ES内部查询原理

最新推荐文章于 2025-06-19 15:48:56 发布
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分类专栏： ES
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 4497
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 ...
【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
03-12 460
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...
【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景
最新发布
weixin_42022742的博客
06-19 65
向量搜索，简单来说，就是在向量空间中进行的搜索操作。在传统的文本搜索中，我们通常基于关键词进行匹配，这种方式对于精确匹配的场景效果较好，但在处理语义理解、模糊匹配等复杂场景时显得力不从心。而向量搜索则将文本、图像、音频等各种数据转化为向量表示，通过计算向量之间的相似度来进行搜索。这种方式能够更好地捕捉数据的语义信息，从而实现更精准、更智能的搜索。
es查询原理
TreeCode的博客
07-21 1385
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）
【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
08-01 647
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系列---聚合查询原理
黄鹰的专栏
04-17 1258
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...
ElasticSearch 高级查询及索引原理
qq_50596778的博客
06-20 1790
ES高级查询及索引原理
elasticsearch集群内部原理总结
lijunliang2017的博客
01-12 516
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之储存原理和优化
weixin_45653328的博客111
08-30 2344
新的数据会继续的被写入内存，但内存中的数据并不是以段的形式存储的，因此不能提供检索功能。虽然通过延时写的策略可以减少数据往磁盘上写的次数并提升了整体的写入能力，但是我们知道文件缓存系统也是内存空间，属于操作系统的内存，只要是内存都存在断电或异常情况下丢失数据的危险。的内存中执行的，数据被分配到特定的分片和副本上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。被删除的文档不会被拷贝到新的大段中。到磁盘，同时写入一个包含新段且排除旧的和较小的段的新提交点，新的段被打开可以用来搜索。
ElasticSearch性能原理拆解
糖拌西红柿
06-04 1292
elasticsearch性能原理、es性能优化、es百亿级数据查询
ElasticSearch(ES)的基本使用与查询原理
chen_yuxi的博客
02-14 1777
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
01-28 989
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 1858
ES聚合查询
ES-聚合查询
蓝天⊙白云的博客
03-16 8346
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 1641
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
《再也不怕elasticsearch》es聚合使用与原理剖析
迷途的博客
06-13 5513
还不会es的复杂查询？点进来！
白话ES写入、查询数据的原理
悟已往之不谏，知来者之可追
03-27 362
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
es模糊查询原理
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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