程序猿的修炼之路

众所周知，es自带有同义词典功能，只需要在创建mappings的时候，指定同义词分词器地址，即可让底层同义词生效使用，简单快捷。下面说一说简单快捷背后隐藏的问题 一、创建同义词分词器 以下为创建一个简单的es索引，字段名是text，分别使用到了停用词典和同义词典，底层使用ik分词 PUT news { "mappings": { "news": { "properties": { "text": { "type": "text",

一、常用的聚合检索语句 统计news索引下的所有新闻的发布机构分别有哪些 GET news/_search { "aggs": { "publish_org": { "terms": { "field": "publish_org.keyword", "size": 10 } } }, "size": 0 } 注意： 聚合的字段不能时text类型字段 结果如下： { "took" : 32, ..

一、filter不计算相关性的，因此filter速度快于query。 1、filter单条件查询 # 查找age=25的数据 GET index_1/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term": { "age": "25" } } ...

1、term和terms term和terms等查询，不会对查询对字段进行分词处理，适合于date、num、id等确切数据进行搜索 如果需要查询keywords，则查询等keywords必须是查询字段中可以分出来的词，如果不是，则无法查询到数据。 例如：age字段包含的值为80后、90后。使用term查询，{"term":{"age":"80后"}} 这样是无法查询到age是"80后"的数据...

问题： es本身默认限制了查找的量为10000条，即 from+size<=10000 报错： Result window is too large, from + size must be less than or equal to:[10000] but was [10010]. See the scroll api for a more efficient way t...