# 常见选项
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html)
译文链接 : [http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4882851](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4882851)
贡献者 : [小瑶](/display/~chenyao),[ApacheCN](/display/~apachecn),[Apache中文网](/display/~apachechina)
以下选项可以应用于所有 **REST APIs** 。
## Pretty Results(优雅的结果)
当对任何请求追加 **?pretty = true** 时,返回的 **JSON** 将优雅地格式化(仅用于调试!)。另一个选项是设置 **?format = yaml** ,这将使结果以(有时)更可读的 **yaml** 格式返回。
## Human readable output ( 人类可读的输出 )
以适合人类的格式(例如 **"exists_time":"1h"** 或者 **"size":"1kb"**)和计算机(例如 **"exists_time_in_millis":"3600000"** 或者 **"size_in_bytes":"1024"**)返回统计信息。通过向查询字符串中添加 **?human=false** 可以关闭人类可读的值。当统计结果被监视工具消费而不是用于人类消费时,这将是有意义的。**human** 的标识的默认值是 **false** 。
## Date Math
大多数接收格式化日期值的参数(例如,**gt** 和 **lt**)在范围内查询范围查询,或者从 **daterange** 聚合中获取或者理解 **date math** 。
表达式以 **anchor date** ( 锚定日期 ) 开始,可以是现在,也可以是以 **||** 结尾的 **date** 字符串。此锚定日期可以选择性地后跟一个或多个 **maths expressions** ( 数学表达式 ):
| 数学表达式 | 含义 |
| --- | --- |
| +1h | **add one hour** ( 加一个小时 ) |
| -1d | **subtract one day** ( 减去一天 ) |
| /d | **round down to the nearest day** ( 向下舍入到最近的一天 ) |
所支持的 **time units** ( 时间单位 )不同于持续时间支持的 [时间单位](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html#time-units)。所支持的单位是:
| 符号 | 含义 |
| --- | --- |
| y | years |
| M | months |
| w | weeks |
| d | days |
| h | hours |
| H | hours |
| m | minutes |
| s | seconds |
下面是一些例子:
| 表达式 | 含义 |
| --- | --- |
| now+1h | 当前时间加上一个小时,以毫秒(ms)为单位 |
| now+1h+1m | 当前时间加上一个小时一分钟,以毫秒(ms)为单位 |
| now+1h/d | 当前时间加上一个小时,向下舍入到最近的一天。 |
| 2015-01-01||+1M/d | 2015-01-01 加一个月,向下舍入到最近一天。 |
## respoonse filtering ( 响应过滤 )
所有 **REST API** 接受可用于减少 **elasticsearch** 返回的响应的 **filter_path** 参数。此参数采用用点表示法表示的以逗号分隔的过滤器列表:
```
GET /_search?q=elasticsearch&filter_path=took,hits.hits._id,hits.hits._score
```
**Responds** ( 响应 ):
```
{
"took" : 3,
"hits" : {
"hits" : [
{
"_id" : "0",
"_score" : 1.6375021
}
]
}
}
```
并且 ****** 通配符可以用于包括不知道确切路径的字段。例如,我们可以返回带有此请求的每个 **segment** ( 段 ) 的 **Lucene** 版本:
```
GET /_cluster/state?filter_path=routing_table.indices.**.state
```
**Responds** ( 响应 ) :
```
{
"routing_table": {
"indices": {
"twitter": {
"shards": {
"0": [{"state": "STARTED"}, {"state": "UNASSIGNED"}],
"1": [{"state": "STARTED"}, {"state": "UNASSIGNED"}],
"2": [{"state": "STARTED"}, {"state": "UNASSIGNED"}],
"3": [{"state": "STARTED"}, {"state": "UNASSIGNED"}],
"4": [{"state": "STARTED"}, {"state": "UNASSIGNED"}]
}
}
}
}
}
```
也可以通过使用字符 **-** 前缀过滤器来排除一个或多个字段:
```
GET /_count?filter_path=-_shards
```
**Responds** ( 响应 ) :
```
{
"count" : 5
}
```
为了更多的控制,**inclusive** ( 包含 ) 和 **exclusive **( 独占过滤器 ) 可以组合在同一个表达式。在这种情况下,将首先应用 **exclusive filters** ( 独占过滤器 ) ,并使用 **inclusive filters** ( 包含过滤器 ) 再次过滤效果:
