ES内部查询原理

最新推荐文章于 2024-08-16 12:09:30 发布
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本文深入探讨了新兴技术的发展方向及其在实际应用中的重要价值，通过具体案例分析，为读者提供了对未来技术趋势的独到见解。

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ElasticSearch查询原理一篇文章搞懂
huangleijay的专栏
06-22 4544
1ES架构简介 国际惯例，站在上帝的视角看看闻名的ElasticSearch长什么样，由于今天仅仅讲查询模块，所以对图中的大多数模块不会涉及。 查询相关的模块主要有：Api接口，Transport模块，Searcher模块、索引相关。 2ES查询分类 ElasticSearch支持的查询有三种 query_and_fetch ...
白话ES写入、查询数据的原理
悟已往之不谏，知来者之可追
03-27 399
前言 ES 写入数据的工作原理是什么啊？ES 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 Lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？ 问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是… 对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？ es 写数据过程 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个
Elasticsearch系列---聚合查询原理
黄鹰的专栏
04-17 1314
概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理，正排索引是如何建立的和优化的，fielddata的使用，最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先。 正排索引 聚合查询的内部原理是什么，Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的？用倒排索引吗？ 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的，但是在排序或聚合操作方面，倒排索引就显得力不从心，例如我们举个实际案例，假设我们有两个文档...
《再也不怕elasticsearch》es聚合使用与原理剖析
迷途的博客
06-13 5565
还不会es的复杂查询？点进来！
【154期】面试官：你能说说 Elasticsearch 查询数据的工作原理是什么吗？
良月柒
03-12 560
程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 7分钟。来自：https://doocs.gitee.io/#/面试题ES 写入数据的工作原理是什么啊？ES 查询数...
es查询原理
TreeCode的博客
07-21 1415
es查询原理： 步骤： 查询请求将被随机发送到一个es节点，该节点成为coordinating node，即协调节点 协调节点根据路由算法算出被查询doc所在的primary shard在哪个节点 协调节点使用轮询调度算法（Round-Robin Scheduling）将请求平均的分配到primary shard和replica shard上，目的是负载均衡 处理请求的节点将请求结果返回给协调节点 协调节点将结果返回给用户 本文参考 千锋教育 搜索引擎 ElasticSearch 视频教程全集（60P）
【elasticsearch系列】5分钟掌握查询原理--lucene常见查询类型原理分析
我活在当下，我巨他妈勇敢。
12-12 1197
大家好，我是蓝胖子，在上一节我提到要想彻底搞懂elasticsearch 慢查询的原因，必须搞懂lucene的查询原理，所以在上一节我分析了lucene查询的整体流程，除此以外，还必须要搞懂各种查询类型内部是如何工作，比如比较复杂的查询是将一个大查询分解成了小查询，然后通过对小查询的结果进行合并得到最终结果。今天就来看看几种比较常见的查询其内部的工作原理。
ElasticSearch 高级查询及索引原理
qq_50596778的博客
06-20 1837
ES高级查询及索引原理
elasticsearch集群内部原理总结
lijunliang2017的博客
01-12 536
1、前言 ElasticSearch 的主旨是随时可用和按需扩容。 而扩容可以通过购买性能更强大（垂直扩容，或纵向扩容） 或者数量更多的服务器（水平扩容，或横向扩容）来实现。 虽然 Elasticsearch 可以获益于更强大的硬件设备，但是垂直扩容是有极限的。 真正的扩容能力是来自于水平扩容—​为集群添加更多的节点，并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中。 对于大多数的数据库而言，通常需要对应用程序进行非常大的改动，才能利用上横向扩容的新增资源。 与之相反的是，ElastiSearc...
Elasticsearch之写入原理以及调优
励志成为一名优秀的全能型软件开发工程师。
06-08 2433
你发布的内容在搜索服务中需要建立索引，而且你的数据可能并不会马上被写入索引，而是等待要写入的数据达到一定数量之后，批量写入。在很多业务场景中经常需要查询10000条以后的数据，当遇到不能查询10000条以后的数据的问题之后，网上的很多答案会告诉你可以通过放开这个参数的限制，将其配置为100万，甚至1000万就行。如果你不知道这个参数的意义，很可能导致的后果就是频繁的发生OOM而且很难找到原因，设置一个合理的大小是需要通过你的各项指标参数来衡量确定的，比如你用户量、数据量、物理内存的大小、分片的数量等等。
【数据库学习】Elasticsearch（ES）原理
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午后阳光
10-01 1万+
Elasticsearch索引的精髓：一切设计都是为了提高搜索的性能以空间换时间。
Elasticsearch查询原理浅析
hellozhxy的博客
08-01 720
Elasticsearch作为一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎。最为人称道就是它对于海量数据近乎实时的强大搜索能力了。这里我们从索引的角度来分析一下，为什么Elasticsearch能够实现快速的检索。通过多级索引的方式减小最前端索引占用的空间，感觉与操作系统防止页表太大，而分为多级页表的思想类似将索引放入内存，尽可能减少磁盘随机读，提高索引查找效率。
ElasticSearch(ES)的基本使用与查询原理
chen_yuxi的博客
02-14 1814
1.缘起 为啥想学习es，主要是在工作中会用到，但是因为不了解原理，所以用起来畏手畏脚的，就想了解下es是怎么存储数据，以及es是怎么搜索数据的，和平时的mysql有什么区别，什么情况下用es，什么情况下用mysql。第一次接触es是纠纷有个需求，需要搜索用户组，但是一个用户可能会有多个用户组，此时mysql虽然可以支持，但是搜索效率很低，就考虑将纠纷接入es。 ...
