ElasticSearch的_all域

       ElasticSearch默认为每个被索引的文档都定义了一个特殊的域 - '_all',它自动包含被索引文档中一个或者多个域中的内容, 在进行搜索时,如果不指明要搜索的文档的域,ElasticSearch则会去搜索_all域。_all带来搜索方便,其代价是增加了系统在索引阶段对CPU和存储空间资源的开销。

       默认情况,ElasticSarch自动使用_all所有的文档的域都会被加到_all中进行索引。可以使用"_all" : {"enabled":false} 开关禁用它。如果某个域不希望被加到_all中,可以使用 "include_in_all":false。例如:

{
   "person": {
      "_all": { "enabled": true }
      "properties": {
         "name": {
            "type": "object",
            "dynamic": false,
            "properties": {
               "first": {
                  "type": "string",
                  "store": true,
                  "include_in_all": false
               },
               "last": {
                  "type": "string",
                  "index": "not_analyzed"
               }
            }
         },
         "address": {
            "type": "object",
            "include_in_all": false,
            "properties": {
               "first": {
                  "properties": {
                     "location": {
                        "type": "string",
                        "store": true,
                        "index_name": "firstLocation"
                     }
                  }
               },
               "last": {
                  "properties": {
                     "location": {
                        "type": "string"
                     }
                  }
               }
            }
         },
         "simple1": {
            "type": "long",
            "include_in_all": true
         },
         "simple2": {
            "type": "long",
            "include_in_all": false
         }
      }
   }
}


查询时,_all和其它域一样使用:

GET /profiles/_search
{
    "query": {
        "match": {
           "_all": "food"
        }
    }
}


或者在不提供搜索域的情况下,默认会搜索_all,例如:

GET /profiles/_search
{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "food"
        }
    }
}


参考资源

1. Lucene Scoring and elasticsearch's _all Field




### ElasticSearch 与 Kipgng 的区别及使用场景 #### 技术定位 ElasticSearch 是一种分布式的、基于 Lucene 的搜索和分析引擎,主要用于全文检索、结构化搜索以及数据分析。其设计目标是提供高性能的搜索能力并支持大规模的数据集管理[^3]。 相比之下,“Kipgng”可能是拼写错误或者指代不明确的技术名称。如果指的是 Kafka,则 Kafka 主要用于构建实时数据管道和流处理应用。它是一种高吞吐量的消息队列系统,专注于消息传递而非搜索功能[^4]。 --- #### 功能对比 - **核心功能** - ElasticSearch 提供强大的搜索能力和复杂的查询语法(如 DSL 查询),能够高效地索引和搜索非结构化或半结构化的数据集合。它的应用场景包括但不限于日志管理和监控、电子商务中的商品推荐系统等[^1]。 - Kafka 则更侧重于消息传输领,擅长处理持续流入的大规模事件流数据。典型的应用案例有社交媒体平台上的活动跟踪、金融交易记录审计等等[^4]。 - **架构特性** - ElasticSearch 使用倒排索引来加速查找过程,并允许水平扩展集群节点数以应对增长的工作负载需求;同时内置分片机制以便更好地分配存储资源。 - 而 Kafka 集群由多个 broker 组成,每个 topic 下划分若干 partition 来实现并发生产和消费操作。这种分区策略有助于提高系统的可靠性和可用性[^4]。 --- #### 性能考量 就性能而言,在面对海量文本信息时,Elasticsearch 可以利用其内部优化算法完成快速匹配任务,即使是在跨数据中心部署的情况下也能维持较低延迟表现[^2]。然而需要注意的是,随着索引体积增大可能会带来额外开销,因此需要定期清理过期数据或将冷热分离作为长期运维计划的一部分。 另一方面,由于缺乏直接关联到具体引用材料关于 kafaka (假设为 kafka),但从已知常识来看kafka本身并不具备类似于 elasticsearch 这样的高级检索服务接口,所以单纯讨论两者的速度指标并无太大意义——它们各自解决完全不同类型的问题[^4]。 --- #### 成本因素 从经济角度出发考虑实施这两种解决方案的成本效益比也很重要: 对于弹性伸缩性强且对查询响应时间敏感的企业级项目来说,采用云托管版本的服务形式或许会更加划算一些因为这样可以减少前期硬件采购投入同时也简化后期维护流程复杂度等问题出现几率较小的情况之下[^1]。 而针对那些仅仅只需要简单异步通信机制而不涉及太多计算密集型工作的业务逻辑开发团队来讲的话则完全可以依赖开源免费版即可满足日常运营所需基本功能要求而已无需过多担心许可费用方面所带来的压力影响正常运转效率等方面造成困扰现象发生概率相对较高一点罢了[^4]。 --- ```python # 示例代码展示如何连接至 Elasticsearch 并执行基础查询命令 from elasticsearch import Elasticsearch es_client = Elasticsearch(["http://localhost:9200"]) response = es_client.search(index="example_index", body={"query": {"match_all": {}}}) print(response['hits']['total']) ``` ---
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