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有阿里空间怎么做网站,音乐网站建设方案,wordpress 内容 管理员查看,电子政务门户网站建设汇报一、查询和过滤 1.1 相关性分数 #xff1a;_score 默认情况下#xff0c;Elasticsearch 按相关性得分对匹配的搜索结果进行排序#xff0c;相关性得分衡量每个文档与查询的匹配程度。 相关性分数是一个正浮点数#xff0c;在搜索的数据字段中返回。_score越高#xff0…一、查询和过滤 1.1 相关性分数 _score 默认情况下Elasticsearch 按相关性得分对匹配的搜索结果进行排序相关性得分衡量每个文档与查询的匹配程度。 相关性分数是一个正浮点数在搜索的数据字段中返回。_score越高文档的相关性越高。虽然每种查询类型可以以不同的方式计算相关性分数但分数计算还取决于查询子句是在查询上下文中运行还是在过滤器上下文中运行。 查询 在查询内容中查询子句判断”此文档与此查询子句的匹配程度如何” 除了判断文档是否匹配之外查询子句还计算 _score元数据字段中的相关性分数。 过滤 在过滤器中查询子句判断“此文档是否与此查询子句匹配”。” 答案很简单是或否。 不计算分数。过滤器上下文主要用于过滤结构化数据 1.2 查询和过滤示例 年龄age为28balance小于40000 {query: {bool: {must: [{ match: { age: 28 }}],filter: [ { range: { balance: { lte: 40000 }}}]}} }二、简单查询 2.1 查询所有–match_all {query: {match_all: {}} }2.2 term 查询 {query: {term: {email: {value: hattie}}} } 2.3 分页查询 默认返回前 10 条数据es 中也可以像关系型数据库一样给一个分页参数 from从第几条开始。 size多少条数据。 {query: {match: {gender: F}},from: 10,size: 20 }2.4 过滤返回字段 如果返回的字段比较多又不需要这么多字段此时可以使用_source指定返回的字段 {query: {match: {gender: F}},_source: [firstname], }2.5 最小评分 部分文档得分特别低说明这些文档和我们查询的关键字相关度很低。我们可以使用min_score设置一个最低分只有得分超过最低分的文档才会被返回。 {query: {match: {gender: F}},min_score:1.2 }2.6 高亮 {query: {match: {firstname: Nanette}},highlight: {fields: {firstname: {}}} }三、复合查询 复合查询是一种将多个查询组合起来进行检索的方式可以根据用户的需求进行灵活的组合和定制常见的复合查询包括 bool、boosting、constant_score、dis_max、function_score 。 3.1 bool查询 bool查询包括四种子句must, filter, should, must_not must返回的文档必须满足must子句的条件并且参与计算分值 filter返回的文档必须满足filter子句的条件。但是不会像Must一样参与计算分值 should返回的文档可能满足should子句的条件。在一个Bool查询中如果没有must或者filter有一个或者多个should子句那么只要满足一个就可以返回。minimum_should_match参数定义了至少满足几个子句。 must_not返回的文档必须不满足must_not定义的条件。 {query: {bool : {must : {term : { user.id : kimchy }},filter: {term : { tags : production }},must_not : {range : {age : { gte : 10, lte : 20 }}},should : [{ term : { tags : env1 } },{ term : { tags : deployed } }],minimum_should_match : 1,boost : 1.0}} }3.2 boosting查询增强查询 返回与查询匹配的文档同时降低也与查询匹配的文档的 相关性得分。 您可以使用boosting查询来降级某些文档而不将它们从搜索结果中排除。 {query: {boosting: {positive: {term: {text: apple}},negative: {term: {text: pie tart fruit crumble tree}},negative_boost: 0.5}} }顶级参数boosting positive 必需查询对象运行的查询。任何返回的文档都必须与此查询匹配。 negative 必填查询对象用于降低匹配文档的相关性得分的查询。 negative_boost 必需float 0 和 1之间的浮点数用于降低与negative查询匹配的文档的相关性分数。 3.3 Constant score查询恒定分数 包含过滤器查询并返回相关性得分等于boost参数值的每个匹配文档。 {query: {constant_score: {filter: {term: { title: 计算机 }},boost: 1.2}} }顶级参数constant_score filter 必需查询对象您希望运行的过滤器查询。任何返回的文档都必须与此查询匹配。 boost 可选浮点数浮点数用作与filter查询匹配的每个文档的恒定相关性得分。默认为1.0. 3.4 Dis_max 查询 Dis_max 查询是 Elasticsearch 中一种用于多个查询子句的组合查询方式。 它会同时执行多个查询并将每个查询的分值进行比较取最高分值作为文档的最终分值 {query: {dis_max: {queries: [{ term: { title: 计算机 } },{ term: { body: 计算机 } }],tie_breaker: 0.7}} }其中queries 字段包含了多个查询子句以数组的形式列出。在上面的例子中使用了两个 match 查询子句分别匹配 title 和 body字段中包含“计算机”的文档。当有多个查询子句时Dis_max 查询会返回所有查询的结果并进行分值计算选取分值最高的文档。tie_breaker 字段是可选参数其取值为一个介于 0 到 1 之间的浮点数代表除了分值以外的因素影响程度。当多个查询子句得分相等时使用该参数指定的权重进行打分。 3.5 function_score查询 场景例如想要搜索附近的肯德基搜索的关键字是肯德基但是我希望能够将评分较高的肯德基优先展示出来。