ES(笔记)
es就是json请求体代替字符串查询
dsl查询和过滤,一个模糊查询,一个非模糊查询
must,should 做模糊查询的,里面都是match,根据查询内容进行匹配,filter过滤,term词元查询,就是等值查询。range
-
query : 查询,所有的查询条件在query里面
-
bool : 组合搜索bool可以组合多个查询条件为一个查询对象,这里包含了 DSL查询和DSL过滤的条件
-
must : 必须匹配 :与(must) 或(should) 非(must_not)
-
match:分词匹配查询,会对查询条件分词 , multi_match :多字段匹配
-
filter: 过滤条件
-
term:词元查询,不会对查询条件分词
-
from,size :分页
-
_source :查询结果中需要哪些列
-
sort:排序
分词器:
什么叫分词,在全文检索的理论中,通过关键字查询文档索引进行匹配
倒排索引,正派索引
正排索引,就是一个一个匹配,然后赛选数据。
倒排索引:根据分词器进行分词,语义转换,排序,分组操作生成词元,词元对应文档id
操作es,首先要获取客户端,所以我们要工具类,拿到客户端。
es为什么查询快,因为基于倒排索引,然后就问你倒排索引,非常热点的面试题。
分词器作用
数据的查询是否精准和分词器有很大关系,它默认是英文的分词器
中文的分词器
IK分词器
ES对中文做分词器,默认是英文分词器,10年了还是IK分词器。
要写上,anlyzer:“ik smart”
ik 分词器中有个config文件夹,加上自己想要分词的词语即可。
解压后放到Es插件中
mappering 映射 都是自动给我们创建的,有默认mappering
给的什么数据,就自动解析,默认映射类型。
详细映射写法
analyzer 索引分词器,索引创建时使用的分词器
search_analyzer: 搜索改字段的值,传入的查询内容的分词器。
多字段索引:当对该字段需要使用多种索引模式时使用。如:城市搜索 New York"city":"city":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } 解释:相当于给 city取了一个别名 city.raw,city的类型为text , city.raw的类型keyword 搜索 city分词 ; 搜索city.raw 不分词那么以后搜索过滤和排序就可以使用city.raw字段名 |
相当于又是text又是keyword?
排序不分词,相当于多了个别名。
默认文档映射
public class ESClientUtil {public static TransportClient getClient(){TransportClient client = null;Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "elasticsearch").build();try {client = new PreBuiltTransportClient(settings).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));} catch (UnknownHostException e) {e.printStackTrace();}return client;}}
API结合Es
简单的增删改查,就不讲了吧,大概流程都是差不多,都是获取的客户端.方法,增删改查的。
先批量插入100条数据,做测试用的
@Testpublic void test4(){
// 批量新增100次TransportClient client = esClientUtil.getClient();BulkRequestBuilder bulkRequestBuilder = client.prepareBulk("shopcar99", "user");for (int i = 0; i < 100; i++) {IndexRequestBuilder indexRequestBuilder = client.prepareIndex("shopcar99", "user", i + "");HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("id",i);map.put("name","zhang"+i);map.put("sex",i%2==0?"n":"nv");map.put("age",26+i);map.put("intro",i+"qweqeq");indexRequestBuilder.setSource(map);bulkRequestBuilder.add(indexRequestBuilder);}BulkResponse bulkItemResponses = bulkRequestBuilder.get();System.out.println(bulkItemResponses);}
DSL查询+DSL过滤
主要的层级关系
query -> bool -> must -> match
先去那query,再去拿bool,分词是must-》match
filter->range
把层级理清楚了,代码就懂了。
@Testpublic void test5(){TransportClient client = esClientUtil.getClient();SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch("shopcar99");SearchRequestBuilder user = requestBuilder.setTypes("user");
// 3分页查询,排序,指定查询字段,查询条件
// 分页requestBuilder.setFrom(0);requestBuilder.setSize(10);
// paixurequestBuilder.addSort("age",SortOrder.ASC);
// 第一个字段叫做包含的 会查出第一个参数中设置的字段
// 第二个参数 exclude 排除 就是排除掉第二个参数中的字段,其他字段全部都要查出来。String [] include = {"id","name","age","sex","intro"};requestBuilder.setFetchSource(include,null);
// 为什么要用bool,
// query -> bool -> must -> match
// bool,直接拿到bool那个层级
// 分词区间等级查询,must->matchBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();List<QueryBuilder> must = boolQuery.must();
// 模糊查询
// must.add(QueryBuilders.matchQuery("intro","1"));MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("intro", "qweqeq");must.add(matchQueryBuilder);
// bool->filter->rangeList<QueryBuilder> filter = boolQuery.filter();QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(30).lte(70);//等值查询TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("sex", "n");filter.add(termQueryBuilder);requestBuilder.setQuery(boolQuery);SearchResponse searchResponse = requestBuilder.get();SearchHits hits = searchResponse.getHits();System.out.println(hits.getTotalHits());SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
// hits里面还有hits,这里面就是数据for (SearchHit documentFields : hits1) {System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());}client.close();}
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oracle with as是临时表还是变量
在 Oracle 数据库中,WITH 子句(也称为 Common Table Expressions,简称 CTE)不是用来创建临时表或变量的。但它在查询中提供了一种临时命名结果集的方式,这些结果集可以在主查询或该 WITH 子句内的其他 CTE 中被引用。 …...
