文章目录一、常用查询关键字1. match 查询2.match_phrase3.match_phrase_prefix4. multi_match 查询5.range 查询6.term 查询7.terms 查询8.exists 查询和 missing 查询二、组合多查询1.must2.must_not3.should4.filter三、分页和排序四、高亮highlight五、组合多查询、分页、排
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2024-05-30 09:26:54
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QueryBuilders： QueryBuilders:
boolQuery:
must:相当于sql的and
must not:相当于sql的not
should:相当于sql的or
mathcquery:单个匹配
mathcAllQuery:匹配所有
termQuery:termQuery("key", o
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2024-07-30 19:05:10
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Elasticsearch是一个分布式的RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它使用方便，查询速度快，因此也被越来越多的开发人员使用。在Java项目中，使用ES的场景也十分常见。除了作为某些特定资源的存储之外也可以作为像ELK这样的日志收集系统里的存储引擎。总之，对于非关系型而查找需求较多的场景，ES的表现还是非常不错的。本篇文章介绍的是8.x版本的ES相关Java API操作目录1. 准备工
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2023-12-13 15:37:39
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目录前言准备数据查询字符串结构化查询返回Elasticsearch目录前言简单的没挑战，来点复杂的，比如查看来自顾家的都有哪些人怎么查呢？elasticsearch提供两种查询方式：查询字符串(query string)，简单查询，就像是像传递URL参数一样去传递查询语句，被称为简单搜索或查询字符串(query string)搜索。另外一种是通过DSL语句来进行查询，被称为DSL查询(Query
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2024-02-10 16:38:54
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简介天然分片天然集群 es 把数据分成多个shard，下图中的P0-P2，多个shard可以组成一份完整的数据，这些shard可以分布在集群中的各个机器节点中。随着数据的不断增加，集群可以增加多个分片，把多个分片放到多个机子上，已达到负载均衡，横向扩展。 一般分片数设置成集群数的1-2倍。这种集群分片的机制造就了elasticsearch强大的数据容量及运算扩展性。天然索引 ES 所有数据都是默认
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2024-08-25 11:18:48
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前言之前得文章解析过ES的应用场景及核心概念，包括介绍基本结构及使用方式，以及各个版本之间的适配，以及type类型的弱化，以及其中分词器的选择等。本篇文章会继续介绍最常用的查询语法的api,request的请求方式，高级的查询方式 以及dsl是什么，dsl语法等。搜索API（_search API） 对于一般的搜索api 在官网中给我们展示的是 search ，包括uri search
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2024-02-11 20:41:03
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导入坐标并配置yml文件导入数据Test类编写我们的先有实体类进行承载数据：，实体该怎么编写？在收索商品后我们要展示两部分，一是品牌，型号，价格区间等查询的分开，二是查询出来的商品要展示，为了减少代码冗余，我们就将所需要的数据进行整合，如图实体代码：```java
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springfr
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2024-07-29 23:25:19
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es之java各种查询操作 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 boo
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2024-05-07 10:53:04
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一、搜索方法对比首先存入一条数据count=" i like eating and kuing" 默认分词器应该将内容分为 “i” “like” “eating” “and” “kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配，若分词中的任意一个词与目标字段匹配上，则可查询到。count= "i" 可
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2023-07-11 13:20:31
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案例1:普通的条件查询，多条件查询 查询表订单表order中orderStatus为4，orderType为9，billSupplierId 为(11111,2222,33333) ,billCreateTime在1603728000000与1603814400000之间的数据 数据库查询语句select * from order
where
orderStatus = 4
and orde
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2023-12-08 19:22:13
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Java SpringBoot 项目集成ElasticSearch,es的查询方法单条件精确查询@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ElasticSearchApplication.class)
public class SearchJunit {
@Autowired
private
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2023-08-31 06:41:32
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Elasticsearch 查询表达式在前面我们已经知道如何创建数据，这里我将上文的创建在执行一边即可查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中，你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。查询现有索引的数据mappin
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2023-10-12 15:28:08
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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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2023-08-24 10:52:15
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2023-09-27 13:24:06
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本章主要讲解一种添加和三种查找功能，我们分别以代码形式进行讲解，欢迎各位积极讨论。首先，应用java导包是必须的，我们创建maven项目后，在pom.xml文件中，进行导包。所需要包可在maven elasticsearch官网查询。 <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasti
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2024-03-02 10:29:24
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一、Elasticsearch的聚合ES的聚合相当于关系型数据库里面的group by，例如查找在性别字段男女人数的多少并且按照人数的多少进行排序，在使用mysql的时候，可以使用如下的句子
[java]
view plain
copy
一、简介 之前写了一篇ElasticSearch的基本语法(一),现在用Java代码来将上一篇的语句实现，并且加以应用二、代码实现 (1).连接ElasticSearch服务器的客户端//指定集群
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();
InetSock
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2023-09-01 10:55:28
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大家在工作中想必也接触过Elasticsearch，今天介绍一下es中的嵌套对象及对应的查询方式。 从考虑一个业务场景开始吧，业务上需要把某些类似的商品聚合成为一个关联组，需要支持根据某个商品的特征，查询到它所在的关联组，es中的存储结构如下：{
"memberGoods":[
{
"title":"商品A",
"b
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2024-01-24 21:23:26
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一、什么是 ES Nested 嵌套Elasticsearch 有很多数据类型，大致如下：基本数据类型：
string 类型。ES 7.x 中，string 类型会升级为：text 和 keyword。keyword 可以排序；text 默认分词，不可以排序。 数据类型：integer、long 等 时间类型、布尔类型、二进制类型、区间类型等 复杂数据类型：
数组类型：Array 对象
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2023-11-05 21:22:35
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一. kibanan中用id: get 路径/id 1 @Test
2 public void getByIdTesg() throws IOException {
3 // 1. 创建查询对象
4 String index = "sms-logs-index";
5 St
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2023-06-13 20:15:31
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