北鹤M的代码手账

在我们使用ElasticSearch查询的时候为了避免查询信息中包含特殊字符通常会使用QueryParser.escape进行文本转义；但是这可能到来错误：比如我们期望查询信息是：HELLO-123会被转义成：HELLO\-123代码如下：如果我们只是想查询HELLO-123，而不是用于排除123的含义，会导致系统错误转义最好是确定使用场景后调用对应方法！...

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背景Elasticsearch是一个分布式的可支持海量数据搜索与分析的搜索引擎，在我们针对地理位置搜索的时候通常会选着使用其中的GEO类型进行存储（包含 geo_shape 和 geo_point两种），那么Elasticsearch是如何优雅的存储地理位置坐标的呢？ 这里我们就需要知道一个东西——GeoHash，它是由 Gustavo Niemeyer 于2008年发明的公共领域地理编码系统，将地理位置编码为一小段字母和数字。感知 我们可以随便打开一个具备GeoHash转换...

一、什么是 ElasticsearchElasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic St..

一、准备工作下载 ElasticSearch7.10.2 安装包，MAC安装包下载地址（无需积分）：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_20051535/14934248二、解压缩和启动1. 解压压缩包，这个比较简单，放在一个比较方便的目录下开始操作。2. 进入安装目录下bin目录cd elasticsearch-7.10.2/bin3. 启动程序./elasticsearch安装完成，也启动好了，最新版直接就可以成功已经不需要手动

一、catGET _cat/nodes: 查看所有节点GET_cat/health: 查看es健康状况GET_cat/master: 查看主节点GET _cat/indices: 查看所有索引 show databases二、索引一个文档（保存）保存一个数据,保存在哪个索引的哪个类型下,指定用哪个唯一标识，在 customer索引下的 external类型下保存1号数据为PUT customer/external/1{ "name": "JSON ...

一、PUT / POST更新数据POST访问地址（PUT访问提示405方法不允许）：http://127.0.0.1:9200/customer/external/1/_updateBody数据：{ "doc":{ "name": "JSON D0oe" }}返回结果：{ "_index": "customer", "_type": "external", "_id": "1", "_version": 6,

一、导入测试数据ElasticSearch官方为我们准备了一部分测试数据供调试使用，我们可以在安装完成Kinaba后进行数据导入处理1. 获取数据打开https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json复制全部数据（点击 Raw 按钮，新页面 Ctrl + A）2. 执行批量添加打开 Kinaba ：xxxx:5601/app/dev_tools#/co..

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821一、基本类型（非字符串），精确匹配查询account_number 是 20 的所有结果：GET bank/_search{ "query": { "match": { "account_number": 20 } }}返回内容：{ "took" : 6,.

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821一、Multi_match多字段匹配例：查询 address 和 city 中任意一项包含 mill 的结果GET bank/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "mill", "fields": ["address"

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821布尔查询中的每个must、should和must not元素都称为查询子句。文档满足每个 must 或 should 子句中的标准的程度有助于文档的相关性得分。分数越高，文档就越符合您的搜索条件。默认情况下，Elasticsearch返回按这些相关性得分排序的文档。must_not 子句中的条件被视为 filter。

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821一、Term查询返回在提供的字段中包含确切信息的文档内容。您可以使用精确的值（例如价格，产品ID或用户名）利用 Term 查询查找文档。比如我们查询年龄是33岁的：GET /bank/_search{ "query": { "term": { "age": 33 }

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821Aggregations执行聚合聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行索返回 hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把一个响应中的所有hits（命中结果）隔开的能力。这是非常强大且有效的，您可

本文测试数据为官方提供的测试数据，导入方法在学习笔记本章节第一篇中：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20051535/article/details/113242821一、查询映射映射是定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。例如，使用映射定义：哪些字符串字段应视为全文字段。 哪些字段包含数字，日期或地理位置。 日期值 的格式。 自定义规则，用于控制动态添加字段的映射 。查询bank的映射信息GET /bank/_mapping返回结果：{ "

一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens流。例如，whitespace tokenizer遇到空白字符时分割文。它会将文本 "Quick brown fox!“ 分割为 [Quick, brown, fox]。该 tokenizer（分词器）还负责记录各个term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase短语和 word proximity 词近邻查询），以及term（词条）所代表的原始word（单

一、搭建项目目前时间 2021年1月27日 我们将使用当前最新版本ElasticSearch，即7.10.2版本配合SpringBoot搭建，由于新版本只有ElasticSearch官方提供了开发工具，所以我们采用官方工具。我们因为不采用Spring为我们提供的接入方式，下一步填好信息后选择不需要选NoSQL里面任何选项，选一个Web直接一路Next等待完成二、导入Maven<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><pr.