习才高效1、Bool query 的子句有哪些类型？2、如何应用 Bool query？结合实际场景分析3、minimum_should_match 参数如何配置？ps：本文设计到的相关性评分，近期TeHero会专门讲解！ 本文知识导航图
01 查询和过滤上下文在学习 Bool query 之前，我们应该先了解ES的两种上下文：1）Query context在查询上
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2024-06-17 16:08:02
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文章目录ElasticSearch-查询语法(全文查询)matchmatch\_phrasematch\_phrase\_prefixmulti\_matchquery\_string ElasticSearch-查询语法(全文查询)7之前查询时候是: 索引/文档类型/文档id (索引是库,文档类型是表,文档id对应行)7的时候: 索引/_doc/文档id ( 索引是表,_doc是默认文档类型,
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2024-02-11 19:57:24
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1.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”: { “age”: 26 }}2.terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：{
“terms”: {
“tag”: [ “search”, “full_text”, “
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2023-08-18 16:34:21
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1、query string search搜索全部商品：GET /ecommerce/product/_searchtook：耗费了几毫秒timed_out：是否超时，这里是没有_shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）hits.total：查询结果的数量，3个documenthits.max_sc
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2024-03-19 10:46:20
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1、includes(),startsWith(), endsWith()
includes()：返回布尔值，表示是否找到了参数字符串。
startsWith()：返回布尔值，表示参数字符串是否在源字符串的头部。
endsWith()：返回布尔值，表示参数字符串是否在源字符串的尾部
2、Math.sign方法用来判断一个数到底是正数、负数、还是零。对于非数值，会先将其转换为数值。
它会返回五种值。
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2024-07-12 12:42:54
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这篇文章，主要介绍ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not、should、_source、filter、range、exists、ids、term、terms）。目录一、布尔查询1.1、主键查询1.2、两种查询方式（1）路径参数查询（2）请求体参数查询1.3、match查询（1）match（2）match_all1.4、过滤字段1.5、布尔查询（must）
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2024-02-24 10:15:21
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在ES (Elasticsearch) Java 中进行多条件查询时，我们面临多个查询条件组合的复杂性。本文将详细介绍如何在 Java 环境下实现高效的多条件查询语句，包括其背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
### 背景定位
在实际业务场景中，用户往往需要从 ElasticSearch 数据库中根据多个条件进行精准的信息检索。例如，用户可能想要获取同时满足“城市为北京”
Domain Specific Language 领域专用语言DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。无查询条件无查询条件是查询所有，默认是查询所有的索引库的数据，或者使用match_all表示所有GET /es_db/_doc/_search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}有查询条件查询命令GET POST 都可以1、叶子条件
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2023-12-07 00:56:08
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查询与过滤 事实上关于结构化查询语句，我们可以使用两种结构化语句：结构化查询（Query DSL）和结构化过滤（Filter DSL）。查询与过滤语句非常相似，但是它们由于使用目的不同而稍有差异。 &nbs
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2024-05-05 19:24:03
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查询布尔查询（bool query）Bool查询语法有以下特点子查询可以任意顺序出现可以嵌套多个查询，包括bool查询如果bool查询中没有must条件，should中必须至少满足一条才会返回结果。bool查询包含四种操作符，分别是must，should，must_not，filter。他们均是一种数组，数组里面是对应的判断条件。must： 必须匹配。贡献算分 must_not：过滤子句，必须不能
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2023-11-13 15:55:03
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前言从本篇文章开始将开始介绍ES的查询语法。相比于SQL，ES的查询语法可以说非常难以记忆。但是通过学习我发现也并非无迹可寻。 从本篇开始的以后几章将着重介绍ES的查询语法。本篇将介绍的是ES最基本的查询——单个条件的查询语句。查询语法1. 根据id查询//其中index_name表示要查询的索引，doc_id表示要查询文档的id。后面的filter_path在上一章有讲过，如果忘记可以进行查看。
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2023-11-16 15:07:57
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子条件查询子条件查询又称为叶子条件查询，在特定字段中查询所指定值。在子查询中又分为Query Context和FilterContext。QueryContext在QueryContext查询过程中，除了判断文档是否满足查询条件外，elasticsearch还会计算一个"_score"来标识匹配的文档的标识度，用于判断目标文档和查询条件匹配的又多吻合。在QueryContext中，针对于文本类型可
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2023-10-18 21:15:30
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过滤语句为 从所有数据中查找一个结果集，查询语句则是标示的是查找一个精确的结果集合信息；查询语句会询问每个文档的字段值与特定值的匹配程度如何一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值：一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score ，并且 按照相关性对匹配到的文档进行排序。 这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索1、索引中的数据为：cu
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2024-03-19 13:55:53
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matchAll分页查询@Test
public void testMatchAll() throws IOException {
//创建查询请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("goods");
//构建查询条件（分页，查询所有）
SearchSou
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2024-03-16 01:16:57
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Elastic search(构建于Lucene之上)在一个容易管理的包中提供了高性能的全文搜索功能，支持开箱即用地集群化扩展。可以通过标准的REST API或从特定于编程语言的客户端库与Elasticsearch进行交互。1、首先了解一下es的主要构成：①索引（index）个人可以理解为关系型数据库的库②类型（type）个人可以理解为关系型数据库的表③文档（document）个人可以理解为关系型
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2023-09-01 13:56:52
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背景&痛点通过ES进行查询，如果需要新增查询条件，则每次都需要进行硬编码，然后实现对应的查询功能。这样不仅开发工作量大，而且如果有多个不同的索引对象需要进行同样的查询，则需要开发多次，代码复用性不高。想要解决这个问题，那么就需要一种能够模块化、配置化的解决方案。解决方案思路一：配置参数通过配置参数的方式来配置参数映射、查询方式等，代码读取配置文件，根据配置文件构建查询语句。优点：可配置化，
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2023-09-27 23:04:31
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es在查询时，可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH,QUERY_AND_FEATCH,DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH。那么这4种搜索类型有什么区别？ 分布式搜索背景介绍：ES天生就是为分布式而生，但分布式有分布式的缺点。比如要搜索某个单词，但是数据却分别在5个分片（Shard)上面，这5个分片可能在5台主机上面。因为全文
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2024-03-21 22:23:47
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