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关于term查询的一个问题数据准备精确查询数据准备POST /movies/_doc/_bulk{"index":{"_id":1}}{"title":"岳父大人2","year":1995,"genre":"喜剧"}{"index":{"_id":2}}{"title":"大卫","year":1993,"genre":["喜剧","浪漫"]}精确查询GET /movies/_doc/_search{ "query":{ "term": { "genre.key

elasticsearch系统学习笔记9-聚合分析 Aggregations概念分类指标聚合数据准备max 统计最大值min 统计最小值value_count 统计文档数量cardinality 基数统计（统计去重后的文档数量）avg 计算平均值sum 计算总和stats 基本统计extended_stats 高级统计percentiles 百分位统计桶聚合terms 分组聚合概念桶（Buckets）满足特定条件的文档的集合；（类似 SQL 中的 group by）指标（Metrics）

elasticsearch系统学习笔记

elasticsearch系统学习笔记7-理解 term 与 match 的使用区别数据准备term案例1案例2案例3match案例1案例2案例3案例4数据准备POST /blog/_doc/_bulk{"index":{"_id":1}}{"title":"安徽合肥"}{"index":{"_id":2}}{"title":"安徽宣城"}{"index":{"_id":3}}{"title":"江苏南京"}{"index":{"_id":4}}{"title":"山东肥城"}{"in

elasticsearch系统学习笔记4-bool查询布尔查询bool 语法结构mustmust_notshouldminimum_should_matchmatch_phrase布尔查询在 SQL 中，我们需要and ， or 和括号来组合查询条件，在 ES 中使用 bool 查询可用做到同样的效果；布尔查询对应 Lucene 的 BooleanQuery ；基于一个或多个布尔子句的使用，每个自居都有一类事件：must — 必须出现在匹配文档中，并且会影响匹配得分；filter — 必须出现在

elasticsearch系统学习笔记6-文本分析与分词器概念Analysis(文本分析) 是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词；Analysis(文本分析) 是通过 Analyzer(分词器) 来实现的；可使用内置的分词器，也可以定制化分词器；Analyzer 的组成分词器一般由三部分组成（也可以只包含部分组件）：Character Filters - 对原始文本进行一些处理操作；比如转换与过滤（去除）Tokenizer - 按照一定规则对文本进行切分；

elasticsearch系统学习笔记5-中文分词器IKhttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ikAnalyzer: ik_smart , ik_max_wordTokenizer: ik_smart , ik_max_word下载下载地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases本机下载 elasticsearch-analysis-ik-6.3.2

elasticsearch系统学习笔记3-数据基本操作插入数据修改数据查询一个文档删除文档Query DSL分页_sourcesortquery插入数据语法：PUT /{index}/{type}/{id}{ "field": "value", ...}例子：PUT /order/_doc/1{ "id": 1, "shop_id": 1, "user_id": 11, "create_at": "2019-12-12 12:20:22"}修改数据更新整个文

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