但是默认的评分策略是没有办法考虑到餐厅评分的他只是考虑相关性这个时候可以通过 function_score query 来实现 PUT kfc {mappings: {properties: {name:{type: text,analyzer: ik_max_word},votes::{type: integer}}} }PUT kfc/_doc/1 {name:评分高的肯德基餐厅1,votes:100 } PUT kfc/_doc/2 {name:肯德基餐厅2,评分最低的肯德基餐厅,votes:10 }/按名称name搜索/GET kfc/_search {query: {match: {name: 肯德基}} }搜索结果默认情况下id 为 2 的记录得分较高因为他的 title 中包含两个肯德基。 如果我们在查询中希望能够充分考虑 votes 字段将 votes 较高的文档优先展示就可以通过function_score 来实现。 具体的思路就是在旧的得分基础上根据 votes 的数值进行综合运算重新得出一个新的评分。 具体有几种不同的计算方式 weightrandom_scorescript_scorefield_value_factor (1weight weight 可以对评分设置权重就是在旧的评分基础上乘以 weight他其实无法解决我们上面所说的问题。具体用法如下 {query: {function_score: {query: {match: {name: 肯德基}},functions: [{weight: 10}]}} }2random_score 为每个用户都使用一个不同的随机评分对结果排序但对某一具体用户来说看到的顺序始终是一致的 GET kfc/_search {query: {function_score: {query: {match: {name: 肯德基}},functions: [{random_score: {seed: 100,field: _seq_no}}]}} }3field_value_factor field_value_factor函数允许您使用文档中的一个字段来影响分数。 GET kfc/_search {query: {function_score: {query: {match: {name: 肯德基}},functions: [{field_value_factor: {field: votes,factor: 1.2,modifier: none}}]}} }field文档中的字段。 factor用于与字段值相乘的可选因子默认为1。 modifier应用于字段值的修饰符可以是以下之一none、log、 log1p、log2p、ln、ln1p、ln2p、square、sqrt、 或reciprocal。默认为none. 项目Valuelog取字段值的常用对数。由于此函数如果用于 0 到 1 之间的值将返回负值并导致错误因此建议改为使用log1p。log1p字段值加1取常用对数log2p字段值加2取常用对数ln取字段值的自然对数。由于此函数如果用于 0 到 1 之间的值将返回负值并导致错误因此建议改为使用ln1p。ln1p字段值加1取自然对数ln2p字段值加2取自然对数square字段值的平方与其自身相乘sqrt取字段值的平方根reciprocal将字段值取倒数1/x 运行结果 四、Es 全文查询 4.1 match match query 会对查询语句进行分词分词后如果查询语句中的任何一个词项被匹配则文档就会被索引到。 {query: {match: {name: 肯德基评分}} }4.2 match_phrase match_phrase 也会对查询的关键字进行分词但是它分词后有两个特点 分词后的词项顺序必须和文档中词项的顺序一致所有的词都必须出现在文档中 {query: {match_phrase: {name: {query: 肯德基评分,slop: 9}}} }slop 配置中间可以隔多少字符 4.3 combined fields combined_fields查询支持搜索多个文本字段 {query: {combined_fields : {query: 计算机,fields: [ title, content, body],operator: and}} }operator默认为or 4.4 multi_match match 查询的升级版可以指定多个查询域意思就是查询多个字段 {query: {multi_match : {query: Will Smith,fields: [ title, *_name ] }} }查询title、first_name、last_name字段。 五、Es 地理位置查询 创建一个索引 PUT city {mappings: {properties: {name: {type: keyword},location: {type: geo_point}}} }Elasticsearch 支持两种类型的地理数据 geo_point支持纬度/经度对的字段以及 geo_shape支持点、线、圆、多边形、多多边形等的字段。 {index:{_index:geo,_id:1}} {name:西安,location:34.288991865037524,108.9404296875}{index:{_index:geo,_id:2}} {name:北京,location:39.926588421909436,116.43310546875}{index:{_index:geo,_id:3}} {name:上海,location:31.240985378021307,121.53076171875}{index:{_index:geo,_id:4}} {name:天津,location:39.13006024213511,117.20214843749999}{index:{_index:geo,_id:5}} {name:杭州,location:30.259067203213018,120.21240234375001}{index:{_index:geo,_id:6}} {name:武汉,location:30.581179257386985,114.3017578125}{index:{_index:geo,_id:7}} {name:合肥,location:31.840232667909365,117.20214843749999}{index:{_index:geo,_id:8}} {name:重庆,location:29.592565403314087,106.5673828125} 使用postman导入数据 可参考 5.1 geo_distance 给出一个中心点查询距离该中心点指定范围内的文档 以(34.28,108.94) 为圆心以 600KM 为半径这个范围内的数据。 