1.问题背景在elasticsearch中,我们可以将密切相关的实体存储在单个文档中。 例如,我们可以通过传递一系列评论来存储博客文章及其所有评论。举例:1{
 2  "title": "Invest Money",
 3  "body": "Please start investing money as soon...",
 4  "tags": ["money", "invest"],
 5            
                
         
            
            
            
            目录1.简介1.1.父-子关系文档映射1.2.构建父-子文档索引1.3.通过子文档查询父文档min_children 和 max_children1.4.通过父文档查询子文档1.5.子文档聚合1.6.祖辈与孙辈关系1.7.实际使用中的一些建议1.8.全局序号和延迟1.9.多代使用和结语1.简介父-子关系文档 在实质上类似于 nested model :允许将一个对象实体和另外一个对象实体关联起来。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-02 20:30:35
                            
                                109阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            elasticsearch简介 elasticsearch一直以来受大众青睐,特别适用于大数据量、高频繁查询的业务逻辑。大家都知道ES的数据是以文档的形式保存的,在保存数据的时候ES的分词系统会将我们的数据通过倒排索引进行处理,以便于我们后续高效的查询。多个实体对象关联 在实际业务过程中我们的各个实体对象都相互关联,那么在ES的世界里我们如何处理这些关联关系呢?ES中一般有普通文档、嵌套文档、父子            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-08 22:32:29
                            
                                147阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            记录是否存在 res = es.exists(index="ncbi_gene", id=_id) 插入记录 es_res = self.es.index(index="ncbi_gene", id=my_data['GeneID'], body=my_data) if es_res['result            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-26 16:45:10
                            
                                86阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            目录概述类的修饰方法的修饰1、概述用于给对象在运行期间动态的增加某个功能,职责等。相较通过继承的方式来扩充对象的功能,装饰器显得更加灵活,首先,我们可以动态给对象选定某个装饰器,而不用 hardcore 继承对象来实现某个功能点。其次:继承的方式可能会导致子类繁多,仅仅为了增加某一个单一的功能点,显得有些多余了。所以,装饰器的作用:  - 是继承关系的一种替代  - 动态的类添加额外的功能  -             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-16 19:04:41
                            
                                43阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Elasticsearch 父子关系维护和检索案例分享,展示has_child和has_parent的基本用法。 本案例针对elasticsearch 5.x进行父子关系进行介绍,6.x版本通过join type来实现父子关系检索,参考文档后面提供的demo。本文涉及技术点: 1.删除和创建公司/雇员父子关系的索引表2.bulk批量导入json格式数据3.ormapping            
                
         
            
            
            
            今天写代码的时候遇到一个问题我们可以看到我们的gender有两个属性F、M 但是我们下面这样写代码并查不到数据看别人这样写,又能查到数据出于对求知的欲望,研究了一下为什么有了以下结论。Elasticsearch两大数据类型ES有两个数据类型,keyword和text。keyword表示不会被自动分词,而text会自动分词分词后的字母会全部转为小写。而我数据正好是通过自动导入的,于是系统自动给我写的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在本文中,我们将探讨如何使用 Python Elasticsearch 原生接口 (ES) 进行数据备份、恢复和监控。这个过程将涉及到备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、验证方法和监控告警的详细信息。我们还会用到一些图形和代码来更生动地展示整个流程。
### 备份策略
首先,让我们来制定一个有效的备份策略。以下是我们的备份周期计划,它利用甘特图展示了每个任务的时间安排。
```me            
                
         
            
            
            
             xcode中包含完整的iphone os、mac os和xcode开发工具的api和使用文档。另外api中也有很多示例可供借鉴。十分方便。
使用方法是,比如我想查iphone os中的UIActivityIndicatorView的api。
点击developer documentation,然后:
点击iphone os 3.1 library。
选择refere            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2011-05-09 10:48:23
                            
                                2879阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Python abs() 函数Python all() 函数Python any() 函数Python ascii() 函数Python bi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-06-09 00:13:16
                            
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            [TOC]pom.xml使用maven工程构建ES Java API的测试项目,其用到的依赖如下:<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>2.3.0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-24 13:54:25
                            
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            大数据技术之Elasticsearch-Java API操作(一)API基本操作新建文档(源数据json串-不推荐)当直接在ElasticSearch建立文档对象时,如果索引不存在的,默认会自动创建,映射采用默认方式。1)源代码@Test
public void createIndexByJson() throws UnknownHostException {
 
// 1 文档数据准备            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-26 16:50:03
                            
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              1、检索文档 
     现在Elasticsearch中已经存储了一些数据,我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。 
     这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息,我们就可以返回原始JSON文档: 
               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            对ES官网的reference的翻译,同时也是备忘,ES版本为7.5==================================================================================================加权平均聚合一种单值指标聚合,计算从聚合的文档中提取出来的数值的加权平均。这些数值可以从文档中某些特定的数值字段中提取出来,也可以使用给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Elasticsearch中,文档(document)是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID,这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。如果延续我们之前不恰当的对比RDMS的话,我认为文档可以类比成关系型数据库中的表。元数据前面我们提到,每个文档都有一个唯一ID来标识,获取文档时,“_i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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