Note:Elasticsearch

最新推荐文章于 2023-10-03 17:15:27 发布
原创 最新推荐文章于 2023-10-03 17:15:27 发布 · 648 阅读 · 1 ·
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#elasticsearch

本文介绍了Elasticsearch的基础概念及操作方法，涵盖了索引管理、文档增删改查、查询语法、聚合分析等功能，并深入探讨了索引映射、批量索引等高级特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概念

本篇文章没有讲述关于elasticsearch的详细内容以及一些概念的东西，注重写了一些新手刚接触elasticsearch时比较想知道的要点，详细内容可查阅elasticsearch权威指南

localhost:9200/索引index/文档类型type/标识符id
索引：相当于数据库
文档：相当于一行记录，由多个字段组成
文档类型（type）：一个索引对象可以存储多个不同对象，文档类型用于区别索引下不同的对象；亦即文档是不同数据结构的，代表不同的文档类型，相当数据表格
标识符（id）
字段（field）：文档的一部分，包括名称和值两部分
词（term）：一个搜索单元，表示文本中的一个词
标志（token）：表示在字段文本中出现的词，由这个词的文本、开始和结束偏移量以及类型组成

REST API操作数据

  • 获取基本信息
    curl GET http://localhost:9200/
  • 获取集群中所有信息
    curl GET http://localhost:9200/_cluster/state/nodes/
  • 集群健康度：
    curl -XGET http://localhost:9200/_cluster/health?pretty
  • 关掉集群,向所有节点发送shutdown请求
    curl -XPOST http://localhost:9200/_cluster/nodes/_shutdown
  • 关闭单一节点
    curl -XPOST http://localhost:9200/_cluster/nodes/标志符/_shutdown
  • #### 增删改查
  • 新建文档
    curl -XPUT http://localhost:9200/blog/article/1 -d '{"title":"let me use ElasticSearch","content":"make a storge way","tags":["skill","storge","elasticSearch"]}'
  • 检索文档
    curl -XGET http://localhost:9200/blog/article/1
  • 更新文档
    curl -XPOST http://localhost:9200/blog/article/1/_update -d '{"script":"ctx._source.content=\"new version\""}'
  • 更新插入
    curl -XPOST http://localhost:9200/blog/article/1/_update -d '{"script":"ctx._source.counter+=1","upsert":{"counter":0}}'
  • 删除文档
    curl -XDELETE http://localhost:9200/blog/article/1
使用URI请求查询
  • 查找索引映射
    curl GET http://localhost:9200/blog/_mapping?pretty
  • es查询会发送到_search端点
curl GET http://localhost:9200/blog/_search?pretty
curl GET http://localhost:9200/blog,index2/_search?pretty
curl GET http://localhost:9200/blog/article/_search?pretty
curl GET http://localhost:9200/_search?pretty
  1. 查询响应
    curl -XGET 'localhost:9200/blog/_search?pretty&q=title:elastic'
  2. 查询分析
    curl -XGET 'localhost:9200/blog/_analyze?field=title' -d 'elasticsearch server'
  3. 查询参数
    curl -XGET 'localhost:9200/blog/_search?pretty&q=title:elasticsearch&df=title&explain=true&default_operator=AND&fields=title&sort=title:asc&size=2&from=2'
参数说明
q查询条件，相当于where
df没有指定q时则使用该参数指定的字段
analyzer指定分析器
default_operator布尔运算符，默认OR
explain查询解释，在返回结果中加入解释信息
fields返回字段
sort结果排序
timeout搜索超时
size,from查询结果窗口

索引

elasticsearch是无模式的搜索引擎，可以通过PUT数据计算出数据结构，也可以通过自己控制定义数据结构。
1. 修改索引自动创建
修改配置文件elasticsearch.yml关闭自动索引，action.auto_create_index:false
2. 可以修改默认分片、副本数量
curl -XPUT localhost:9200/blog/ -d '{"settings":{"number_of_shards":1,"number_of_replicas":2}}'
3. 索引结构映射

