文章目录基础环境嵌套查询的问题使用nested类型joinnestedvsjoin基础环境使用docker来搭建环境(es+kibana)docker-compose.yaml可以使用https://github.com/xieruixiang/study_config/blob/master/docker/es_kibana/docker-compose.yaml中的后续的操作都在kibana中进行嵌套查询的问题下面的例子通过PUTorder创建表结构，POSTorder/_doc/10001填充表数据，goods使用es的自动类型推断，且是由多个对象组成GETorder/_search是想
一、CommonJs规范CommonJS是一种模块化规范，用于在JavaScript应用程序中组织和管理代码的模块。它定义了模块的导入和导出机制，使得开发者可以将代码分割成可复用的模块，并在不同的文件中引用和使用这些模块。CommonJS规范有以下几个主要特点和用途：模块化组织代码：CommonJS允许将代码按功能或逻辑分类成独立的模块，每个模块只负责特定的功能，使代码更加可维护和可复用。隔离命名空间：每个模块都有自己独立的作用域，不会与其他模块中的变量和函数冲突，有效避免命名冲突。代码加载管理：CommonJS规范提供了模块的加载和缓存机制，可以确保模块只会被加载一次，避免重复加载和执行，提
在使用云上的一个ES集群的时候，发现搜索性能很差，查看分片情况，发现ES有12个节点，索引创建了10个分片，1个副本，最后20个分片全在其中3个节点上，分布不均衡，实际只消耗了3个节点的资源，所以性能很差，再次创建新的索引，发现仍然是这种情况，最后通过下面的命令查到集群reblance属性是noneGET_cluster/settings参考：https://www.jianshu.com/p/a81ca31bb316使用下面的命令恢复平衡PUT_cluster/settings{ "persistent":{ "cluster.routing.rebalance.enable":"all"
今天重新搭建es的时候出现这个问题 以及给相关的文件夹权限但是还是不可以。这里提供一个解决问题的方法。解决思路： 放弃自动挂载，采用手动进行将容器内的文件粘贴出来。问题解决1、直接运行esdockerrun-d--nameelasticsearch-p9200:9200-p9300:9300-e"discovery.type=single-node"elasticsearch:7.6.0发现可以正常运行并正常访问端口号（开放端口号）2、拷贝es容器文件夹config到宿主机目录dockercpelasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config自己
一、索引库操作1、mapping属性mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：1)type：字段数据类型，常见的简单类型有：①字符串：text(可分词的文本)、keyword（精确值，如品牌、国家、ip等不拆分的数据，这种拆分没意义）②数值：long、integer、short、byte、double、float（es的底层是用java实现的，所以和java一致）③boolean④date⑤object对象，对象可以任意嵌套，对象的子属性可以参与搜索注：es没有数组，但是允许每个类型有多个值2）index：是否创建倒排索引默认为true(创建)，为所有的字段都创建倒排
1. ES61.1 let变量声明以及声明特性声明变量leta;letb,c,e;letf=100,g="红石榴21",h=[];特性：变量不能重复声明letstart="许巍";letstart="刀郎";//报错块级作用域全局、函数、eval{letstr="红石榴21"}console.log(str);//strisnotdefined不仅仅针对花括号，ifelsewhilefor中都是块级作用域不存在变量提升console.log(song);letsong="罗刹海市";//Cannotaccess'song'beforeinitialization不影响作用域链{letscho
学习es可以参考mysql（相比mysql而言，es所需的cpu、内存更多） 什么是Elasticsearch Elasticsearch简称es，是由Elastic和search组成。Elastic的意思是有弹性的，search的意思是搜索。弹性：es是一个天生支持分布式，不需要借助zk等其他的三方组件就能实现的分布式，理论上讲可以无限进行扩容搜索:es是一个搜索引擎。(和mysql的搜索区分开)。es是一个由java开发的，借助qpi提供服务mysql是关系型数据库，每个表中的一些字段都有关联，数据库三大范式。所以mysql更适合做业务相关的关联查询。而es是非关系型数据库，更擅长做搜索
测试提到给ES配置了许多数据存储目录，但是在实测当中发现数据基本上只往其中一块盘去写数据（监控了磁盘读写速率），询问是否可以并发写以便提高性能。此前，我给ES配置多个数据目录（path.data）主要是为了增大存储上限，如果机器上配备有RAID卡直接使用存储卡做raid0的单一大目录就十分便捷，无需考虑多目录的问题了。对测试遇到的问题试验及查证如下：一个shard只会分配在一个物理目录上面,它不会再被切分存储到多个目录盘上单索引具有足够的分片时，数据会写到多个盘（分片数>data节点数）所以，多目录在一般情况下没有并发写的效果，多磁盘推荐使用raid0，磁盘I/O可以均匀分布到所有磁盘。查证官
在Elasticsearch(ES)中，布尔查询（BooleanQuery）是一种查询类型，它允许你组合多个查询子句以控制搜索结果的匹配逻辑。minimum_should_match是布尔查询中一个重要的参数，用于指定至少应该匹配的子句数量。minimum_should_match的值可以是一个具体的数字，也可以是一个百分比。它的具体含义取决于查询中的should子句的数量。当minimum_should_match是一个整数时，它表示至少需要匹配的should子句数量。例如，如果将minimum_should_match设置为2，而查询中有4个should子句，那么至少需要匹配其中的2个子句
文章目录数据搜索DSL实现查询文档搜索结果处理RestClient实现旅游案例酒店搜索和分页酒店结果过滤我周边的酒店酒店竞价排名elasticsearch最擅长的是搜索和数据分析。数据搜索DSL实现查询文档常见的查询类型包括：查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all全文检索（fulltext）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：match_querymulti_match_query精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：idsrangeterm地理（geo）查询：根据经纬度查询
