MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...例如，假设我们有一个包含用户信息和订单信息的集合 users，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDname：用户名orders：订单列表，每个订单包含以下字段：order_id：订单IDorder_date...：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...user_id: "$_id", name: 1, order_id: 1, order_date: 1, total_amount: 1 } }])上面的聚合操作将嵌套文档展开后按照用户
的方式去删除索引中的数据。...实际是批量删除数据的意思 功能：根据特定的查询条件对ES相关索引中某些特定的文档进行批量删除。...当我们再次搜索的时候，会搜索全部然后过滤掉有删除标记的文档。因此，该索引所占的空间并不会随着该API的操作磁盘空间会马上释放掉，只有等到下一次段合并的时候才真正被物理删除，这个时候磁盘空间才会释放。...相反，在被查询到的文档标记删除过程同样需要占用磁盘空间，这个时候，你会发现触发该API操作的时候磁盘不但没有被释放，反而磁盘使用率上升了。...使用Delete By Query 删除API注意事项： 1， 一般生产环境中，使用该API操作的索引都很大，文档都是千万甚至数亿级别。
ES中不同的索引类型底层使用不同的数据结构。...3.查询优化 3.1 不建议带*查询 ES 搜索时，支持索引的前缀带*匹配，如：abc*，会匹配的所有 abc 开头的索引，abc_201501~ abc_201901都会被查询到，如果再带上复杂查询条件...abc_201901, abc_201902; 3.2 不建议复杂的聚合查询 ES 的聚合查询需要在内存中将符合条件的文档进行排序或者聚合。...=123 group by abc.driver_id; ES 在查询时会根据 routing 字段先定位到具体的 shard，然后在该 shard 上做具体的过滤和聚合，避免遍历索引所在的所有 shard...前缀传递*号，ES 会遍历全部索引匹配是否命中，这种方式效率非常低，消耗资源非常大，难以利用ES的高效索引查询，建议不要前缀带*查询。
分词后是否需要排序和聚合，即fielddata是否需要打开。...segment中，后台的ES通常在以下两种模式下连续维护Lucene段：当删除或更新文档时，旧文档被标记为已删除，新文档被创建，ES会跟踪这些标记为delete的文档，适时对其进行合并。...从目前线上的经验来看，单次聚合查询，一般100w分桶消耗在10GB内存左右。线上16C64G规格集群，建议控制聚合查询在3层嵌套100w分桶以下。...十三、正确理解模版order属性ES的模版中，适用于相同index的模版，会按照order顺序，从低到高，逐级生效。高order模版会覆盖之前低order模版的相同设置。...索引变换期间，零停服十五、避免过度使用PipelinePipeline提供了ES预处理的能力，类似于MySQL的SP，但是过多的pipeline使用，会增大es集群元数据管理的压力，消耗ES有限的计算资源
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。...注：es7已废弃。因为在关系型数据库中table是独立的（独立存储），但es中同一个index中不同type是存储在同一个索引文件中的，因此不同type中相同名字的字段的定义（类型）必须一致。...5）映射mapping mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它处理es数据的一些使用规则设置也叫做映射...GET ip:/my_index/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "" } } } } 如果想查询匹配到全部关键词的文档，可以用 and...bool 查询可以把任意多个简单查询组合在一起，使用 must、should、must_not、filter 选项来表示简单查询之间的逻辑，它们的含义如下： must 文档必须匹配 must 选项下的查询条件
ES的关系类型类似Oracle中的嵌套表。 2. 嵌套类型 要避免跨对象匹配的发生，可以使用嵌套类型（nested type），它将活动索引到分隔的Lucene文档。...对象与嵌套的区别在于映射，这会促使ES将嵌套的内部对象索引到邻近的位置，但是保持独立的Lucene文档，如图2所示。在搜索时，需要使用nested过滤器和查询，这些会在Lucene文档中搜索。 ?...图2 嵌套类型使得ES将多个对象索引到多个分隔的Lucene文档 在某些用例中，像对象和嵌套类型那样，将所有数据存储在同一个ES文档中不见得是明智之举。...搜索和聚合嵌套文档 使用nested在嵌套文档上运行搜索和聚合，使ES连接在同一个分块中的多个Lucene文档，并将连接后的结果数据看作普通的ES文档。...举例来说，如果一个分组有很多活动，要增加一个新活动，那么就是增加一篇新的活动文档。如果使用嵌套类型的方式，ES不得不重新索引分组文档，来囊括新的活动和全部已有活动，这个过程就会更慢。 1.
