我在查询中使用geo_distancefilter和tire，它工作正常:search.filter:geo_distance,:distance=>"#{request.distance}km",:location=>"#{request.lat},#{request.lng}"我预计结果会以某种方式包括到我用于过滤器的地理位置的计算距离。有没有办法告诉elasticsearch在响应中包含它，这样我就不必在ruby​​中为每个结果计算它？==更新==我在谷歌群组中的foundtheanswer:search.sortdoby"_geo_distance","location"=>"

如果不必像这样进行搜索就可以对元素进行计数，那就太好了Obj.search("id:*").count这可能吗？ 最佳答案 在ElasticSearch中，您可以使用计数API对所有元素进行计数curl-XGEThttp://localhost:9200/index/_count参见CountAPI他们网站上的文档。 关于ruby-有没有办法计算ElasticSearch或Tire中索引的所有元素？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht

我对在Rails应用程序中使用Elasticsearch还很陌生，我正在使用耐嚼的gem来实现它。当我通过railss在开发模式下运行我的Rails应用程序时，我然后通过elasticsearch命令运行Elasticsearch并运行rakechewy:reset:all为我的数据创建索引。这样做一切正常，但如果我重新启动服务器，我必须再次运行rakechewy:reset:all命令以重建索引，否则我会收到错误消息。当我重新启动服务器时，索引会发生什么变化？服务器停止时是否销毁？我不是很熟悉Elasticsearch的功能，所以希望有人能对幕后发生的事情有所了解。

运行:Ruby1.9.3p0(2011-10-30修订版33570)[x86_64-darwin11.2.0]，Rails3.2.0我正在尝试通过跨协会的TIREgem进行Elasticsearch。出于某种原因，在TIRE导入或偶尔在View上执行rake时，我不断收到以下错误/错误:Daves-MacBook-Pro:outdoordave$rakeenvironmenttire:importCLASS=GearFORCE=true[IMPORT]Deletingindex'gears'[IMPORT]Creatingindex'gears'withmapping:{"gear":

文章目录一.搭建集群时出现错误错误日志elasticsearch.logorg.elasticsearch.cluster.block.clusterblockexception:blockedby:[service_unavailable/1/statenotrecovered/initialized];原因：解决方案：一.搭建集群时出现错误错误日志elasticsearch.logorg.elasticsearch.cluster.block.clusterblockexception:blockedby:[service_unavailable/1/statenotrecovered/i

我通过elasticsearch-rails(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-rails)在Rails4中使用ElasticSearch我有一个带有电子邮件属性的用户模型。我正在尝试使用文档中描述的“uax_url_email”分词器:classUser我按照wiki(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-rails/wiki)和elasticsearch-model文档(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-ra

目录一、下载Elasticsearch1.选择你要下载的Elasticsearch版本二、采用通用搭建集群的方法三、配置三台es1.上传压缩包到任意一台虚拟机中2.解压并修改配置文件(配置单台es)3.配置三台es集群4.设置后台启动和开机自启(可选)一、下载Elasticsearch1.选择你要下载的Elasticsearch版本es下载地址这里我下载的是二、采用通用搭建集群的方法集群搭建方法三、配置三台es1.上传压缩包到任意一台虚拟机中上传方式有两种第一种：使用xftp上传直接拖动过去就可以了。第二种：使用lrzsz先安装yum-yinstalllrzsz切换到要上传的位置cd/opt/

IK分词器本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。简介倒排索引众所周知，ES是一个及其强大的搜索引擎，那么它为什么搜索效率极高呢，当然和他的存储方式脱离不了关系，ES采取的是倒排索引，就是反向索引；常见索引结构几乎都是通过key找value，例如Map；倒排索引的优势就是有效利用Value，将多个含有相同Value的值存储至同一位置。分词器为了配合倒排索引，分词器也就诞生了，只有合理的利用Value，才会让倒排索引更加高效，如果一整个Value不进行任何操作直接进行存储，那么Value和key毫无区别。分词器Analyzer通常会对Value进行操作：一、字符过滤，过滤掉html标签；二、分

数据同步的方式数据同步的2大方式基于SQL查询的CDC(ChangeDataCapture)：离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据。也就是我们说的基于SQL查询抽取；无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟;工具软件以Kettle（ApacheHop最新版）、DataX为代表,需要结合任务调度系统使用。基于日志的CDC：实时消费日志，流处理，例如MySQL的binlog日志完整记录了数据库中的变更，可以把binlog文件当作流的数据源；保障数据一致性，因为binlog文件包含了所有历史变更

我在elasticsearch上运行了以下查询curl-XGET"http://localhost:9200/games_201403031340/_search?pretty=true"-d'{"query":{"field":{"title":"ca"}}}'结果我得到了这个错误"error":"SearchPhaseExecutionException[Failedtoexecutephase[query],allshardsfailed;shardFailures{[znmo0cd5Q3S2_ymuDANqKw][games_201403031340][1]:SearchPar