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在JavaScript的ES5版本中Array数组的reduce方法详解
函数声明 reduce callback initialValue 参数说明 callback 回调函数 格式为function prev next initialValue 初始值 可选参数 返回值 最后一次执行callback 回调函数
web前端
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《再也不怕elasticsearch》REST API调用
REST API调用 大家好我是迷途 一个在互联网行业 摸爬滚打的学子 热爱学习 热爱代码 热爱技术 热爱互联网的一切 再也不怕elasticsearch系列 帅途会慢慢由浅入深 为大家剖析一遍 各位大佬请放心 虽然这个系列帅途有时候更新的
再也不怕elasticsearch
elasticsearch
es
Java
elasticsearch7.17.3实现按terms传入内容排序,类似mysql中order by filed()的排序方式
现有一个需求 需要在elasticsearch中实现用terms筛选内容 并且按terms传入的内容顺序排列 类型于mysql中order by filed 的排序方式 具体实现如下 目录 一 需求 二 整体思路 三 es查询语句 四 ja
esjava
elasticsearch
mysql
Java
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Elastic Stack简介及es简单操作
如果你没有听说过 Elastic Stack 那你一定听说过 ELK 实际上 ELK 是三款软件的简称 分别是 Elasticsearch Logstash Kibana 组成 在发展的过程中 又有新成员 Beats 的加入 所以就形成了
es
es统计所有数量的坑
最近在统计线上的数量时 会发现始终都是10000 觉得很奇怪 先来说一下场景 我使用的是7 2版本的es 需要统计所有数量 后来发现数量下面有个relation gte的属性 然后在网上一搜 发现es 7 X在数据量很大时 数量都会是100
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Java
ES 搜索7 (多词查询)
多词查询 如果我们一次只能搜索一个词 那么全文搜索就会不太灵活 幸运的是 match 查询让多词查询变得简单 GET my index my type search query match title BROWN DOG 上面这个查询返回所
es
ES学习——介绍
前言 在了解Elasticsearch之前 我们应该先了解下 什么是搜索引擎 目前有哪些主流的搜索引擎 搜索引擎搜索的质量应该如何评价 简介 什么是ES es全称为Elasticsearch 是一个高度可扩展且开源的全文检索和分析引擎 它可
elasticsearch
es学习
搜索
es
es基础操作
列出所有索引 列出所有索引 列出所有的数据库 GET cat indices v 添加索引 PUT goods settings 副本数 number of replicas 1 分片数 number of shards 5 删除索引 DE
es
ES词典热加载-通过修改ik分词器源码实现热加载自定义词典
逻辑 自定义词典的数据从mysql加载 只需要重启一次ES即可 后续热加载 实现 在自定义词典的init方法中实现每隔一定时间读取mysql并写入自定义词典的逻辑
ELK
es
ik分词器
分词
词典
Es中索引的删除操作
package com atguigu es test import org apache http HttpHost import org elasticsearch action admin indices delete DeleteI
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elasticsearch
搜索引擎
大数据
权衡问题---学习了微服务各大常用组件的一点思考
1 没有什么技术可以完全通用 只要深度使用一定需要从业务出发对技术进行权衡 从几个例子出发 1 ES的分片机制天生支持分布式 同时也带来了分布式了弊端 排序和算分问题 搜索的场景需要严格的定制化 通过对mapping的修改可以支持算分的调整
分布式
Java
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思考
理论
【ElasticSearch(五)进阶】两种_search检索方式,match_all检索,Query DSL基本使用...
ElasticSearch 五 进阶 两种 search检索方式 match all检索 Query DSL基本使用 一 导入测试数据 ElasticSearch官方为我们准备了一部分测试数据供调试使用 我们可以Kinaba内进行数据导入处
Java
elasticsearch
es
sql
mysql
8、es---深入聚合数据分析
一 bucket与metric 1 bucket相当于mysql的group by 2 metric 对一个数据分组执行的统计 比如说求平均值 求最大值 求最小值 二 实战 1 例1 查询参数及结果说明 GET tvs sales sear
es
java中实现es count distinct
需求 说一下最近项目中碰到的一个es方面的需求 在一个字段columnB里面 获取特定值0的总数据量 然后在这些数据里面 再做另一个字段columnA的去重并得到该字段值的集合 方案 两种方案写成sql类似如下 两次es查询 SELECT
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Java
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ES自己手动高亮
背景 es的高亮真的是一言难尽 经常出现各种各样的高亮异常 如 高亮错位 高亮词错误等等 而且 用wildcardQuery 等 也无法高亮 可能是我技术不精吧 总是调不好这玩意 因此决定手写高亮 废话不多说 直接上代码 1 第一步 处理高
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数据库
ES 搜索21 (function_score查询 关键字 functions 和 weight 滤集提升权重分)
过滤集提升权重 回到 忽略 TF IDF 里处理过的问题 我们希望根据每个度假屋的特性数量来评分 当时我们希望能用缓存的过滤器来影响评分 现在 function score 查询正好可以完成这件事情 到目前为止 我们展现的都是为所有文档应用
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ES 搜索21 (functionscore查询 关键
【elasticsearch】memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
解决方法 开启bootstrap memory lock 修改文件 etc elasticsearch elasticsearch yml 上面那个报错就是开启后产生的 如果开启还要修改其它系统配置文件 bootstrap memory l
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Elasticsearch笔记4 基础入门
执行分布式检索 一个查询操作 在ES分布式环境中分为两步 查询与合并 查询阶段 ES集群向所有分片传递查询语句 分片接收到请求后 执行搜索并建立一个长度为top n的优先队列 存储结果 top n 的大小取决于分页参数 top n from
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全文检索
Elasticsearch使用系列-ES增删查改基本操作+ik分词
一 安装可视化工具Kibana ES是一个NoSql数据库应用 和其他数据库一样 我们为了方便操作查看它 需要安装一个可视化工具 Kibana 官网 https www elastic co cn downloads kibana 和前面安
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数据库
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es 搜索推荐:Suggest
搜索推荐 Suggest 概述 搜索一般都会要求具有 搜索推荐 或者叫 搜索补全 的功能 即在用户输入搜索的过程中 进行自动补全或者纠错 以此来提高搜索文档的匹配精准度 进而提升用户的搜索体验 这就是Suggest 四种Suggester
ElasticSearch
中间件
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