现状生产上某个服务使用了ElasticSearch作为检索引擎，但是偶发性出现gc明显抖动，进而导致接口响应超时 寝食难安... 分析了一下我们的es集群规模并不大 ，以下是各个索引的情况虽然我们是单服务器多节点部署data node但是机器配置的CPU、Memory都很高,在流量没有激增的情况下，出现这种GC问题，有点儿说不过去。。。解决这个问题，中间绕了很多弯路，看到GC问题就一门心思想着
一、 索引优化批量写入多线程写入，写入线程数一般和机器数相当尽量避免使用nested或 parent/child，能不用就不用；如果一定要使用nested fields，保证nested fields字段不能过多，目前ES默认限制是50。避免使用动态值作字段(key)，动态递增的mapping，会导致集群崩溃；不需要做模糊检索的字段使用 keyword类型代替 text 类型， 
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2024-04-23 13:23:43
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20_ElasticSearch rescoring机制优化近似匹配搜索的性能更多干货分布式实战（干货）spring cloud 实战（干货）mybatis 实战（干货）spring boot 实战（干货）React 入门实战（干货）构建中小型互联网企业架构（干货）python 学习持续更新一、概述rescore：重打分对match 查询的结果中的前几条重新使用proximity match 打分
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2024-05-06 14:40:22
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要搞懂 Elasticsearch Match Query，看这篇就够了 引言昨天是感恩节，上幼儿园的女儿在老师的叮嘱下，晚上为我和老婆洗了脚(形式上的^_^)，还给我们每人端了一杯水。看着孩子一天天的长大，懂事，感觉很开心，话说咱们程序员这么辛苦是为了什么？不就是为了老婆，孩子，热炕头，有一个温暖幸福的家庭，再捎带着用代码改变一下世界吗？想到这里，顿时觉得学习，创作博客的劲头也的更足了。哈
1. 概述如果胖友之前有用过 Elasticsearch 的话，可能有过被使用的 Elasticsearch 客户端版本搞死搞活。如果有，那么一起握个抓。所以，我们在文章的开始，先一起理一理这块。Elasticsearch（ES）提供了两种连接方式：transport ：通过 TCP 方式访问 ES 。对应的库是 org.elasticsearch.client.transport&nb
一、Aggregations changes1、禁用include和exclude的子结构，使用直接key:value方式。//旧的方式
POST /twitter/_search?size=0
{
"aggs" : {
"top_users" : {
"terms" : {
"field" : "user",
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2024-06-09 10:56:58
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Meta-Fields每个文档都有与之关联的元字段，例如_index、_type和 _id 元字段。 创建映射类型时，可以自定义其中一些元字段的行为。Identity meta-fields（文档标示元字段）_index文档所属的索引。多索引查询时，有时候只需要在特地索引名上进行查询，_index字段提供了便利，也就是说可以对索引名进行term查询、terms查询、聚合分析、使用脚本和排序。_in
ES标准
1引用类型
Boolean 对象是 Boolean 原始类型的引用类型。
要创建 Boolean 对象，只需要传递 Boolean 值作为参数：
var oBooleanObject = new Boolean(true);var oFalseObject = new Boolean(false);
var bResult = oFalseObject && true;
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2024-06-17 15:14:05
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Lucene如何控制segments的数量?
Lucene的索引文件，会包含很多个segments文件，每个segment中包含多个documents文件，一个segment中会有完整的正向索引和反向索引。
在搜索时，Lucene会遍历这些segments，以segments为基本单位独立搜索每个segments文件，而后再把搜索结果合并。
建立索引文件的过程，实际就是把doc
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2024-05-02 07:57:16
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目录1 普通聚合分析1.1 直接聚合统计1.2 先检索, 再聚合1.3 扩展: fielddata和keyword的聚合比较2 嵌套聚合2.1 先分组, 再聚合统计2.2 先分组, 再统计, 最后排序2.3 先分组, 组内再分组, 然后统计、排序版权声明1 普通聚合分析1.1 直接聚合统计(1) 计算每个tag下的文档数量, 请求语法:GET book_shop/it_book/_search
{
在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了，经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的问题，为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个问题。
下面散仙先普及下时区的知识，想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度，
相较于两地时间表，可
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2024-09-10 09:01:08
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## ES Java使用Terms的指南
在这篇文章中，我将教你如何在Java中使用Elasticsearch的terms查询。我们将逐步了解整个流程，并为每一步提供代码示例和说明。首先，我们会列出整个操作的步骤，之后逐一讲解每个步骤的具体实现。
### 整个流程
这里是实现“ES Java使用terms”查询的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
原创
2024-10-20 03:56:52
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一、使用#定义参数1. 持久层接口添加根据名字内容模糊查询方法2. UserMapper.xml映射文件添加标签3. 添加测试方法4. 运行结果二、使用$定义参数1. UserMapper.xml映射文件更改标签内容2. 修改测试方法3. 运行结果三、使用<bind>标签定义参数1. UserMapper.xml映射文件更改标签内容2. 运行结果四、聚合查询1. 持久层接口添加查询所有
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的sy
在此对工作经常用到的操作数组的方法予以总结。ES3的数组方法join();目的：将数组转化为字符串．参数：无or可传一个参数(传超过1个的参数，默认取第一个参数), 参数为字符或字符串，参数将在数组的每个元素的间隔插入。PS: 参数无的时候，数组元素间隔为 ＇,＇．是否改变原数组: 不改变原数组, 返回一个新的字符串．逆向操作（字符串-》数组）：split()．sort();目的：将数组的元素按照
“Elasticsearch 是有弹性的”。 很多方面。 不要指定任何内容，它仍然会为您的所有数据建立索引。 而且，这一点也不坏。 但是，要从 Elasticsearch 中获得最大价值（并减少费用），你将必须进行一些配置。更重要的是，你必须根据自己的业务需求需要来做一些自己的配置。 如何提高相关性？相关性是 Elasticsearch 非常关键的一个指标。在很多的情况下，我
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2024-08-01 15:43:20
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merge是lucene的底层机制，merge过程会将index中的segment进行合并，生成更大的segment，提高搜索效率。segment是lucene索引的一种存储结构，每个segment都是一部分数据的完整索引，它是lucene每次flush或merge时候形成。每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程。所以随着数据的不断增加，会形成越来越多的segment。因
首先给大家分享一个github站点，https://github.com/sebastianruder/NLP-progress， 这里记录了很多自然语言处理任务当前最好的方法。 今天给大家分享的文章是《Toward Fast and Accurate Neural Chinese Word Segmentation with Multi-Criteria Learning》，
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2024-10-25 12:44:36
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Elasticsearch中，内置了很多分词器（analyzers），例如standard （标准分词器）、english （英文分词）和chinese （中文分词）。分词的操作也称为“分析（analysis）”. analysis过程由两个步骤的操作组成：首先将文本切分为terms（词项）以适合构建倒排索引，其次将各terms正规化为标准形式以提升其“可搜索度”。这两个步骤由分词器完成。一个分词
1、背景我们知道当我们使用 terms聚合时，当修改默认顺序为_count asc时，统计的结果是不准备的，而且官方也不推荐我们这样做，而是推荐使用rare terms聚合。rare terms是一个稀少的term聚合，可以一定程度的解决升序问题。2、需求统计province字段中包含上和湖的term数据，并且最多只能出现2次。获取到聚合后的结果。3、前置准备3.1 准备mappingP
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2024-05-17 17:51:11
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