curl -XPUT localhost:9200/blog/ -d @blog.json
//blog.json
{
    "mappings":{
        "article":{
            "dynamic":"false",//关闭自动添加字段
            "_index":{
                "enabled":true
            },
            "_id":{
                "index":"not_analyzed",//不经分析编入索引
                "store":"no"//不希望存储
                //"path":"article_id"
            },
            "_routing":{
                "required":true,
                "path":"userID"
            },
            "properties":{
                  "id":
                  {"type":"long",
                  "store":"yes",
                  "precision_step":0,
                  "postings_format":"pulsing"//索引方式，加快查询速度
                },
                "userID":{"type":"long","store":"yes"},
                "name":{"type":"string","store":"yes","index":"analyzed"},
                "published":{"type":"date","store":"yes","precision_step":0,"format":"YYYY-mm-dd"},
                "contents":{"type":"string","store":"no","index":"analyzed"},
                "allowed":{"type":"boolean","store":"yes"},
                "image":{"type":"binary"},
                "address":{"type":"ip","store":"yes"},
                "votes":{
                  "type":"integer",
                  "doc_values_format":"memory"//配置文档值，高效排序和切面搜索
                },
                "fields":{
                    "type":"string",
                    "field":{"type":"string","sotre":"yes"}
                }
            }
        },
        "user":{
            "properties":{
                "id":{"type":"long","store":"yes"},
                "name":{"type":"string","store":"yes","index":"analyzed"}
            }
        }

    }
}
//使用路由参数的查询
curl -XGET localhost:9200/blog/_search?routing=12,13&q=title:elasticsearch
  1. 批量索引
curl -XPOST localhost:9200/_bulk?pretty --data-binary @article.json
//article.json
{"index":{"_index":"blog","_type":"article","_id":1}}
{"title":"elasticsearch","content":"it is amazing"}
{"create":{"_index":"blog","_type":"article","_id":2}}
{"title":"elasticsearch","content":"it is interesting"}
{"create":{"_index":"blog","_type":"article","_id":2}}
{"title":"elasticsearch","content":"it is funny"}
{"delete":{"_index":"blog","_type":"article","_id":2}}
//批量索引文件默认大小微100MB,elasticsearch.yml
http.max_content_length:200MB

查询

curl -XGET 'localhost:9200/blog/article/_search?pretty=true -d '{
    "fields":["title","id","year"],//select id,title...
    "min_score":0.01,//elasticsearch会给文档评分，可限制返回文档最低分
    "from":1,
    "size":10,
    "script_fields":{//使用脚本编辑返回数据
        "changeYear":{
            "script":"_source.year-paramYear",
            "params":{
                "paramYear":100
            }
        }
    },
    "query":{
        "ids":{//标识符查询
            "values":["1","2","3"]
        },
        "prefix":{//前缀查询
            "title":{
                "value":"elastic"
            }
        },
        "query_string" : {
            "query":"title:elasticsearch"
        }
    },
    "sort":{
        "year":"desc"
    }
}

