一、Elasticsearch的复杂查询案例1 match查询match Query即全文检索,它的搜索方式是先将搜索字符串分词,再使用各各词条从索引中搜索。query:搜索的关键字operator:or 表示 只要有一个词在文档中出现则就符合条件,and表示每个词都在文档中出现则才符合条件。Kibana代码GET /java06/course/_search
{
  "query" : {            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-24 21:02:48
                            
                                171阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、基本查询: 
 es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL)。 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式。 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-11 22:53:41
                            
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            定义一个名为GenericCoin的类表示一枚没有面值也没有名字的硬币。这枚硬币应该有一个顶面与一个底面,并且可以标明哪一面朝上。应该能够抛掷这枚硬币使之随机掉落,或者顶面朝上,或者底面朝上。a.编写一个程序将两枚硬币各抛掷50次。记录并报告每枚硬币各有多少次顶面朝上,报告那一枚硬币顶面朝上的次数多b.编写一个程序来玩一个简单的抛硬币游戏。要求用户猜测隐蔽会是顶面还是底面朝上,然后跑硬币,并将结果            
                
         
            
            
            
            相关Excel目录 目录P10 【常用API】数组排序和Arrays工具类、包装类、Date1 数组排序和Arrays工具类1.1 数组的冒泡排序1.2 Arrays工具类2 包装类2.1 基本类型包装类2.2 Integer类2.3 int <=> String 相互转换2.4 Integer练习之把字符串中的数据排序2.5 JDK5 的新特性【自动装箱、拆箱】3 Date、Si            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现 Elasticsearch 查询 MySQL 复杂的 AND/OR 逻辑
在现代应用开发中,数据存储和检索的高效性是至关重要的。使用 Elasticsearch 进行快速查询和 MySQL 进行关系数据存储是很常见的做法。有时,我们需要在这两个系统之间进行综合查询,使用复杂的 AND 和 OR 条件。本文将引导你如何实现这一功能。
## 关键步骤
以下是实现这个查询的简单流程:            
                
         
            
            
            
            1、根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子(1)插入一些测试帖子数据初步来说,就先搞4个字段,因为整个es是支持json document格式的,所以说扩展性和灵活性非常之好。如果后续随着业务需求的增加,要在document中增加更多的field,那么我们可以很方便的随时添加field。但是如果是在关系型数据库中,比如mysql,我们建立了一个表,现在要给表中新增一些column,那            
                
         
            
            
            
              
 ElasticSearch初始化数据既然我们已经对基础有了一定了解,就让我们在更真实的数据集上做一些练习吧。我准备了一些客户银行账户信息的JSON格式的假数据。每个文档都有如下所示的结构:{
"account_number": 0,
"balance": 16623,
"firstname": "Bradshaw",
"lastname": "Mckenzie",
"age": 29,
"            
                
         
            
            
            
            ## Java复杂查询取ES数据
在现代软件开发中,数据的查询和检索是一个非常重要的需求。尤其是在大规模的数据存储和处理中,如何高效地查询和提取数据成为了开发者们的关注焦点。本文将介绍如何使用Java对Elasticsearch(ES)中的数据进行复杂查询和取回。
### 什么是Elasticsearch?
Elasticsearch是一个开源的搜索引擎,它使用Lucene库来实现全文本搜索            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-13 06:08:57
                            
                                65阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成filter只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分must文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分must_not文档必须不符合must_not 中的所有条件should文档可以符合should中的条件filter查询只过滤符合条件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            matchAllQuery匹配所有文档queryStringQuery基于Lucene的字段检索wildcardQuery通配符查询匹配多个字符,?匹配1个字符*termQuery词条查询matchQuery字段查询idsQuery标识符查询fuzzyQuery文档相似度查询includeLower includeUpper范围查询boolQuery组合查询(复杂查询)SortOrder排序查询插            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录基本操作1 添加文档2 (查)获取文档数据3 (更新)Post _update , 推荐使用这种更新方式!复杂查询操作复杂查询自定义查询出的字段排序分页布尔值查询must (and) 命令should(or)命令must_not (not)过滤器 filter高亮自定义高亮的方法 基本操作1 添加文档 数据库中有3条数据PUT test3/_doc/3
{
  "name":"hong",            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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 (ES)学习之路(五)ES 复杂搜索( 匹配 过滤 精准 排序 高亮)在上文中,我们查询小丽在kinbana中,查询语法是这样写的GET /lei/one/_search?q=name:小丽前文中,也是做了分析,由于有多个包含‘小丽’的数据,所以我们在搜索’小丽’ 时将与之相匹配的数据全部搜索了出来,并且 ,搜索出的每条数据都包含了一个_score 分值字段其实质意义:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 查询全部2. 高亮3. 排序4. 分页            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Elasticsearch实战——高级查询 文章目录Elasticsearch实战——高级查询1. 复合查询1.1 constant_score1.2 bool query1.3 dis_max query1.4 function_score query1.5 boosting query2. 嵌套查询2.1 父子查询2.1.1 创建父子关系索引2.2.2 添加关系文档2.2.3 查询店铺下的商品            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程)public List<EsBlog> elasticSerchTest() {
	//1.创建QueryBuilder(即设置查询条件)这儿创建的是组合查询(也叫多条件查询),后面会介绍更多的查询方法
	 /*组合查询BoolQueryBuilder
	     * must(QueryBuilders)   :AND            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Nested search   -- nested类型是object数据类型的专用版本,它允许可以彼此独立地查询对象的方式对对象数组进行索引,当存储内部对象为复杂类型时应该使用nested而不是object.查询语法 "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": { 
      }
    }
}
#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言:本博客是nutch本地运行的一篇配置实践笔记,不包含分布式运行配置1.环境准备Ubuntu 16.04jdk 1.8Ant 1.9.132.Mongodb安装1)mongodb数据库安装及基本概念学习参考:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.html2)mongodb可视化工具:robomongo1、下载RoboM            
                
         
            
            
            
            1.背景介绍1. 背景介绍Spring Boot是一个用于构建Spring应用程序的框架,它提供了一种简单的方法来开发、部署和运行Spring应用程序。Spring Boot使得开发人员可以快速地构建高质量的应用程序,而无需关心底层的复杂性。数据操作和查询是应用程序开发中的重要组成部分,它涉及到与数据库进行交互以及查询和操作数据。在Spring Boot中,数据操作和查询通常使用Spring Da            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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