Elasticsearch提供了基于ISON的DSL(DomainSpecificLanquage)来定义查询。目录一、常见查询类型二、DSLQuery基本语法 三、全文检索查询3.1match查询：会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索，语法：3.2multimatch查询：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段，语法：四、精确查询 五、地理查询 5.1geo_bounding_box：查询geopoint值落在某个矩形范围的所有文档​编辑 5.2geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档六、复合查询 一、常见查询类型查询所有：查询出所有数据，一般测试用。 

查看es集群状态：curl-XGEThttp://localhost:9200/_cat/health?v如果?后面加上pretty，能让返回的json格式化。加上?v的返回结果，如下：epochtimestampclusterstatusnode.totalnode.datashardsprireloinitunassignpending_tasksmax_task_wait_timeactive_shards_percent162299357723:32:57testgreen1009739252196190000-100.0%解释如下：cluster，集群名称status，集群状态gre

目录一、环境描述二、安装ES2.1下载Elasticsearch2.2解压Elasticsearch2.3创建es服务账号/密码2.3修改服务器配置2.4配置节点2.4.1配置说明2.4.2配置高可用集群2.4.2.1maser节点服务配置2.4.2.2node1节点服务配置2.4.2.3node2节点服务配置2.4.2.3node3节点服务配置2.4.2.3node4节点服务配置2.4.3服务启动2.4.4验证服务启动有没有成功2.4.4.1ps查看有没有es进程2.4.4.2访问服务三、部署Kibana3.1下载Kibana3.2解压3.3配置Kibana3.4 给账号密码做目录授权3.5

本文已收录至Github，推荐阅读👉Java随想录微信公众号：Java随想录文章目录doc_values&fielddatamulti-fields分桶聚合Histogram指标聚合Percentilescardinality管道聚合嵌套聚合基于查询结果的聚合&基于聚合结果的查询聚合排序countterm聚合查询是Elasticsearch中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。下面是一些常见的聚合查询类型：MetricAggregations（指标聚合）：这些聚合操

概述    我们再起初创建索引的时候由于数据量、业务增长量都并不大，常常不需要搞那么多分片或者说某些字段的类型随着业务的变化，已经不太满足未来需求了，再或者由于集群上面索引分布不均匀导致节点直接容量差异较大等等这些情况，此时我们就需要重建索引。案例    信步云生产环境es集群由于2022年2月刚上线，诸多服务与下半年才逐渐接入导致不同月份的索引之间数据差异较大，导致节点之间容量差了10%以上。    此时有人就有疑问了，为什么会这样呢？索引都是按照同一个模板创建的，大家的分片都是一样的，并且es集群各个节点之间的shard也是比较均衡的。    问题就在这里，es是按照shard进行重平衡的

1.安装ElasticSearch(存储和检索数据)#拉取ElasticSearchdockerpullelasticsearch:7.4.2#ES的配置文件存放的位置mkdir-p/mydata/elasticsearch/config#ES相关的数据mkdir-p/mydata/elasticsearch/data#将"http.host:0.0.0.0"(可以被任何的机器访问)的配置写入elasticsearch.yml中（注意冒号后面的空格）echo"http.host:0.0.0.0">>/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml#设

前言Lucene全文检索主要分为索引、搜索两个过程，对于索引过程就是将文档磁盘存储然后按照指定格式构建索引文件，其中涉及数据存储一些压缩、数据结构设计还是很巧妙的，下面主要记录学习过程中的StoredField、DocValue以及磁盘BKDTree的一些相关知识。参考：https://juejin.cn/post/6978437292549636132https://juejin.cn/user/2559318800998141/postsLucene原理与代码分析完整版.pdfhttps://lucene.apache.org/core/9_9_0/core/org/apache/luce

概述   前几篇咱们讲了es的语法、存储的优化、常规运维等等，今天咱们看下如何备份数据和恢复数据。     在传统的关系型数据库中我们有多种备份方式，常见有热备、冷备、全量+定时增量备份、通过开发程序备份等等，其实在es中是一样的。   官方建议采用snapshot方式进行备份与恢复（它是有点冷备的意思，采用直接物理copy的方式，适合大数据量情况下），民间开源的有elasticsearch-dump方式进行备份但是这种方式只适用于小数据量的情况下，它是基于scroll语法进行的备份操作。    咱们今天就一起看下如何操作snapshot。es支持把快照保存到远端s3、hdfs、azure、g

版本elasticsearch-8.11.1，解压安装完后，修改安装目录下conf/jvm.options，默认配置如下：-Xms4g-Xmx4g默认的配置占用内存太多了，调小一些：-Xms256m-Xmx256m        由于es和jdk是一个强依赖的关系，所以当我们在新版本的ElasticSearch压缩包中包含有自带的jdk，但是当我们的Linux中已经安装了jdk之后，就会发现启动es的时候优先去找的是Linux中已经装好的jdk，此时如果jdk的版本不一致，就会造成jdk不能正常运行。进入bin目录下修改elasticsearch配置vim./elasticsearch####

项目设计目的：本项目旨在开发一个病情聊天机器人，利用Neo4j图数据库和Elasticsearch全文搜索引擎相结合，实现对病情相关数据的存储、查询和自动回答。通过与用户的交互，机器人可以根据用户提供的症状描述，给出初步的可能诊断和建议，并提供推荐的医生或医院信息。功能需求：用户输入症状描述，机器人根据症状查询数据库，返回可能的诊断结果。根据诊断结果，机器人提供相应的建议和治疗方案。提供医生和医院的推荐信息，包括专长、资质和患者评价等。支持用户提问和机器人解答的对话交互。支持用户对机器人回答的评价和反馈。表结构设计：#mermaid-svg-qSDu7b7H6Cb2bMPf{font-fami