GET /city/_search {query: {bool: {must: {match_all: {}},filter: {geo_distance: {distance: 600km,location: {lat: 34.28,lon: 108.94}}}}} }5.2 geo_bounding_box 通过两个点锁定一个矩形查询在这个矩形内的点 GET /city/_search {query: {bool: {must: {match_all: {}},filter: {geo_bounding_box: {location: {top_left: {lat: 32.06,lon: 118.78},bottom_right: {lat: 29.98,lon: 122.02}}}}}} }{ “lat”: 32.06,“lon”: 118.78 } 和 {“lat”: 29.98, “lon”: 122.02 }构造出来的矩形中包含上海和杭州两个城市 5.3 geo_polygon 在某一个多边形范围内的查询。 GET /geo/_search {query: {bool: {must: {match_all: {}},filter: {geo_polygon: {location: {points: [{ lat: 23, lon: 100 },{ lat: 30, lon: 80 },{ lat: 30, lon: 120 }]}}}}} }5.4 geo_shape PUT /geo_shape {mappings: {properties: {name:{type: keyword},location: {type: geo_shape}}} }增加一条线 POST /geo_shape/_doc/1 {name: 西安-郑州,location: {type:linestring,coordinates: [[ 108.94, 34.27 ],[ 113.66, 34.67 ]]} } 接下来查询相交的线 GET /geo_shape/_search {query: {bool: {must: {match_all: {}},filter: {geo_shape: {location: {shape: {type: envelope,coordinates: [[106,36],[155,32]]},relation: intersects}}}}} }relation 属性有三个 within包含intersects相交disjoint不相交 六、嵌套查询 Elasticsearch 提供了旨在水平扩展的联接形式。 nested 查询has_child 和 has_parent 查询 6.1 nested 查询 要使用nested查询您的索引必须包含嵌套字段映射 PUT /product {mappings: {properties: {phone: {type: nested}}} }PUT /product/_doc/1 {name:华为,phone:[{color:红色,memory:128g},{color:红色,memory:256g},{color:黑色,memory:128},{color:黑色,memory:256g}] }GET /product/_search {query: {nested: {path: phone,query: {bool: {must: [{match: {phone.color: 黑色}},{match: {phone.memory: 128g}}]}}}} }6.2 父子文档、has_child查询 和 has_parent查询 6.2.1 父子文档 相比于嵌套文档父子文档主要有如下优势 更新父文档时不会重新索引子文档创建、修改或者删除子文档时不会影响父文档或者其他的子文档。子文档可以作为搜索结果独立返回。 创建父子文档 部门和员工之间的关系 PUT /department_employee {mappings: {properties: {name:{type: keyword},d_e:{type: join,relations: {department:employee}}}} }d_e表示父子文档关系的名字可以自定义。join 表示这是一个父子文档。relations 里边department这个位置是 parentemployee这个位置是 child。 父子文档需要注意的地方 每个索引只能定义一个 join filed父子文档需要在同一个分片上查询修改需要routing可以向一个已经存在的 join filed 上新增关系 添加父文档 POST /department_employee/_doc/1 {name:人事部,d_e:{name:department} }POST /department_employee/_doc/2 {name:市场部,d_e:{name:department} }POST /department_employee/_doc/3 {name:信息部,d_e:{name:department} }添加子文档 POST /department_employee/_doc?routing1 {name:张三,d_e:{name:employee,parent: 1} } POST /department_employee/_doc?routing1 {name:李四,d_e:{name:employee,parent: 1} } POST /department_employee/_doc?routing2 {name:王五,d_e:{name:employee,parent: 2} } POST /department_employee/_doc?routing3 {name:赵六,d_e:{name:employee,parent: 3} } 6.2.2 has_child 查询 查询 张三 所属的部门。 GET department_employee/_search {query: {has_child: {type: employee,query: {match: {name: 张三}}}} }6.2.3 has_parent 查询 查询人事部有哪些员工 GET department_employee/_search {query: {has_parent: {parent_type: department,query: {match: {name: 人事部}}}} }七、聚合查询 7.1 指标聚合 7.1.1 max aggregation统计最大值 GET /accounts/_search {aggs: {max_balance: {max: {field: balance}}} }7.1.2 min aggregation统计最小值 GET /accounts/_search {aggs: {min_balance: {min: {field: balance}}} }7.1.3 avg aggregation平均值 GET /accounts/_search {aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}} }7.1.4 sum aggregation求和 GET /accounts/_search {aggs: {sum_balance: {sum: {field: balance}}} }7.1.5 Stats aggregation基本统计 基本统计一次性返回 count、max、min、avg、sum GET /accounts/_search {aggs: {exp_stats: {stats: {field: age}}} }7.1.6 Extends Stats aggregation高级统计 比 stats 多出来平方和、方差、标准差、平均值加减两个标准差的区间 GET /accounts/_search {aggs: {exp_stats: {extended_stats: {field: age}}} }7.2 桶聚合 7.2.1 Terms aggregation 分组聚合 Terms Aggregation 用于分组聚合例如统计各个年龄的客户 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20}}} }在 terms 分桶的基础上还可以对每个桶进行指标聚合统计各个年龄段客户的平均存款数 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}}} }7.2.2 Filter Aggregation 过滤器聚合 如统计年龄为31岁客户的平均存款余额 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {filter: {term: {age: 31}},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}}} }7.2.3 Range Aggregation 范围聚合 统计各个年龄段的客户数量 GET /accounts/_search {aggs: {age_range: {range: {field: ,ranges: [{to: 20},{from: 20,to: 40},{from: 40,to: 50},{from: 50,to: 100}]}}} }7.2.4 Date Range Aggregation 统计日期 统计12个月前到一年后 {aggs: {date_range_count: {date_range: {field: createtime,ranges: [{from: now-12M/M,to: now1y/y}]}}} }12M/M表示12个月 1y/y表示一年 d表示天 7.2.5 Date Histogram Aggregation 时间直方图聚合 例如统计各个月份的客户数量 GET /accounts/_search {aggs: {date_his_count: {date_histogram: {field: date,calendar_interval: month}}} }7.2.6 Missing Aggregation 空值聚合 GET /accounts/_search {aggs: {miss_balance: {missing: {field: balance}}} }7.2.7 Children Aggregation 根据父子关系分桶 GET department_employee/_search {aggs: {d_e: {children: {type: employee}}} }7.2.8 Geo Distance Aggregation 地理位置统计 {lat: 52.376, lon: 4.894}坐标方圆100km,100km-300km,300km以上的数目 GET geo/_search {aggs: {geo_range: {geo_distance: {field: location,origin: {lat: 52.376,lon: 4.894},unit: km, ranges: [{to: 100},{from: 100,to: 300},{from: 300}]}}} }7.2.9 IP Range Aggregation GET geo/_search {aggs: {ip_count: {ip_range: {field: ip,ranges: [{from: 10.0.0.5,to: 10.0.0.10}]}}} }7.3 管道聚合 管道聚合相当于在之前聚合的基础上再次聚合。 7.3.1 Avg Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值的平均值 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},avg_avg:{avg_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }7.3.2 max Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值中的最大值 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},max_avg:{max_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }7.3.3 min Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值中的最小值 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},min_avg:{min_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }7.3.4 sum Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值之和 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},sum_avg:{sum_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }7.3.5 sum Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值之和 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},sum_avg:{sum_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }7.3.6 Stats Bucket Aggregation 统计每个年龄客户存款的平均值然后再统计平均值的各项数值 GET /accounts/_search {aggs: {age_count: {terms: {field: age,size: 20},aggs: {avg_balance: {avg: {field: balance}}}},stats_avg:{stats_bucket: {buckets_path: age_countavg_balance}}} }