例如,你可能希望查看销售量最高的10个产品,可以使用terms聚合以及其size和order参数来实现: 代码语言:JSON AI代码解释 GET /sales/_search{"size":0,"aggs":{"top_products":{"terms":{"field":"product_id","size":10,"order":{"_count":"desc"}}} 在这个例子中,top_products是一个terms聚合,用于按...
例如,你可能希望查看销售量最高的10个产品,可以使用terms聚合以及其size和order参数来实现: GET /sales/_search{"size":0,"aggs":{"top_products":{"terms":{"field":"product_id","size":10,"order":{"_count":"desc"}}} 在这个例子中,top_products是一个terms聚合,用于按product_id对销售记录进行分...
common_terms query 最有趣之处在于它能自适应特定领域的停用词,例如,在视频托管网站上,诸如 “clip” 或“video”之类的高频词项将自动表现为停用词,无须保留手动列表。 例如,文档频率高于 0.1% 的词项将会被当作高频词项,词频之间可以用 low_freq_operator、high_freq_operator 参数连接。设置低频词操作符为 “...
在TermInSetQuery中,我们发现lucene还做了一个优化,当terms中term的个数小于16个时候,会将terms的查询转化为bool的should查询,直接合并倒排链可能比上面的构建bitSet会更快,可以用到RoaringDocIdSet的各种优化。这里也给了一些优化的灵感。 综上,整个TermInSetQuery中构建DocIdSet的核心查询流程流程为: 那么,为什么有...
terms:基于文档中某个字段的值,将文档分组到各个桶中。 date_histogram:基于日期字段,将文档按照指定的时间间隔分组到各个桶中。 histogram:基于数值字段,将文档按照指定的数值范围分组到各个桶中。 range:根据设置的范围,将数据分为不同的桶。 以下是一个使用terms分桶聚合的例子: ...
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder=newSearchSourceBuilder();// 这样构造的查询条件,将不进行score计算,从而提高查询效率searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword","明教"))); 1.2 多值查询-terms ...
terms:按某个字段的不同值进行分组(类似 SQL 的 GROUP BY)。 range:根据数值范围对字段进行分组。 date_histogram:基于时间字段按固定时间间隔分组。 histogram:基于数值字段按固定间隔分组。 filter:根据查询条件过滤文档。 filters:根据多个查询条件将文档分为多个不同的桶。
默认情况下,Elasticsearch 将 terms 查询限制为最多 65,536 个词。 可以使用index.max_terms_count设置来更改此限制。 要将现有文档的字段的值用作搜索词,请使用词项查找(terms lookup)参数。 boost (可选, float) 用于降低或增加查询的相关性评分的浮点数。默认为 1.0。 你可以使用 boost 参数来调整包含两...
"terms": { "session_id": [ "institute" ] } }, { "term": { "vectorization_method": "title+content" } } ] } }, "query_vector": [], "k": 10, "num_candidates": 10 }, "size": 0 } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("field1", "value1"));02. 只关注聚合结果而不关注文档细节时，Size 设置为 0 利用分片查询缓存 参考示例：SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 添加聚合查询 sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("term_agg").field("field")...