.aggregations("agg_province", agg-> agg.sum(sum -> sum.script(script -> script.inline(inline -> inline.lang(ScriptLanguage.Painless) // 因为 address 是一个复杂类型,因此不可直接通过 doc 来访问, 只可通过 params['_source']来访问 .source("// 因为 address 是一个复杂类型,因此不可直接通过 ...
.aggregations("agg_province", agg-> agg.sum(sum -> sum.script(script -> script.inline(inline -> inline.lang(ScriptLanguage.Painless) // 因为 address 是一个复杂类型,因此不可直接通过 doc 来访问, 只可通过 params['_source']来访问 .source("// 因为 address 是一个复杂类型,因此不可直接通过 ...
script_score:自定义算分函数算法 运算模式:算分函数的结果、原始查询的相关性算分,两者之间的运算方式,包括: multiply:相乘 replace:用function score替换query score 其它,例如:sum、avg、max、minfunction score的运行流程如下:1)根据原始条件查询搜索文档,并且计算相关性算分,称为原始算分(query score) 2)根据...
则 _source 不会返回,值返回 fields.source(config->config.filter(filter->filter.includes("*"))).scriptFields("has_hobby",field->field.script(script->script
{“script_fields”:{ “test1”:{ “lang”:“groovy”, “script”:“while(true){print 'don’t use script'}” } } } 避免层级过深的聚合查询, 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗,建议在服务层通过程序来组装业务,也可以通过pipeline的方式来优化。
“script_fields”:{ “test1”:{ “lang”:“groovy”, “script”:“while(true){print 'don’t use script'}” } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 避免层级过深的聚合查询, 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗,建议在服务层通过程序来组装业务,也可以通过pipeline 的方式来优化。
.subAggregation(AggregationBuilders.sum("sum_agg").field("field")) ); // 设置size为0,只返回聚合结果而不返回文档 sourceBuilder.size(0); 03. 日期范围查询使用绝对时间值 日期字段上使用 Now,一般来说不会被缓存,因为匹配到的时间一直在变化。因此, 可以从业务的角度来考虑是否一定要用 Now,尽量使用绝...
脚本(script)合理使用 我们知道脚本使用主要有 3 种形式,内联动态编译方式、_script 索引库中存储和文件脚本存储的形式;一般脚本的使用场景是粗排,尽量用第二种方式先将脚本存储在 _script 索引库中,起到提前编译,然后通过引用脚本 id,并结合 params 参数使用,即可以达到模型(逻辑)和数据进行了分离,同时又便于脚本...
简单的单聚合无法表达出多字段聚合的需求，在谷歌过后我寻找到了这样一种解决方案：使用script，即脚本来描述我的需求。下面这段agg就是为了表达我想要根据我的需求灵活处理的一个方式：这一段脚本的作用很明显，就是告诉es：当a字段或者b字段包括1的时候，扔到桶1；当a字段或者b字段包括2的时候，扔到...
该字段本质上是不存在的,所以需要检索时要加上 fields * GET test03/_search { "fields": [ "*" ], "runtime_mappings": { "emotion_falg": { "type": "keyword", "script": { "source": """ if(doc['emotion'].value>5)emit('1'); if(doc['emotion'].value<5)emit('-1'); if(...