这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。这里用到了 Logstash，后面会介绍。...Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。...索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。 1.5 Logstash 的用途是什么？...5.2 详解 QueryDSL 查询 DSL: Domain Specific Language 5.2.1 全部匹配 match_all 示例：查询所有记录，按照 balance 降序排序，只返回第...定义哪些字符串属性应该被看做全文本属性 ( full text fields ) 定义哪些属性包含数字，日期或地理位置 定义文档中的所有属性是否都能被索引 ( _all 配置 ) 日期的格式 自定义映射规则来执行动态添加属性
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。...这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。这里用到了 Logstash，后面会介绍。...Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。...5.2 详解 QueryDSL 查询 DSL: Domain Specific Language 5.2.1 全部匹配 match_all 示例：查询所有记录，按照 balance 降序排序，只返回第...定义哪些字符串属性应该被看做全文本属性 ( full text fields ) 定义哪些属性包含数字，日期或地理位置 定义文档中的所有属性是否都能被索引 ( _all 配置 ) 日期的格式 自定义映射规则来执行动态添加属性
这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。这里用到了 Logstash，后面会介绍。...Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。...索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。 1.5 Logstash 的用途是什么？...> DSL: Domain Specific Language ### 5.2.1 全部匹配 match_all 示例：查询所有记录，按照 balance 降序排序，只返回第 11 条记录到第...- 定义哪些字符串属性应该被看做全文本属性 ( full text fields ) - 定义哪些属性包含数字，日期或地理位置 - 定义文档中的所有属性是否都能被索引 ( _all 配置 )
设置字段的时候，务必过一下如下图示的流程。根据实际业务需要，主要关注点： 数据类型选型； 是否需要检索； 是否需要排序+聚合分析； 是否需要另行存储。 ? 核心参数的含义，梳理如下： ?...适用于：email 内容、某产品的描述等需要分词全文检索的字段； 不适用：排序或聚合（Significant Terms 聚合例外） keyword 类型：无需分词、整段完整精确匹配。...为了防止非常慢的通配符查询，通配符不能以任何一个通配符*或？开头。 适用类型：keyword。 如下匹配，类似 MySQL 中的通配符匹配，能匹配所有包含加湿器的文章。...核心功能：match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索; 只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置"position" 与搜索词项相同的文档。...当使用嵌套文档时，使用通用的查询方式是无法访问到的，必须使用合适的查询方式（nested query、nested filter、nested facet等），很多场景下，使用嵌套文档的复杂度在于索引阶段对关联关系的组织拼装
你是否遇到：在使用了一段时间 ES 之后，期望使用 ES 的其他功能，例如聚合、排序，但因为字段类型受限，无奈只能进行reindex等一系列问题？...，索引版本的继承，目前索引模板是所有匹配的都会合并，这样会造成索引模板有一些冲突问题， 6.0 将会只匹配一个，索引创建时也会进行验证 - Load aware shard routing， 基于负载的请求路由...它们通常用于过滤（查找所有发布状态的博客文章）、排序和聚合。keyword 字段只能精确匹配。...query 的关注点除了是否之外，还关注这些文档的匹配度有多高 他们本质上的区别是是否参与相关性得分。在查询过程中，官方建议可以根据实际使用情况配合使用 filter 和 query 。...常见的聚合方式，诸如：max、min、avg、range、根据 term 聚合等等，这些都比较好理解，功能使用上也没有太多疑惑，下面主要介绍题主在使用过程中遇到的坑点以及指标聚合嵌套查询。
，直接使用索引时分词器即可，否则会出现无法匹配的情况下 分词使用建议 明确字段是否需要分词，不需要分词的字段就将type设置为keyword，可以节省空间和提高写性能 善用_analyze API，查看文档的具体分词结果...当一个查询语句位于Query或者Filter上下文时，es执行的结果会不同，对比如下： 上下文类型 执行类型 使用方式 Query 查询与查询语句最匹配的文档，对所有文档进行相关性算分并排序 1.query...2. bool中的must和should Filter 查找与查询语句相匹配的文档，只过滤不算分,经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能 1.bool中的filter...，查询的时候同时查询所有的倒排文件，然后做结果的汇总即可 Lucene便是采用了这种方案，它构建的单个倒排索引称为segment，合在一起称为index，与ES中的index概念不同。...读性能优化 读性能主要受以下几方面影响： 数据模型是否符合业务模型 数据规模是否过大 索引配置是否优化 查询语句是否优化 读性能优化 - 数据建模 高质量的数据建模是优化的基础 将需要通过script脚本动态计算的值提前算好作为字段存到文档中
