"fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "interests": { "type": "text", "fielddata": true, "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "last_name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type"...
结果:使用ik_smart中文分词器分词后系统无法匹配出哪怕是100%相同的结果 二、排查过程 1.ES-mapping创建 1.创建indice PUT indice_example 2.创建对应的type和mapping POST /indice_example/type_1/_mapping { "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above...
创建订单索引order_index,并添加测试数据。 ## 删除索引## DELETE order_index## 新建索引PUT order_index{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "keyword"},"amount": {"type": "integer"}}}## 添加数据POST order_index/_bulk?refresh{ "create": { } }{ "name": "老万", "amount"...
所谓词条查询,也就是ES不会对查询条件进行分词处理,只有当词条和查询字符串完全匹配时,才会被查询到。 1.1 等值查询-term 等值查询,即筛选出一个字段等于特定值的所有记录。 SQL: select * from person where name = '张无忌'; 而使用ES查询语句却很不一样(注意查询字段带上keyword): GET /person/_search "q...
像使用match或者query_string这样的高层查询都属于全文查询, 查询 日期(date) 或整数(integer) 字段,会将查询字符串分别作为日期或整数对待。 查询一个(not_analyzed)未分析的精确值字符串字段,会将整个查询字符串作为单个词项对待。 查询一个(analyzed)已分析的全文字段,会先将查询字符串传递到一个合适的分析器,然...
def convert_query(query): """ Convert Elasticsearch query to use keyword and text fields appropriately """ if isinstance
字段可以设置子字段,比如对于text 字段有sort和聚合查询需求的场景,可以添加一个keyword子字段以支持这两种功能。 字段数量如果太多会降低ES 的性能,用户需要合理设计字段。同时为了避免字段爆炸,ES 有如下优化使用方式: (1) 用户可以在某个父层级字段设置 enabled: false 来防止其下面创建子字段 mapping ,但是能被行...
(); // 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"))); 03、多值查询-terms 多条件查询类似Mysql里的IN查询,例如: select * from persons where sect in('明教','武当派'); ES查询...
{"mappings": {"data": {"dynamic": "false","_source": {"includes": ["XXX"] -- 仅将查询结果所需的数据存储仅_source中 },"properties": {"state": {"type": "keyword", -- 虽然state为int值，但如果不需要做范围查询，尽量使用keyword，因为int需要比keyword增加额外的消耗。"doc_values...