2024-01-25(ElasticSearch)

附上:ElasticSearch从入门到精通,史上最全(持续更新,未完待续,每天一点点)_elasticsearch从入门到精通,史上最全-CSDN博客

1.ES中存储不是重要的,搜索查询功能才是ES的核心

2.ES提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。

常见的查询类型:查询所有,全文索引,精确查询,地理查询,复合查询。

3.精确查询的值是不可分割的整体,所以可以采用精确查询来做。

4.ES是分布式的,并且会将数据切分开的存储到不同的服务器上。所以ES会面临深度分页问题。

5.ES还可以把搜索结果高亮显示。例如百度搜索Java,Java关键字会红色显示。

原理:服务端将搜索结果中的关键字用标签标记出来,然后在页面中给标签添加CSS样式。

6.ES中的数据聚合:

聚合可以实现对文档数据的统计,分析,运算,聚合常见有三类:

桶聚合:用来对文档做分组

度量聚合:用来计算一些值,比如最大值,最小值,平均值等

管道聚合:其他聚合的结果为基础做聚合

7.技术都是根据需求来的,业务场景的使用推动技术的发展。业务高于技术。技术为业务服务。

8.ES中的分词器,包含三个部分:

character filters:在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符,替换字符

tokenizer:将文本按照一定的规则切割成词条。

tokenizer filter:将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换,同义词处理,拼音处理等。

9.ES实现自动补全功能的查询

自动补全对字段的要求:类型是completion类型,字段值是多词条的数组

10.ES && MySQL 对比:

ES中的index索引库就类似于MySQL中的数据库。

ES中的Type类型就类似于MySQL中对于表的定义。

ES中的document文档就是最终存储数据的地方,类似于MySQL中表的一条数据。

ES中的Field字段类似于MySQL中的列的概念。

ES中的shard分片:一台服务器,无法存储大量的数据,ES把一个index里面的数据,分为多个shard,分布式的存储在各个服务器上面。

相关推荐
LaughingZhu7 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-12
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
木圭的AI时代指南10 小时前
Spark-X2.5 长输入 Agent 实测:全量读取陷阱与解释器寻找死循环复盘,附可复现任务
大数据·分布式·spark
dongsdh11 小时前
部署python
大数据·elasticsearch·搜索引擎
QYR-分析11 小时前
重轨受电弓行业深度报告:市场格局、技术迭代与发展前景
大数据·数据库·人工智能
镜像视界(浙江)科技有限公司12 小时前
《视频孪生之上:二维展示终结,三维空间计算重构城市逻辑》——跨摄像连续表达 × 三角测量厘米级定位 × 动态轨迹建模,构建新一代城市空间
大数据·人工智能·算法·矩阵·音视频·空间计算
大大大大晴天12 小时前
每天认识一个组件:元数据平台 DataHub
大数据
m0_5474866612 小时前
《大数据分析导论》全套PPT课件2026
大数据·大数据分析
starzy199013 小时前
Flink高级之CEP深度剖析:Pattern API、NFA引擎与风控实战
大数据·flink
星禾元亨15 小时前
生成式 AI 时代的架构演进与 GEO 优化:实体企业 AI 落地避坑指南
大数据·人工智能·架构·自动化·创业创新
IT毕设实战小研15 小时前
基于大数据的国内主要农作物产量趋势分析与可视化
android·java·大数据·django·课程设计