//查看查询如何执行
curl -XGET 'localhost:9200/blog/article/_search_shards?pretty=true -d '{
    "query":{"match_all":{}}
}'
//验证查询是否错误
curl -XGET 'localhost:9200/blog/article/_validate/query?pretty&explain -d '{
    "query":{"match_all":{}}
}'
  • 词条查询，未经分析
{
    "query":{
        "term":{
            "title":"elasticsearch"
        }
    }
}
{
    "query":{
        "term":{
            "title":{
                "value":"elasticsearch",
                "boost":10.0//加权值，改变词条重要程度
            }
        }
    }
}
//多词条
{
    "query":{
        "terms":{
            "title":["elasticsearch","stored"],
            "minimun":2 //至少匹配两个词条
        }
    }
}
  • 常用词查询,对高频词和低频词分开计算得分，实现更高性能
{
    "query":{
        "common":{
            "title":{
                "query":"elasticsearch and store",//and 属于高频词
                "cutoff_frequency":0.001
            }
        }
    }
}
  • match
//match_all 得到索引所有文档
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}
//match 与term对比会对词条进行分析
{
    "query":{
        "match":{
            "title":{
                "query":"elasticsearch and store",//会将该字段分成三个词进行文档匹配
                "operator":"and"//默认or
            }
        }
    }
}
//match_phrase 从分析后的词条构建短语
{
    "query":{
        "match_phrase":{
            "title":{
                "query":"elasticsearch store",
                "slop":1 // elasticsearch和store之间可以有一个为止词条如and
            }
        }
    }
}
//match_phrase_prefix 与match_phrase查询一样，特点是可对最后一个词条进行前缀匹配
{
    "query":{
        "match_phrase_prefix":{
            "title":{
                "query":"elasticsearch st",
                "slop":1，
                "max_expansions":20
            }
        }
    }
}
//multi_match 多字段
{
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"elasticsearch and store",
            "fields":["title","content"]
        }
    }
}
//query_string 支持所有apache lucene语法
{
    "query":{
        "query_string":{
            "query":"title:elasticsearch -content:store"
        }
    }
}
  • 模糊查询fuzzy
{
    "query":{
        "fuzzy":{//很占用CPU
            "title":"elasearch"
        }
    }
}
{
    "query":{
        "fuzzy_like_this_field":{
            "title":{
                "like_text":"elasticsearch and "
            }
        }
    }
}
{
    "query":{
        "fuzzy_like_this":{
            "fields":["title","content"],
            "like_text":"elasticsearch and ",
            "min_similarity":0.7//相似性，默认0.5
        }
    }
}
  • 通配符?*
{
    "query":{
        "wildcard":{
            "title":"e?as*search"
        }
    }
}
  • 正则表达式
{
    "query":{
        "regexp":{
            "title":{
                "value":"el.sear[abc]h"
            }
        }
    }
}
  • 范围
{
    "query":{
        "range":{
            "year":{
                "gte":2012,
                "lte":2017
            }
        }
    }
}

复合查询

  • 布尔查询
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":{
                "term":{"title":"elasticsearch"}
            },
            "should":{
                "range":{
                    "year":{"from":2010,"to":2017} }
            },
            "must_not":{
                "term":{"content":"struct"}
            }
        }
    }
}
  • 加权查询
{
    "query":{
        "boosting":{
            "positive":{
                "term":{"title":"elasticsearch"}
            },
            "negative":{//减去0.333分
                "term":{"content":"struct"}
            },
            "negative_boost":0.333
        }
    }
}
  • 固定文档得分,封装一个查询或者过滤
{
    "query":{
        "constant_score":{
            "query":{
                "term":{"title":"elasticsearch"}
            },
            "boost":3.0
        }
    }
}
  • 索引查询
{
    "query":{
        "indices":{//匹配索引执行的查询
            "indices":["blog"],
            "query"{
                "term":{"title":"elasticsearch"}
            }
        },
        "no_match_query":{//匹配不到的索引执行的查询
            "term":{"title":"store"}
        }
    }
}

查询结果过滤
上面介绍过的查询的得分计算使得搜索变得复杂，耗费CPU资源，而过滤器不影响得分，过滤应用在整个索引的内容上，过滤的结果独立于找到的文档，也独立于文档之间的关系，过滤器也容易被缓存。

//过滤发生在发现文档之后
{
    "query":{
        "term":{"title":"elasticsearch"}
    },
    "post_filter":{
        "term":{"year":2017}
    }
}
//过滤发生在发现文档之前，效率更快
{
    "query":{
        "filtered":{
            "query":{
                "term":{"title":"elasticsearch"}
            },
            "filter":{
                "term":{"year":2017}
            }
        }
    }
}
  • 范围过滤器
{
    "post_filter":{
        "range":{
            "year":{"gte":2010,"lte":2017}
        }
    }
}
  • exists
{
    "post_filter":{
        "exists":{"field":"title"}//过滤字段没有值的文档
    }
}
  • missing 与exists相对应
{
    "post_filter":{
        "missing":{
            "field":"year",
            "null_value":0,//可以额外指定视为空值的值
            "existence":true
        }
    }
}
  • script
{
    "post_filter":{
        "script":{
            "_cache":true,//缓存
            "script":"now-doc['year'].value>100",
            "paramas":{"now":2017}
        }
    }
}
  • type
{
    "post_filter":{
        "type":{"value":"article"}
    }
}
  • limit
{
    "post_filter":{
        "limit":{"value":1}//限定单个分片返回文档数
    }
}
  • id
{
    "post_filter":{
        "ids":{
            //"type":["article"],
            "values":[1]
        }
    }
}
  • and,not,or 组合过滤器，数组
{
    "post_filter":{
        "not":[
            "and":[
                "range":{
                    "year":{"gte":2010,"lte":2017}
                },
                {
                    "or":[
                        "term":{"title":"elasticsearch"},
                        "term":{"title":"store"}
                    ]
                }
            ]
        ]
    }
}

