{ "top_hits":{ "from":0, "size":1000000, "version":false, "explain":false, "_source":{ "includes":[ "rep_no", "staff_name", "rep_group", "score" ], "excludes":[ ] } } }, "voiceCount":{ "cardinality":{ "field":"filename" } }, "durationAll":{ "sum":{ "field":...
TopHitsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.topHits("top_hits").sort("time", SortOrder.DESC).size(1); SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations(); // 主要是避免索引不...
序列图 经验丰富的开发者小白经验丰富的开发者小白请问如何使用es top_hits去重java?首先,你需要创建Elasticsearch客户端然后,创建SearchRequest对象接下来,设置去重字段和聚合方式执行搜索请求,并获取响应结果最后,处理搜索结果并提取去重后的字段值完成 通过
top_hits的java代码 java代码格式: publicstaticStringgetTopHitsDSL(){SearchSourceBuildersearchSourceBuilder=SearchSourceBuilder.searchSource();AggregationBuilderareaCodeAgg=AggregationBuilders.terms(自己命名的聚合名称).field(聚合字段) .order(Terms.Order.aggregation("_term",true)).size(10000) .subAggregation(...
接下来,我们使用`bucket_selector`聚合操作来过滤掉只有一个唯一值的桶。最后,我们使用`top_hits`聚合操作来获取每个桶中的文档。 第四步:解释DSL语句 现在,我们将逐一解释以上DSL语句中每个聚合操作的作用和含义: - `terms`聚合操作用于按a字段进行分桶,并设置`min_doc_count`参数为2,以确保只有那些至少有两...
//ES默认size为100PUT my_index/_settings{"index.max_inner_result_window":"1000000"} //利用start+size分页时,默认start+size不能大于10000PUT my_index/_settings{"index":{"max_result_window":10000000}} 最后编辑于:2020.08.05 10:50:29
(6)Top hits Aggregation 取符合条件的前n条数据记录。下面查询全校年龄排在前2位的学生,仅需返回学生姓名和年龄。 curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d { "aggs": { "top_age": { "top_hits": { ...
# 命中数量过大时有一定的 性能xxx GET /indexname/_search { "size": 0, "aggs": { "my_agg":{ "terms": { "field": "value", "order": { "_count": "asc" } }, "aggs": { "page": { "top_hits": { "from": 3, "size": 3 } } } } } } ## collapse 聚合 需要后期处理...
ES为用户提供两类查询API,一类是在查询阶段就进行条件过滤的query查询,另一类是在query查询出来的数据基础上再进行过滤的filter查询。这两类查询的区别是: query方法会计算查询条件与待查询数据之间的相关性,计算结果写入一个score字段,类似于搜索引擎。filter仅仅做字符串匹配,不会计算相关性,类似于一般的数据查询,所以...
只会缓存设置了size=0的查询对应的结果。不会缓存hits。但是会缓存 Aggregations和Suggestions Cache Key LRU算法,将整个JSON查询串作为Key,与JSON对象的顺序相关,不会被jvm gc 分片Refresh时候,Shard Request Cache会失效。如果Shard对应的数据频繁发生变化,该缓存的效率会很差 ...