在orders索引中使用terms lookup查询,根据user_id字段的值来查询对应的订单。 4. 测试并优化查询性能 在实现多索引关联查询后,重要的是要测试查询性能并根据需要进行优化。这可能包括调整索引映射、使用更高效的查询语句、增加缓存等策略。 总结 虽然Elasticsearch不直接支持多索引关联查询,但通过应用层关联、Join数据类型...
es Terms Lookup详解 “Elasticsearch 是有弹性的”。 很多方面。 不要指定任何内容,它仍然会为您的所有数据建立索引。 而且,这一点也不坏。 但是,要从 Elasticsearch 中获得最大价值(并减少费用),你将必须进行一些配置。更重要的是,你必须根据自己的业务需求需要来做一些自己的配置。 如何提高相关性? 相关性是 ...
Elasticsearch:Terms lookup query - 关联两个不同索引的搜索 我们知道 Elasticsearch 的搜索和传统的 RDMS 搜索是不同的。它不可以使用 joins 来把两个不同索引关联起来,并进行搜索。我们针对多个索引的搜索只限于: 这样的操作。上面的操作不能使得我们的搜索结果进行任何的关联,因为搜索的结果都是分开的。在实际...
match query比phrase match的性能要高10倍,比proximity match的性能要高20倍。 但是别太担心,因为es的性能一般都在毫秒级别,match query一般就在几毫秒,或者几十毫秒,而phrase match和proximity match的性能在几十毫秒到几百毫秒之间,所以也是可以接受的。
通过上图可以看到,Term-level queries一共有11种查询类型,标红的四种查询是我们常用的查询:term query、terms query、range query、wildcard query。本文将先介绍:term query、terms query这两种查询!Let's Go! 02 数据准备 以博客的数据为例,数据结构如下: ...
一、方案汇总 根据《Elasticsearch权威指南》以及官网中的介绍,ES针对关联关系的处理主要有如下方式: 1.应用层关联 2.非规划化数据 3.嵌套对象 4.父子关系文档 5.Terms lookup跨索引查询 二、具体方案解析 1.应用层关联 实际上通过多次查询实现数据的关联查询。在第一个
还可以通过terms lookup语法来解决terms参数元素过多的情况。 三、非规范化数据 为了获得较好的检索性能,最好的方法是在索引建模时进行非规范化数据存储,通过对文档数据字段的冗余保存避免访问时进行关联查询。 比如下面的例子,希望通过用户姓名找到他写的博客文章。
id属性指明我们在执行索引文档的books域。 path属性告诉es应该从哪个域中加载term。 terms lookup filter的缓存设置 filters和scope在es faceting的应用 faceting的结果只基于查询结果。如使用filters,那filters不会对facet用来的统计计算文档产生影响。 scope,可以扩展facet统计计算的文档范围。
"query": { "terms": { "name": [ "accha", "ghazali" ] } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 上面的查询会匹配name字段为accha和ghazali的文档。 除了直接指定查询的term列表,还可以使用Terms lookUp功能,也就是指定某一个存在的文档的某一个字段(可能是数字、字符串或者列表)来作...
POST /blogs_index/_doc/_search { "query": { "terms" : { "author" : ["方才兄","方才"]} } } 该语句等价于sql语句【where author in (“"方才兄","方才")】 4.2 Terms lookup mechanism——等价于mysql的联表查询 比如:有如下数据: POST _bulk {"index":{"_index":"blogs_index","_type...