清风唱诗人的博客

现象:Limit of total fields [1000] in index [xxx] has been exceeded问题:如何设置elasticsearch的index字段上限，从默认1000到任意值?------ 以下操作使用 kibana完成1.查询settings设置(未设置的情况下，默认结果里边应该没有limit选项)GET xxxx/_settings2.设置下字段上限PUT xxxxx/_settings {"index.mapping.t.

前言:最近有个需求，是人脸检索，xxx对xxxx笑了，非常自然语义化(口语化)的检索条件。博主的实现思路有2种，主要有:1.借助es的ik分词，去拆分口语化搜索，并且获取关键字。2.规范搜索格式，直接搜索结果。这篇博文就是基于1的思路衍生的。我们可以借助kibana或者其他可视化工具，甚至是rest请求，直接验证分词结果(耐心往下看)(elk7.8环境，配置了ik插件)GET _analyze{ "analyzer":"ik_smart", "text":"小龙女对杨.

环境: centos7.6 elastic search 7.8 no dockercd /usr/share/elasticsearch/pluginsmkdir pinyin wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.8.0.zip unzip elasticsearch-analysis-pi

kibana 7.8 centos环境安装遇到的问题及解决方案问题一:Could not close browser client handle解决方案:yum install ipa-gothic-fontsyum install xorg-x11-fonts-100dpiyum install xorg-x11-fonts-75dpiyum install xorg-x11-utilsyum install xorg-x11-fonts-cyrillicyum insta

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/lvtula/article/details/104319888原因: ES默认的缓存设置让缓存区只进不出引起的解决方案:kibana 中直接执行:PUT _cluster/settings{ "persistent" : { "indices.breaker.fielddata.limit" : "40%" }}...

关键字:Elasticsearch,字符串类型的时间，比较场景: 没有手动指定es的mapping，借助spring data e

Elasticsearch 7.x 检索文档的三种方式：全文搜索、词项搜索、复合搜索Elasticsearch 7提供了多种检索文档的方式，我们可以通过Restful API的方式来搜索索引中的文档。Elasticsearch的搜索可以分为以下几个类型：全文搜索词项搜索复合搜索嵌套搜索位置搜索特殊搜索本文例子采用测试文档库shakespeare，下载链接https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.2/tutorial-build-dashboard

前言:上一篇中，提到了centos实体机器安装logstash，这里单独使用docker安装下。环境:Windows10 19042docker 0.19.0 hype-v方式安装elastic search 7.8.0 kibana 7.8.0步骤:1.拉取对应版本镜像docker pull logstash:7.8.02.创建外部目录(手动创建即可),windows环境可以如D:\env\logstash3.启动镜像,目的是拿到对应的配置文件.docker .

前言:最近一直在全文搜索，ELK三件套使用了EK两个了，今天抽空玩了玩Logstash7.8,本篇文章基于centos7.x环境实体安装,基于docker版本的随后补上.系统环境:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)ELK环境:Elastic search 7.8.0,Kibana7.8.0 Java8/Java14 (es单独使用的openJDK14)原则:ELK三件套大小版本号保持一致,避免一些不必要的麻烦.贴一下历史版本地址,最新版已经到了7.13.

前言:IK分词器最小拆分粒度是单字,如果我们直接使用match查询,会过多的结果,但是直接使用term查询,会导致大概率查不到数据,这里有一个match_parser的方式解决我们的尴尬.下边的文章转载自:一文搞懂match、match_phrase与match_phrase_prefix的检索过程 - 知乎 (zhihu.com)ps：上图的xmind文件，公号里可免费获取！一、在开始之前，完成数据准备：# 创建映射PUT /tehero_index{ "settings": {