高亮显示

{
    "query":{
        "term":{"title":"elasticsearch"}
    },
    "highlight":{//全局定义
        "pre_tags":["<br>"],//默认<em>
        "post_tags":["</br>"],//默认</em>
        "fields":{
            "title":{}
        }
    }
}
{
    "query":{
        "term":{"title":"elasticsearch"}
    },
    "highlight":{
        "require_field_match":true,
        "fields":{
            "title":{//局部定义
                "pre_tags":["<br>"],//默认<em>
                "post_tags":["</br>"],//默认</em>
            }，
            "content":{//局部定义,若require_field_match为false，content匹配字段也会高亮
                "pre_tags":["<br>"],//默认<em>
                "post_tags":["</br>"],//默认</em>
            }
        }
    }
}

索引扩展

//非扁平
{
    "article":{
        "author":{
            "name":{
                "firstName":"lig",
                "lastName":"bee"
            }
        },
        "isbn":"1424123131",
        "year":2017,
        "tags":[
            {"headline":"elasticsearch"},
            {"headline":"store"}
        ],
        "copies":1
    }
}
//定义数据结构
{
    "article":{
        "properties":{
            "author":{
                "type":"object",//对象类型
                "properties":{
                    "name":{
                        "type":"object",
                        "properties":{
                            "firstName":{"type":"string","store":"yes},
                            "lastName":{"type":"string","store":"yes},
                        }
                    }
                }
            },
            "isbin":{"type":"string","store":"yes"},
            "year":{"type":"integer","store":"yes"},
            "tags":{
                "properties":{
                    "headline":{"type":"string","store":"yes"}
                }
            },
            "copies":{"type":"integer","store":"yes"}
        }
    }
}
  • 嵌套对象
{
    "name":"t-shirt",
    "kinds":[
        {"size":"M","color":"black"},
        {"size":"XXL","color":"white"}
    ]
}
//结构
{
    "cloth":{
        "properties":{
            "name":{"type":"string","store":"yes"},
            "kinds":{
                "type":"nested",
                "properties":{
                    "size":{"type":"string","store":"yes"},
                    "color":{"type":"string","store":"yes"}
                }
            }
        }
    }
}
//search
curl -XGET localhost:9200/shop/cloth/_search?pretty=true' -d '
{
    "query":{
        "nested":{
            "path":"kinds",//指定嵌套对象
            "query":{
                "bool":{
                    "must":[
                        {"term":{
                            "kinds.size":"M"
                        }},
                        {"term":{
                            "kinds.cloth":"white"
                        }}
                    ]
                  }
            }
        }
    }
}
'

聚合

度量聚合：接收一个文档集并生成至少一个统计值

  • min,max,sum,avg,value-count
{
    "aggs":{
        "min_year":{
            "min":{
                "field":"year"
            }
        }
    }
}

//script
{
    "aggs":{
        "min_year":{
            "min":{
                "field":"year",
                "script":"_value-100"
            }
        }
    }
}
  • status 返回前面所有聚合（min,max,sum,avg,value-count）
{
    "aggs":{
        "all_agg":{
            "status":{
                "field":"year"
            }
        }
    }
}
  • extended_status 包含更多扩展信息

桶聚合：返回子集统计数量（group by + count）

  • terms
{
    "aggs":{
        "all_term":{
            "terms":{
                "field":"year",
                "order":"desc"
            }
        }
    }
}
  • range
{
    "aggs":{
        "all_years":{
            "range":{
                "field":"year",
                "ranges":[
                    {"to":2000},
                    {"from":2001,"to":2011},
                    {"from":2012,"to":2017}
                ]
            }
        }
    }
}
  • date-range 专用在使用日期类型的字段
{
    "aggs":{
        "all_date":{
            "date_range":{
                "field":"published",
                "format":"YYYY MMMM DD",
                "ranges":[
                    {"to":"2000/01/01"},
                    {"from":"2001/01/02","to":"2011/12/31"},
                    {"from":"2012/01/01","to":"2017/01/01"}
                ]
            }
        }
    }
}

