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环境准备：VMware docker 创建一个linux虚拟机，使用docker pull elasticsearch 部署单体服务： docker pull elasticsearch:6.8.13 #elasticsearch十分占用内存，用这种方式启动会导致Linux卡机 docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.13 #所以需要限制内存(-e ES_JAVA_OPTS='-Xms64m -Xmx512m') docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS='-Xms64m -Xmx512m' elasticsearch:6.8.13 可采用其他文章的创建ealsticsearch 测试是否创建成功：...

【ElasticSearch】ElasticSearch Java API的使用——常用索引、文档、查询操作（二） 前言 Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 docker部署ElasticSearch、ElasticSearch基本Restful API的使用可以参考： 【ElasticSearch】docker部署ElasticSearch、常用Restful API的使用（一） 一、环境准备 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.6.13</version>...

Elasticsearch中的查询条件和过滤条件都是用于搜索和过滤文档的条件，但它们之间有一些区别。 查询条件是用于计算文档相关度得分的条件，它会将所有符合条件的文档按照相关度得分从高到低排序，并返回前N个文档。查询条件可以使用各种类型的查询，如match、term、range、bool等。查询条件会计算每个文档的相关度得分，因此查询条件可以用于搜索和排序。 过滤条件是用于过滤文档的条件，它会将所有符合条件的文档返回，但不会计算相关度得分。过滤条件可以使用各种类型的过滤器，如term、range、bool、geo_distance等。过滤条件不会计算相关度得分，因此过滤条件可以用于过滤和聚合。 查询条件和过滤条件的区别在于，查询条件会计算每个文档的相关度得分，而过滤条件不会计算得分。因此，如果只需要过滤文档而不需要计算得分，应该使用过滤条件。另外，过滤条件可以缓存结果，提高查询性能，而查询条件不能缓存结果。...