前言创建索引的时候，我们通过Mapping 映射定义好索引的基本结构信息，接下来我们肯定需要往 ES 里面新增业务文档数据了，例如用户，日志等业务数据。新增的业务数据，我们根据 Mapping 来生成对应的倒排索引信息 。我们一直说，Elasticsearch是一个基于Apache Lucene 的开源搜索引擎。Elasticsearch的搜索高效的原因并不是像Redis那样重依赖内存的，而是通过
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2024-03-02 09:23:16
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目录索引树形数据索引非扁平数据索引关系型数据使用嵌套对象评分与嵌套查询使用主从关系索引树形数据使用path_analyzer分析树形数据字段索引非扁平数据数据如下：{
"book":{
"author":{
"name":{
"firstName":"Fyodor",
"lastName
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2024-03-28 10:38:21
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结构#查看索引库 grid_cell_0代表索引库的名称GET /grid_cell_0数据#查询索引库数据 grid_cell_0为索引库名称，_search固定，pretty是格式化数
原创
2023-05-26 00:01:57
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搜索引擎通过分片（shard）和副本（replica）实现了高性能、高伸缩和高可用。分片技术为大规模并行索引和搜索提供了支持，极大地提高了索引和搜索的性能，极大地提高了水平扩展能力；副本技术为数据提供冗余，部分机器故障不影响系统的正常使用，保证了系统的持续高可用。 有2个分片和3份副本的索引结构如下所示： 一个完整的索引被切分为0和1两个独
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2024-05-07 15:07:12
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禁用字段类型猜测 创建索引blog, 插入文档后新增document, 增加字段endPUT /blog
{
"mappings":{
"article":{
"dynamic":"false",
"properties": {
"id":{"type": "text"},
"content":{"type": "text"
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2024-03-28 21:52:48
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ElasticSearch（ES）倒排索引原理Elasticsearch（ES）使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成对于其中每个词，有一个包含它的文档列表倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：文
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2024-02-22 20:42:43
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前言 本章讲解索引类型、文档和数据同步的相关知识方法1.概念按照之前的理解，我们索引相当于数据库服务器的一个数据库，索引类型相当于数据库的一张表，而文档相当于一行数据。这样的理解当然无可厚非，但实质上这是不建议的。ES中索引类型建议一个索引只允许有一个，这也是目前官方给出的意见，我认为这样是比较合理的，我们之后的例子都将如此。2.索引类型、文档我们尝试使用命
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2024-06-05 19:55:11
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从问题出发，这篇内容可以解决以下几个问题：一：如何开启关闭Es索引（数据库）？二：如何创建索引（数据库）结构？三：如何向已有索引（数据库）中添加类型（表）结构？四：如何向已有类型（表）中添加新字段？五：如何更改现有类型（表）中的字段类型？六：如何删除索引（数据库）？七：如何删除索引中某一个类型结构（同时删除数据以及数据结构）？八：如何删除索引中某一类型结构的全部数据而不删除类型结构？九：为什么同一
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2024-02-29 22:08:09
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目录Elasticsearch索引结构MappingSetting Elasticsearch索引结构一个Elasticsearch索引的主要结构如下：{
"test_index": {
"aliases": {},
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
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2024-02-28 11:08:32
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Elasticsearch是由Shay Banon发起的一个开源搜索服务器项目，2010年2月发布。迄今，该项目已发展成为搜索和数据分析解决方案领域的主要一员，广泛应用于声名卓著或鲜为人知的搜索应用程序。此外，由于其分布式性质和实时功能，许多人把它作为文档数据库。Elasticsearch架构简单介绍如下。索引 索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更
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2023-08-18 15:59:41
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HashMap简介HashMap是基于哈希表和链表实现的，里面的每一个元素都是键值对的形式，通过单链表的形式解决键冲突问题，超过阀值自动扩容。HashMap的size最好是2的倍数，默认大小是16，默认加载因子是0.75 运行环境OS:Win7 64bitidea:IntelliJ IDEA 2017jdkVersion:1.7.0_79 64 bit使用的pom.xml:无源码分析public
2020年9月23日 更新最近把生产环境的ES从1.7.1版本升级到了7.8.0版本，然后在处理搜索相关的一些问题；有一个问题一直困惑了好久，不过最后居然是通过一个很小的技巧轻松化解了；由于和创建mapping有关，所以续更到这里了；遇到的问题如下 当搜索条件中加入了一些自己的排序规则，那么_score打分机制就会失效，无法根据相关度进行排序，从而导致根据指定的排序规则排
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2024-03-21 23:02:38
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全文检索是 一种非结构化数据的搜索方式结构化数据一般存入数据库，使用sql语句即可快速查询。但由于非 结构化数据的数据量大且格式不固定，我们需要采用全文检索的方 式进行搜索。全文检索通过建立倒排索引加快搜索效率。索引将数据中的一部分信息提取出来，重新组织成一定的数据结构，我 们可以根据该结构进行快速搜索，这样的结构称之为索引。 索引即目录，例如字典会将字的拼音提取出来做成目录，通过目录 即可快速找
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2024-03-21 10:15:53
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Elasticsearch 版本：6.4.0一、疑问在项目中后期，如果想调整索引的 Mapping 结构，比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等，但 Elasticsearch 不允许这样修改呀，怎么办？常规 解决方法：根据最新的 Mapping 结构再创建一个索引将旧索引的数据全量导入到新索引中告知用户，业务要暂停使用一段时间修改程序，将索引名替换成新的
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2024-03-24 14:43:58
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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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ES在本质上就是两个操作，建立索引和使用索引。建立索引就是将数据列出一个目录出来，便于检索、过滤、聚合等操作。使用索引就是针对数据建立的索引执行查询。文档、类型、索引文档，就是一条数据记录，它有自己的数据格式，处理需要指定每个字段的类型之外，没有结构化的要求。即，并不要求每个记录的字段都是一样的，类似于MongoDB。类型，就是一张数据表，它其实也不要求本类型内部所有的文档的数据格式
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2024-02-11 21:05:12
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上篇提到选择了elasticsearch ES作为专业化搜索引擎的核心，这篇讨论一下ES的基本结构和应用概念。首先，从硬结构方面来讲：ES是在一个集群（cluster）环境里运行的，所以ES应该具备高可用和高扩展特性，因为系统可以分布在机器内无数个节点（node）服务器上运行。ES的索引（index）分布在集群中各node上。ES的index又可以向下分成多个shard分片。因为ES是基于luce
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2024-04-03 16:31:13
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在这篇博文中，我将会详细介绍如何使用Java来操作Elasticsearch（ES）索引结构。这一过程包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。以下是详细内容：
## 环境准备
在进行Java操作ES索引结构之前，需要确保本地环境正确配置。首先，安装Java SDK和Elasticsearch，确保它们版本兼容。
### 前置依赖安装
1. Java SDK 8+
2
# Python Elasticsearch 复制索引结构
## 简介
在使用 Elasticsearch（ES）时，有时候我们需要创建一个新的索引来存储数据，但是索引的结构与现有的索引非常相似。为了避免重复的工作，我们可以复制一个已有索引的结构，并将其用作新索引的模板。本文将介绍如何使用 Python 语言来复制 ES 索引的结构
原创
2024-01-17 08:34:18
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ES入门（三）Elasticsearch之Mapping(Dynamic Mapping与显示Mapping)什么是mapping？mapping类似数据库中的schema的定义，作用如下 定义索引中的字段名称 定义字段的数据类型，例如字符串、数字、布尔。。。 字段，倒排索引的相关配置 mapping会
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2024-02-12 19:52:11
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