Elasticsearch-38-实战案例-term filter搜索
之前都是随便写的一些demo来测试es的api,本文及以后将会基于一个案例,来更加深入使用这些api,之后会再使用Java api来实现具体功能.
场景以一个IT论坛为背景,来置顶搜索需求,以及实现.
测试数据123456789POST /forum/article/_bulk{
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Elasticsearch-37-Java API document 增删改查
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Elasticsearch
前文都是讲的理论知识,用restful API来做的测试. 本文将使用java API来操作索引,document.
添加依赖123456789101112<!-- es依赖 --><dependency> <groupId>org.elasticsear
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Elasticsearch-36-深度解析document增删改原理及优化过程
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Elasticsearch
document写入原理在es底层,用的是Lucene,Lucene底层的index是分为多个segment的,每个segment都会存放部分数据
图中,客户端写入一个document的时候:
先写到了操作系统中的buffer缓存中
然后进行commit point
buffer中的数据写入了
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Elasticsearch-35-使用scroll+bulk+索引别名实现零停机重建索引
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Elasticsearch
场景如果我们一开始新建了一个索引,并且依靠dynamic mapping,这个时候插入一条数据是2018-01-01这种格式的,这field就会被自动映射成了date类型,但是其实他应该是个string类型的,这时候应该怎么做呢?
解决方案一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个field
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Elasticsearch-34-定制自己的dynamic mapping策略
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Elasticsearch
定制dynamic策略true: 遇到陌生字段,就进行dynamic mappingfalse: 遇到陌生字段,就忽略strict: 遇到陌生字段,就报错
示例我们现在来新建一个index.1234567891011121314151617PUT /my_index{ "m
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Elasticsearch-33-_mapping root object深入剖析
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Elasticsearch
root object就是某个type对应的mapping json,包括了properties,metadata(_id,_source,_type), settings(analyzer),其他settings(比如include_in_all)
12345678PUT /index
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Elasticsearch-32-type底层数据结构
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Elasticsearch
type的底层数据结构type是一个index中用来区分类似的数据的,类似的数据有可能有不同的field,而且有不同的属性来控制索引的建立
es是基于Lucene的,在es中每个field都有自己的数据类型,比如date,text等,但在底层的Lucene建立索引的时候,全部是opaque by
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Elasticsearch-31-手动创建索引以及定制分词器
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Elasticsearch
索引创建索引语法:1234567891011121314PUT /index{ "settings":{ // any settings... }, "mappings":{
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Elasticsearch-30-scroll滚动查询
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Elasticsearch
scroll查询如果我们要一次性查询10万条数据,那么性能会很差,此时一般会采用scroll滚动查询,一批一批的查,直到所有的数据都查询处理完成.
使用scroll滚动搜索,可以先搜索一批数据,然后下次再搜索一批数据,以此类推,直到搜索出全部的数据来
scroll搜索会在第一次搜索的时候,保
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Elasticsearch-29-搜索原理内核解析
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Elasticsearch
query phase假设我们有一个index里面的数据分布在3个primary shard上(对应的replica也有),现在总共有7个shard,我们现在要搜索这个index中的数据的第10000条到10010条.如图所示
请求发送给某一个shard时,这个shard就是coordinate
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