{
    "aggs":{
        "all_date":{
            "date_range":{
                "field":"published",
                "format":"YYYY MMMM DD",
                "ranges":[
                    {"to":"2000/01/01"},
                    {"from":"now,"to":"now+1y"}
                ]
            }
        }
    }
}
  • histogram 周期范围
{
    "aggs":{
        "years":{
            "histogram":{
                "field":"year",
                "interval":4
            }
        }
    }
}
  • data-histogram
{
    "aggs":{
        "publish":{
            "data_histogram":{
                "field":"published",
                "format":"yyyy-MM-dd HH:mm",
                "interval":"31d"
            }
        }
    }
}
  • ipv4
{
    "aggs":{
        "ip_access":{
            "ip_range":{
                "field":"ip",
                "ranges":[
                    {"from":"192.168.0.1","to":"192.168.0.254"},
                    {"mask":"192.168.0.0/24"}
                ]
            }
        }
    }
}
  • 嵌套
{
    "aggs":{
        "nested-agg":{
            "nested":{
                "path":"kinds"
            },
            "aggs":{
                "sizes":{
                    "terms":{ "field":"kinds.size" } }
            }
        }
    }
}

{
    "aggs":{
        "all_years":{
            "range":{
                "field":"year",
                "ranges":[
                    {"to":2000},
                    {"from":2001,"to":2011},
                    {"from":2012,"to":2017}
                ]
            },
            "aggs":{
                "status_all":{
                    "status":{} }
            }
        }
    }
}
  • 桶排序和嵌套聚合
{
    "aggs":{
        "all_term":{
            "terms":{
                "field":"copies",
                "order":"defindNum.avg"
            },
            "aggs":{
                "defindNum":{
                    "status":{} }
            }
        }
    }
}
hive向ES中插入数据量过大时出错：HTTP content length exceeded 104857600 bytes.
ly_521015的博客
03-12 3147
elasticsearch 的版本号：2.4.1 当使用下面命令导入文件（文件大小超过100M）时，以及hive向ES中插入数据量过大时出错： 错误信息： org.jboss.netty.handler.codec.frame.TooLongFrameException: HTTP content length exceeded 104857600 bytes. at org.jboss.nett...
ElasticSearch --- elasticsearch.yml配置详解
__静禅__
02-07 2397
一、Cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的. es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。  cluster.name可以确定你的集群名称,当你的elasticsearch集群在
ELK-ElasticSearch-官方文档note
chuopi0561的专栏
06-29 501
一、getting started use case 1.1 存储大数据，做查询 1.2 存储日志 1.3 从第三方收集数据，进行分析、查询 1.4 分析聚合数据，利用kibana展示 基本概念 2.1 near realtime 近实时 2.2 cluster（集群） 有多个nod...
【大数据----ElasticSearch】命令1
Sunny
06-01 523
CURL命令 curl -XPUT 'http://node1.sunny.cn:9200/index_name/' PUT/POST都可以CURL创建索引 简单认为是可以在命令行下访问url的一个工具 curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具，使用 curl可以简单实现常见的get/post请求。 -x 指定http请求的方法 HEAD GET POST PUT...
Elasticsearch基础篇(四)：Elasticsearch7.x的官方文档学习(Set up Elasticsearch)
后端开发
10-03 4625
