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Elasticsearch查询及聚合类DSL语句宝典

作者:京东科技 纪海雨 前言 随着使用es场景的增多,工作当中避免不了去使用es进行数据的存储,在数据存储到es当中以后就需要使用DSL语句进行数据的查询、聚合等操作,DSL对SE的意义就像SQL对MySQL一样,学会如何编写查询语句决定了后期是否能完全驾驭ES,所以至关重要,本专题主要是分享常用的DSL语句,拿来即用。 一、match 如果match 查询数字,日期,布尔值或者not_analyzed 的字符串时,会精确匹配搜索值,不做分词解析;如果match 查询全文本,会对查询词做分词解析,然后搜索。 比如对keyword 类型的tag 查询,"京东总部"不会分词,必须完全相等的词才会被搜索出来 {a "query": { "match": { "content" : { "tag" : "京东总部" } } } } 比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分 { "query": { "match": { "content"...

分布式系统关键路径延迟分析实践

作者 | 月色如海 导读 随着对用户体验的不断追求,延迟分析成为大型分布式系统中不可或缺的一环。本文介绍了目前在线服务中常用的延迟分析方法,重点讲解了关键路径分析的原理和技术实现方案,实践表明此方案效果显著,在耗时优化方面发挥了重要作用,希望这些内容能够对有兴趣的读者产生启发,并有所帮助。 全文4528字,预计阅读时间12分钟。 01 背景 近年来,互联网服务的响应延迟(latency)对用户体验的影响愈发重要,然而当前对于服务接口的延迟分析却没有很好的手段。特别是互联网业务迭代速度快,功能更新周期短,必须在最短的时间内定位到延迟瓶颈。然而,服务端一般都由分布式系统构成,内部存在着复杂的调度和并发调用关系,传统的延迟分析方法效率低下,难以满足当下互联网服务的延迟分析需求。 关键路径分析(Critical Path Tracing)作为近年来崛起的延迟分析方法,受到Google,Meta,Uber等公司的青睐,并在在线服务中获得了广泛应用。百度App推荐服务作为亿级用户量的大型分布式服务,也成功落地应用关键路径延迟分析平台,在优化产品延迟、保障用户体验方面发挥了重要的作用。本文介绍面向在...

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