基于 ElasticSearch 文件 检索 系统(源码+数据库),项目经过测试,可完美运行! IDEA打开项目,或者到处jar包运行接口,默认端口80,gitbook列表变更请修改spring.gitbook.ds 4. 数据初始化 /admin/createIndex 创建索引 /admin/update /admin/reset 清空es数据(不删除索引)和mysql数据 浏览器中顺序执行创建索引和更新文档调用即可。
1适合java爱好者 2 Elasticsearch 是基于 Apache Lucene 的开发的分布式的、开源的搜索分析引擎,支持各种数据类型,包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。 Elasticsearch 因其简单的 REST API、分布式特性、高 性能 、可扩展而闻名。 Elasticsearch 是 Elastic 产品栈的核心,Elastic 产品栈是个开源工具集合,包括 ElasticSearch 、Logstash和Kibana,Beats等,用于数据接收、存储、分析、可视化。 3可用于做ppt和 ElasticSearch 初学者
Elasticsearch 是目前 大数据 领域最热门的技术栈之一,经过近8年的发展,已从0.0.X版升级至6.X版本,虽然增加了很多的特性和功能,但是在主体架构上,还是没有太多的变化。下面就把我对于ES使用 实践 的一些经验总结一下,供大家参考;也请大家拍砖。 一、 硬件环境选择: 如果有条件,尽可能使用SSD硬盘, 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性。IO的 提升 ,会极大改进ES的速度和 性能 。 二、系统拓朴设计: ES集群在架构拓朴时,一般都会采用Hot-Warm的架
Elasticsearch 的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的 路径可在 ES 的配置 文件 ../config/ elasticsearch .yml 中配置。磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。 Elasticsearch 重度使用磁盘,你的磁盘能处理的吞吐量 越大,你的节点就越稳定。 1、使用 SSD。就像其他地方提过的, 他们比机械磁盘优秀多了。 2、使用 RAID 0。条带化 RAID 会提高磁盘 I/O,代价显然就是当一块硬盘故障时整个就故障了。不要 使用
index.refresh_interval 配置一个刷新时间,将index buffer刷新到os cache的时间间隔,刷新到os cache的数据才可以被索引到,默认是1s.如果对实时性搜索要求不高的地方,可设置时间为30s,提高 性能 。 number_of_replicas 对于集群数据节点 >=2 的场景...
ES 默认使用的是懒加载.当Search 请求过来时,才会将要查询的index 所有的数据加载到内存中做处理(一问:如果index数据超级大.是怎么处理的). 这种情况下会出现一个问题: 当数据量大的时候,会有一个明显的等待.因为ES 需要先将对应index 数据加载到内存,然后才能做查询. 这时,有三种解决办法: 1. 饿加载 2. 饿加载全局序数(二问: 这个全局序数,是怎么回
抱歉,我不太明白您的问题。您需要关于 Elasticsearch 的数据删除操作的信息吗?如果是的话,可以使用 Elasticsearch 提供的 Delete API 来删除单个或多个文档。例如,您可以使用以下命令删除具有指定 ID 的单个文档: DELETE /my_index/_doc/1 您也可以使用 Query DSL 来删除与特定条件匹配的多个文档。例如,以下命令将删除所有 age 字段小于 30 的文档: DELETE /my_index/_doc/_delete_by_query "query": { "range": { "age": { "lt": 30 希望这可以帮助您。
铭毅天下: 使用Wildcards: 您可以尝试使用通配符查询。例如,要查询第4、5、6位的手机号,您可以使用查询语句180???0766,其中?代表一个字符。这样的查询应该比脚本查询更高效。 预处理数据: 如果这种查询是常见的需求,您可以考虑在数据预处理阶段就提取手机号的第4、5、6位,并将其作为单独的字段存储。然后,您可以直接对这个字段进行精确匹配查询。 深度探索 Elasticsearch 8.X:function_score 参数解读与实战案例分析 zhihaokesion: 老师您好,ngram把手机号1-11分词后,如何精准搜索手机号18088890766,第4位,第5位,第6位。目前想到的办法是使用,"script" : { "source": "doc['id'].value.indexOf('3') == 8", "lang": "painless" }。但效率不高 Elasticsearch 如何自定义扩展词库? 元元的李树: 感谢博主您的建议。 表情包 Elasticsearch 如何自定义扩展词库? 铭毅天下: 对于你的场景,我有以下几个建议: 优化字典:尝试清理和优化你的字典,例如,去除重复词条,去除不必要的词条等。 使用更大的内存:自定义分词字典会占用内存,所以可以考虑增加 Elasticsearch 节点的内存。 使用多级字典:你可以考虑将字典拆分成多个小字典,然后在不同的场景下使用不同的字典。例如,你可以根据企业的行业、地区等信息,将企业名称分到不同的字典中。 调整相关参数:你可以考虑调整一些和分词器有关的参数,例如,分词缓存的大小等。 使用第三方插件:如果你的需求无法通过 Elasticsearch 的内置分词器满足,你也可以考虑使用一些第三方的分词插件,例如,IK、Ansj等。 这只是一些基本的建议,你可能需要根据你的具体情况进行试验和调整 Elasticsearch 如何自定义扩展词库? 元元的李树: 感谢博主的答复,我再尝试下。 有个业务场景是,想导入几千万条企业名称作为自定义分词字典,以求能提高分词准确率,这个自定义分词文件大概有2G大小。ES导入自定义分词字典后,就是在您说的写入的环节有影响,而且持续的时间很长,ES像卡顿一样,不知道博主有没有一些调优的建议,比如提高哪些ES的参数(和自定义分词有关)?