ElasticSearch 面试 4 连炮，你顶得住么？
程序猿DD
01-28 1079
作者 |kevin0016来源 |https://www.jianshu.com/p/d6fd7e8cf220面试题es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊...
ES 聚合查询
yuxuan89814的专栏
08-16 2185
ES聚合查询
ES-聚合查询
蓝天⊙白云的博客
03-16 8432
size=0 { “aggs”: { “”: { “histogram”: { “field”: “price”, #字段名称 “interval”: 1000, #区间间隔 “keyed”: true, #返回数据的结构化类型 “min_doc_count”: , #返回桶的最小文档数阈值，即文档数小于num的桶不会被输出 “missing”: 1999 #空值的替换值，即如果文档对应字段的值为空，则默认输出1999（参数值） } } } }
Elasticsearch优化原理
eff666的博客
10-18 1683
1、数据索引 ES索引我们可以理解为数据入库的一个过程。我们知道ES是基于Lucene框架的一个分布式检索平台。索引的同样也是基于Lucene创建的，只不过在其上层做了一些封装。ElasticSearch客户端支持多种语言如PHP、Java、Python、Perl等，介绍将以java为例。2、索引优化 ES索引优化主要从两个方面解决问题： 2.1 索引数据过程 大家可能会遇到索引数据比较慢的
Elasticsearch 聚合查询详解：分组、直方图与指标统计
苍煜
04-03 6314
在之前我们详细面熟了es的查询用法，但是es还拥有强大的聚合查询功能，可以得到类似分组，直方图，折线图等数据组合。类似SQL的SUM、AVG、COUNT、GROUP BY Elasticsearch-02-es的restapi使用ES聚合查询类似SQL的GROUP by，一般统计分析主要分为两个步骤：es中满足特定条件的文档的集合，叫做桶。 桶的就是一组数据的集合，对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶。ES中桶聚合，指的就是先对数据进行分组，ES支持多种分组条件，例如：支持类似SQL的group
es模糊查询原理
最新发布
06-07
### Elasticsearch 模糊查询的原理 Elasticsearch 的模糊查询是基于倒排索引实现的，其核心在于如何处理用户输入的查询条件与索引中的数据之间的匹配关系。模糊查询允许用户在搜索时不必精确匹配目标字符串，而是可以通过一定的误差范围（如编辑距离）来找到相似的结果。 #### 1. 编辑距离（Edit Distance） 模糊查询的一个重要概念是编辑距离，它衡量两个字符串之间的差异程度。Elasticsearch 使用 Damerau-Levenshtein 距离算法[^3]，这是一种扩展的 Levenshtein 算法，可以考虑字符的插入、删除、替换以及相邻字符的交换操作。通过设置 `fuzziness` 参数，用户可以指定允许的最大编辑距离。例如，当 `fuzziness=2` 时，表示允许最多两次编辑操作。 #### 2. 前缀树（Prefix Tree 或 Trie） 为了提高模糊查询的性能，Elasticsearch 在内部使用了前缀树结构。前缀树是一种高效的字符串匹配数据结构，能够快速定位以特定前缀开头的词项。例如，对于单词 "Elasticsearch"，系统会生成多个前缀（如 "el", "ela", "elas" 等），并对这些前缀建立倒排索引[^3]。这种设计使得模糊查询可以在不显著增加计算复杂度的情况下完成。 #### 3. n-gram 分词器 Elasticsearch 还支持通过 n-gram 分词器来实现模糊查询。n-gram 分词器会将文本拆分为连续的子字符串序列。例如，单词 "Elasticsearch" 可能会被拆分为 ["el", "la", "as", "st", "ti", "ic", "se", "ea", "ar", "rc", "ch"]。通过这种方式，即使用户输入的部分字符有误，仍然可能匹配到正确的文档[^1]。 #### 4. 全局搜索建议 除了传统的模糊查询外，Elasticsearch 还结合自然语言处理（NLP）技术提供全局搜索建议功能。该功能依赖于大量的索引文档和词频信息，能够根据用户的输入推荐相关的搜索词。推荐逻辑通常基于前缀匹配、前缀相似度以及编辑距离等指标[^2]。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch # 创建 Elasticsearch 客户端 es = Elasticsearch() # 示例模糊查询 query = { "query": { "match": { "field_name": { "query": "example", "fuzziness": "AUTO" # 自动调整编辑距离 } } } } # 执行查询 response = es.search(index="my_index", body=query) print(response) ``` 上述代码展示了如何使用 Elasticsearch 的 Python 客户端执行模糊查询，并通过 `fuzziness` 参数控制编辑距离。 ---
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