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详细说明Elasticsearch的Metric聚合主要用于统计在某个字段中的最大、最小、平均数、和、标准差等数值型数据统计指标。下面让我们详细介绍Metric聚合的使用方法,并给出一个完整的示例。
Elasticsearch 聚合(Aggregation)是 Elasticsearch 中用于处理搜索结果的重要工具之一。它可以帮助我们对搜索结果进行各种数据统计和分析,以便更好地理解搜索结果数据的特征和趋势。
Elasticsearch 聚合(Aggregation)是 Elasticsearch 中用于处理搜索结果的重要工具之一。它可以帮助我们对搜索结果进行各种数据统计和分析,以便更好地理解搜索结果数据的特征和趋势。
前面了解了Elasticsearch索引模板的概念,今天我们学习一下Elasticsearch中的别名(Alias)
前面了解了索引的一些操作,特别是手动创建索引,但是批量和脚本化必然需要提供一种模板方式快速构建和管理索引,于是就有了索引模板(Index Template)的出现,它是一个可重用的定义自动索引配置的模板,它可以应用于新创建的索引。通过索引模板,我们可以在创建新索引时自动分配默认的映射、设置参数、添加别名等操作。这样能够使得新创建的索引遵循一致的规范,并且可以减少手动配置的时间和工作量。
前面了解了Elasticsearch中对索引及文档的基本操作。今天了解Es中非常重要的一个概念:分词。在 Elasticsearch 中,中文分词的首选分词器是 ik 分词器。在本文中,我们将介绍如何使用 ik 分词器将商品名称(name)字段进行分词,并详细介绍分词过程及结果等。
在Elasticsearch中,文档是索引的基本单位。一个文档代表了一个JSON对象,它包含了一个或多个字段,每个字段有一个字段名和一个字段值。一个索引可以包含多个文档,每个文档都有一个唯一的ID。
前面了解了Elasticsearch的一些基本概念,现在我们开始学习怎么使用Elasticsearch。在使用之前先需要准备一个Elasticsearch环境,我们需要使用到Elasticsearch及Kibana(Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台)。这里我们使用docker-compose在Linux环境中安装一套Elasticsearch及Kibana。
ElasticSearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引,搜索、排序、过滤。