在 Elasticsearch 中，存在一些敏感设置，不能仅仅依赖文件系统权限来保护其值。为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了一个密钥库（keystore）以及工具来管理这些敏感设置。
elasticsearch No alive nodes found in your cluster 解决
goddnss的博客
06-20 5347
首先检一下host及端口是否正确，网络通不通。 其次想一下你的代码有没有bulk这类批量发送数据的操作，如果发送的数据超过默认的100MB，也会报这个错，我就中招了。解决办法就是把http.max_content_length这个参数调大即可。我是docker安装的es，因此我们把这个elasticsearch.yaml配置文件映射到宿主机。在挂载之前先在宿主机上创建这个文件！！ elasticsearch.yaml增加http.max_content_length配置 然后重新开一下容器（特别注意一下，如
JavaNote:java es番石榴jdk jdk8 jsonLombokmd线程jvm spring mvc vertx设计模式风暴
05-10
请叫我大师兄 Java Note Project 项目结构目录 bean 统一存放一些测试使用的model的bean，enum... 设计模式 简要说明 设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。 使用设计...
note: forward declaration of 'ark::es2panda::public_lib::Context'
最新发布
04-28
### Forward Declaration 的含义 在 C++ 中，`forward declaration` 是一种提前声明类或结构体的方式，允许程序员在尚未提供完整定义的情况下使用某些类型。这种技术主要用于优化头文件的加载时间以及减少不必要的...
note:前端基础笔记 ES+ Vue React TypeScript Webpack 前端性能优化
04-07
在"note-master"这个压缩包文件中，很可能包含了对这些前端技术的详细笔记和示例，可以帮助你深入理解并实践这些前沿的前端知识。学习和掌握这些内容，对于提升个人的前端开发技能和项目能力具有极大的帮助。
note:learning note 学习笔记
05-07
个人学习笔记 计算机学科基础 - 数据结构和算法 数据结构 哈希表 优先队列 后缀数组 红黑树 线段树 链表 栈 二叉树 图 算法 DFS、BFS 回溯法 排序 二分搜索 DP 贪心 KMP 目录 建设中... 掌握科班必备知识 ...Servic
simplenote：写日志的简约风格网站，欢迎使用和建议
01-30
搜索文章基于elasticsearch （内存不够了，暂停使用☻） 评论和关注等消息基于activemq： 数据结果处理： 开发： master采用的是rpc的微服务架构。 正常的架构请查看dev分支，适合学习整体的项目，dev不再作为主要...
Elasticsearch集群节点配置详解
ATCO[这里，只是顺手插曲]
09-19 796
注意：如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的，只要cluster.name设置一致，并且机器在同一网段下，启动的es会自动发现对方，组成集群。   2.elasticsearch-servicewrapper 1)安装 到github,https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper下载，把service...
ElasticSearch 一些配置参数
Angus
05-31 2028
1.数据目录和日志目录，生产环境下应与软件分离 1 2 3 4 5 6 7 8 #注意：数据目录可以有多个，可以通过逗号分隔指定多个目录。一个索引数据只会放入一个目录中！！ path.data:/path/to/data1,/path/to/data2 # Path to log files: path.logs:/path/to/logs # Pat...
elasticsearch配置文件详解
weixin_43298663的博客
11-08 734
由于公司的ES服务器近期出了点问题，这一块的任务交由及我，从完全不懂ES到现在慢慢了解它的配置参数，感觉收获比较多，在这里记录一下ES的核心配置文件elasticsearch.yml中的参数信息(就是从别人的博客中copy过来的)； 配置文件位于es根目录的config目录下面，有elasticsearch.yml和logging.yml两个配置，主配置文件是elasticsearch.yml，日志配置文件是logging.yml，elasticsearch调用log4j记录日志，所以日志的配置文件可以按
elasticsearch配置文件
weixin_34361881的博客
05-04 286
elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西。cluster.nam...
Elasticsearch【7】05：ES的基本操作
weixin_40612128的博客
03-16 990
一、ES的基本操作 针对ES的操作，官方提供了很多种操作方式。 https://www.elastic.co/guide/index.html 在实际工作中使用ES的时候，如果想屏蔽语言的差异，建议使用REST API，这种兼容性比较好，但是个人感觉有的操作使用起来比较麻烦，需要拼接组装各种数据字符串。 针对Java程序员而言，还有一种选择是使用Java API，这种方式相对于REST API而言，代码量会大一些，但是代码层面看起来是比较清晰的。 下面在操作ES的时候，分别使用一下这两种方式： 使用R
分布式搜索elasticsearch配置文件详解
云计算?
04-02 1966
elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西。 cluster.name: elasti...
入门必学！elasticsearch7.x专业术语详解
qq_34168515的博客
08-31 2309
文章目录Glossary of terms 专业术语analysiscluster跨集群复制 cross-cluster replication (CCR)跨集群搜索 cross-cluster search (CCS)文件 ocument领域 field过滤 filter追随者指数 follower indexid索引 index索引别名 index alias领导者索引 leader index映射 mapping节点 node主分片 primary shard询问 query恢复 recovery重新
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