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速记员也要失业了-低延迟的实时语音转文字RealtimeSTT;ComfyUI提升旧照片的质量;将屏幕内容转换为具体动作;PDF完美转换为MarkDown工具
✨ 1: RealtimeSTT RealtimeSTT 是一款易用、低延迟的实时语音转文字库,适用于语音助手等应用。 RealtimeSTT是一个易于使用、低延迟的实时语音转文本库。它通过监听麦克风并将语音转录为文本,是语音助手和需要快速且精准的语音转文本应用的理想选择。…...
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《雅思口语真经总纲1.0》笔记——第四章:口语素材大全(part1、part2、part3回答准则及练习方法,不包括范例答案)★★★★★
文章目录 口语素材大全Part1回答五大准则准则 1:能扩展则充分扩展,不能扩展则自信停下。准则 2:扩展答案的时候可以采取在说出答案之后再给出原因的方式,也可以给出与答案有关的更多细节。准则 3:回答时要给出完整的句子,而不是蹦词。准则 4:…...
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springboot笔记示例六:fastjson2集成
springboot笔记示例六:fastjson2集成 本文md下载 https://download.csdn.net/download/a254939392/89491102本文md文档下载地址 #springboot json官方说明 https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.6.RELEASE/reference/html/boot-features-json.htmlsprin…...
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Wipro与西门子合作集成PAVE360软件以变革汽车软件研发
盖世汽车讯 据外媒报道,领先的技术服务与咨询公司Wipro宣布与西门子公司建立战略合作伙伴关系,将通过将西门子的PAVE360软件和数字孪生技术与Wipro的汽车工程与数字化转型功能集成,以变革汽车软件开发。PAVE360此次合作旨在解决软件定义汽车快速演进所带来的汽车软件开发日益…...
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问界新M7Ultra上市,配置大升级,理想L7有压力吗?
2024年5月31日夜晚,问界新M7 Max焕新版正式上市,新车主要针对外观、配置作出调整,新车型命名问界新M7 Ultra,官方分别推出了2款配置车型,这两款配置又分别推出五座版和六座版,官方指导价在28.98-32.98万元。根据外观可以看到,问界新M7 Ultra的前脸设计更加简约,车辆换装…...
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“霸总雷军”发财报,又赢了
朋友们,5月23日,小米发布2024年Q1业绩公告。小米第一季度营收人民币755亿元,同比增长27%。雷军想必对今年的业绩是满意的。从2020年提出高端战略后,这是小米首次在财报中将其形容为“取得显著成效”。与之相对的是,2024年第一季度小米经调整净利润达人民币65亿元,同比增长…...
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前端基础入门三大核心之HTML篇 —— IndexedDB详解
前端基础入门三大核心之HTML篇 —— IndexedDB详解 什么是IndexedDB?为什么选择IndexedDB? 基本概念数据库(Database)对象仓库(Object Store)索引(Index)事务(Transactio…...
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【Python设计模式12】观察者模式
观察者模式(Observer Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一种一对多的依赖关系,使得多个观察者对象在一个主题对象的状态发生变化时能够自动接收到通知并更新。观察者模式在很多场景下非常有用,比如事件驱动系统、…...
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Redis 主从搭建简单教程
安装单机 首先拿到安装包 wget https://download.redis.io/releases/redis-7.0.15.tar.gz然后进行解压 tar -zxvf redis-7.0.15.tar.gz 然后创建一个文件夹myredis将原始配置文件进行备份 mkdir /myrediscp redis.conf /myredis/redis7.conf 将配置文件复制进去 最后使用vim编…...