：匹配所有结果的子句 multi_match：多字段条件 match_phrase：短语查询， 4.2.3 精准查询-Term query term：匹配和搜索词项完全相等的结果 terms：匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果...Keywords： keyword：适用于索引结构化的字段，可以用于过滤、排序、聚合。...Frozen indices（冻结索引）：有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据，Frozen indices的数据命中频率小，不适用于高搜索负载...must：必须满足子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。...should：可能满足 or子句（查询）应出现在匹配的文档中。 must_not：必须不满足 不计算相关度分数 not子句（查询）不得出现在匹配的文档中。
这种我们称为顺序扫描法，需要遍历所有的记录进行匹配。...在 ES 中，这些被描述为所有包含特定 term 文档的 id 的集合。...别忘了，ES 默认可是会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 ES 针对索引进行了深度的优化。 在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。...Roaring Bitmaps (for filter cache)：在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...对高位进行聚合 (以高位做 key，value 为有相同高位的所有低位数组)，根据低位的数据量 (不同高位聚合出的低位数组长度不相同)，使用不同的 container(数据结构) 存储。
，需要遍历所有的记录进行匹配。...在 ES 中，这些被描述为所有包含特定 term 文档的 id 的集合。...别忘了，ES 默认可是会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 ES 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。...Roaring Bitmaps (for filter cache) 在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...对高位进行聚合 (以高位做 key，value 为有相同高位的所有低位数组)，根据低位的数据量 (不同高位聚合出的低位数组长度不相同)，使用不同的 container(数据结构) 存储。
在 ES 中，这些被描述为所有包含特定 term 文档的 id 的集合。...别忘了，ES 默认可是会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 ES 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。...Roaring Bitmaps (for filter cache) 在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...缓存 filters 不需要太多的内存，它只保留一种信息，即哪些文档与 filter 相匹配。同时它可以由其它的查询复用，极大地提升了查询的性能。...对高位进行聚合 (以高位做 key，value 为有相同高位的所有低位数组)，根据低位的数据量 (不同高位聚合出的低位数组长度不相同)，使用不同的 container(数据结构) 存储。
Query 内又可以细分为2个阶段，本质上是一个基于CBO的倒排合并过程： （1） 对查询语句进行拆解，预估每个子语句的匹配结果数量； （2） 对符合条件的最小结果集进行遍历，检查其是否匹配其他查询子语句...Lucene内最核心的倒排索引，本质上就是Term到所有包含该Term的文档的DocId列表的映射。...查询时需要解压。 （4）内部结构： 2. _source Field ： 是Stored Fields 中的一个特殊的超大字段，包含该条文档输入时的所有业务字段的原始值。...Fielddata Cache：可以理解为ES 在内存中实时动态构建的文档 “正排索引” 缓存，主要是用于text 跟聚合场景。...拆分：用户可以通过 Composite Aggregation 这一类特殊的聚合，高效地对多级聚合中的所有桶进行分页。
，需要遍历所有的记录进行匹配。...在 ES 中，这些被描述为所有包含特定 term 文档的 id 的集合。...内存爆了… 别忘了，ES 默认可是会对全部 text 字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此 ES 针对索引进行了深度的优化。 在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。...Roaring Bitmaps (for filter cache)：在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...对高位进行聚合 (以高位做 key，value 为有相同高位的所有低位数组)，根据低位的数据量 (不同高位聚合出的低位数组长度不相同)，使用不同的 container(数据结构) 存储。
3.4 过滤聚合 前言 ElasticSearch第一篇：ElasticSearch基础：从倒排索引说起，快速认知ES 这篇博文的主题是ES的查询，因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景，形成下面的图：...1 词条查询 所谓词条查询，也就是ES不会对查询条件进行分词处理，只有当词条和查询字符串完全匹配时，才会被查询到。 1.1 等值查询-term 等值查询，即筛选出一个字段等于特定值的所有记录。...最后返回文档结果；而filter是先判断是否满足查询条件，如果不满足会缓存查询结果（记录该文档不满足结果），满足的话，就直接缓存结果，filter不会对结果进行评分，能够提高查询效率。...，结果中默认只会返回10条文档数据（当然我们关心的是聚合的结果，而非文档）。...这意味着我们对全部数据进行了聚合，但现实应用中，我们常常对特定范围的数据进行聚合，例如下例。 案例：查询明教中的最大年龄。 这涉及到聚合与条件查询一起使用。
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