elasticsearch file_chunk

在 Elasticsearch 中，file_chunk 用于将大文件分成小块进行索引和搜索。它是一个索引设置，可以在创建索引或更改现有索引时应用。

file_chunk 设置定义了文件分块的大小，以字节为单位。默认情况下，分块大小为 10MB。当索引大型文档时，将其拆分为块可以提高索引和搜索的性能，并且可以更好地管理内存和磁盘使用。

使用 file_chunk 设置时，Elasticsearch 会将文件拆分为指定大小的块，并在每个块上执行索引和搜索操作。这意味着当搜索查询匹配文件中的某个块时，只有该块会被检索和返回，而不是整个文件。这可以提高搜索响应时间和性能。

要使用 file_chunk 设置，可以在创建索引时指定它，如下所示：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "file_chunk_size": "5mb"
    }
  }
}

这将在名为 "my_index" 的索引上设置文件块大小为 5MB。

相关问题

java es score_关于elasticsearch function_score的使用

Elasticsearch的function_score查询可以通过多种方式影响搜索结果的相关性得分。它允许您使用一组函数来修改给定查询的得分，以便更好地匹配需要的结果。

以下是一些使用function_score查询的示例：

1. 使用boost_factor来提高特定字段的权重

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match_all": {} },
      "boost_factor": 2,
      "filter": { "term": { "category": "books" } }
    }
  }
}

这个查询将所有文档匹配到给定的过滤器，然后将它们的得分乘以2。这将使那些在"books"类别下的文档排名更高。

2. 使用gauss函数来基于距离增加得分

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match_all": {} },
      "gauss": {
        "location": {
          "origin": "37.7749,-122.4194",
          "scale": "50km"
        }
      }
    }
  }
}

这个查询将所有文档匹配到给定的查询，然后使用基于文档与指定原点之间距离的高斯函数来增加它们的得分。这将使距离更近的文档排名更高。

3. 使用random_score函数来随机分配得分

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match_all": {} },
      "random_score": {}
    }
  }
}

这个查询将所有文档匹配到给定的查询，然后使用随机函数来随机地分配它们的得分。这将使结果的排名变得更随机。

以上仅是function_score查询的一些示例，您可以使用其他函数来修改搜索结果的得分，以便更好地满足您的需求。

elasticsearch scripted_metric

Elasticsearch的scripted_metric是一种聚合操作，它允许用户使用自定义脚本来计算聚合结果。下面是一个使用scripted_metric计算平均值的例子：

POST /sales/_search
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "average_price": {
            "scripted_metric": {
                "init_script": "state.transactions = []",
                "map_script": "state.transactions.add(doc.price.value)",
                "combine_script": "double sum = 0; for (t in state.transactions) { sum += t } return sum",
                "reduce_script": "double sum = 0; for (a in states) { sum += a } return sum / states.length"
            }
        }
    }
}

在上面的例子中，我们使用scripted_metric来计算销售数据中价格的平均值。init_script用于初始化状态，map_script用于将每个文档的价格添加到状态中，combine_script用于将所有状态值相加，reduce_script用于计算平均值。