qq_39853669的博客

这篇文档就简单记录哈ES中的聚合分析，包括指标聚合桶聚合管道聚合。其实就是数据库中的各类分析函数，比如max()min()avg()group by、having等等。主要应用在一些统计分析业务中。文章只是简单记录了怎么使用ES的简单统计查询，主要是因为太多或者久了不使用就会忘记一些使用方式，故在此记录。更多详情还是查询官网。

最近除了再用es的基础全文查询外，也频繁用到了ES的地理位置查询与特殊查询，故而再次记录一下。上面简单介绍了ES中比较少用的查询方法，更多可以查看官网。

es的搜索排序默认评分策略只是考虑相关性，如果我们不仅仅需要考虑相关性，还是根据特定的字段来排序，例如餐厅的评分等字段，这是就要用到一下搜索类型。1、普通子对象实现一对多，会损失子文档的边界，子对象之间的属性关系丢失。2、nested 可以解决第 1 点的问题，但是 nested 有两个缺点：更新主文档的时候要全部更新，不支持子文档属于多个主文档。3、父子文档解决 1、2 点的问题，但是它主要适用于写多读少的场景。

这里再接着上一篇文章继续记录。江南一点雨松哥的文章。欢迎大家去查看，地址：http://www.javaboy.org这篇文章记录还算是比较有用的东西。

搜索是 ElasticSearch 最为丰富有趣的功能，也是平常在工作当中用得最多的地方。我相信，基本上也只是用到ES的搜索，比如全文查询、词项查询、复合查询、嵌套查询、位置查询、特殊查询等等。案例用的数据，是自己通过SpringData导入的，后面再来记录结合Java使用。索引（建筑地址索引）的mapping},"address" : { # 搜索的全名地址},"city_code" : { # 市},},},"floor" : { # 楼层},"id" : {},

本来想直接记录工作当中索引查询相关的操作，但是似乎如果不先记录索引数据类型的话，还真不好操作。好多查询都是根据数据类型来的，所以先简单介绍哈ES索引中相关的数据类型。上面我们只是简单的介绍了索引的类型和映射问题，更多可以查看官网。只有熟悉这些，在工作当中才能更好的游刃有余，知道怎么去定义等等问题。

要想熟悉使用ES的索引，则必须理解索引相关的概念，尤其是在工作当中。在此记录，方便开展工作。这篇文章，简单记录了，在Kibana中，索引的基本使用，这些在工作中，确实用得上，更多信息还是查看官网文档。

ElasticSearch 核心功能就是数据检索，首先通过索引将文档写入 es。1、词条化：分词器将输入的文本转为一个一个的词条流。2、过滤：比如停用词过滤器会从词条中去除不相干的词条（的，嗯，啊，呢）；另外还有同义词过滤器、小写过滤器等。我们可使用内置分词器、第三方、或自定义分分词器。在 es/plugins/ik/config 目录下，新建 ext.dic 文件（文件名任意），在该文件中可以配置自定义的词库。添加自定义的词：最后重启ES即可。

在工作中遇到了，便在此记录一下，以防后面会再次遇到。第一次使用是在2020年末，过了很久了，忘了些许部分了。在工作当中，如果是小的项目需求其实可以用单机版本的ES即可（不管是Linux上面还是Windows还是WinServer上面），都可以满足需求；数据量稍微大一点点的话，也可以上ES集群；这两种情况我都遇到过，单机版本的安装，比较简单，稍微AI一下就知道；在此主要记录一下，常规操作。基于es7.x版本的三台服务器安装，这里环境是虚拟机环境。