```
GET /_cluster/state?filter_path=metadata.indices.*.state,-metadata.indices.logstash-*
```
**Responds** ( 响应 ) :
```
{
"metadata" : {
"indices" : {
"index-1" : {"state" : "open"},
"index-2" : {"state" : "open"},
"index-3" : {"state" : "open"}
}
}
}
```
请注意, **elasticsearch** 有时直接返回字段的原始值,如 **_source** 字段。如果要过滤 **_source** 字段,应该考虑将已有的 **source** 参数(请参阅 **[Get API](/display/Elasticsearch/Get+API)** 了解更多详细信息 )与 **filterpath** 参数组合,如下所示:
```
POST /library/book?refresh
{"title": "Book #1", "rating": 200.1}
POST /library/book?refresh
{"title": "Book #2", "rating": 1.7}
POST /library/book?refresh
{"title": "Book #3", "rating": 0.1}
GET /_search?filter_path=hits.hits._source&_source=title&sort=rating:desc
```
```
{
"hits" : {
"hits" : [ {
"_source":{"title":"Book #1"}
}, {
"_source":{"title":"Book #2"}
}, {
"_source":{"title":"Book #3"}
} ]
}
}
```
## Flat Settings ( 平面设置 ) :
**flat_settings** 标志影响设置列表的呈现。当 **flat_settings** 标志为 **true** 时,设置以平面格式返回:
```
GET twitter/_settings?flat_settings=true
```
**Returns** ( 返回 ) :
```
{
"twitter" : {
"settings": {
"index.number_of_replicas": "1",
"index.number_of_shards": "1",
"index.creation_date": "1474389951325",
"index.uuid": "n6gzFZTgS664GUfx0Xrpjw",
"index.version.created": ...,
"index.provided_name" : "twitter"
}
}
}
```
当 **flat_settings** 标志为 **false** 时,设置以更易于阅读的结构化格式返回:
```
GET twitter/_settings?flat_settings=false
```
**Returns** ( 返回 ) :
```
{
"twitter" : {
"settings" : {
"index" : {
"number_of_replicas": "1",
"number_of_shards": "1",
"creation_date": "1474389951325",
"uuid": "n6gzFZTgS664GUfx0Xrpjw",
"version": {
"created": ...
},
"provided_name" : "twitter"
}
}
}
}
```
默认情况下, **flat_settings** 被设置为 **false** 。
## Parameters ( 参数 )
**Rest** 参数(当使用 **HTTP** 时,映射到 **HTTP URL** 参数)遵循使用下划线框的惯例。
## Boolean Values ( 布尔值 )
所有 **REST APIs** 参数(请求参数和 **JSON** 正文)支持提供布尔值 **"false"** 作为值: **false**, **0**, **no** 和 **off** 。所有其他值均被视为 **"true"** 。
警告
### Deprecated in 5.3.0\. ( 在5.3.0中弃用。 )
不推荐使用 **"false"** 和 **"true"** 以外的任何值。
## Number Values ( 数值 )
所有 **REST APIs** 支持将编号的参数作为 **string** ( 字符串 ) 提供,以支持本机 **JSON** 数字类型。
## Time units ( 时间单位 )
每当需要指定持续时间时,对于 **timeout** 参数,持续时间必须指定单位,如 **2d** 为 **2**天。支持的单位有:
| 符号 | 含义 |
| --- | --- |
| d | days |
| h | hours |
| m | minutes |
| s | seconds |
| ms | milliseconds |
| micros | microseconds |
| nanos | nanoseconds |
## byte size units ( 字节大小单位 )
每当需要指定数据的字节大小时,例如,当设置 **buffer **( 缓冲区 ) 大小参数时,该值必须指定单位,例如 **10** 千字节的 **10kb** 。支持的单位有:
| 单位 | 全称 |
| --- | --- |
| b | Bytes |
| kb | Kilobytes |
| mb | Megabytes |
| gb | Gigabytes |
| tb | Terabytes |
| pb | Petabytes |
## unit-less quantities ( 无单位数量 )
无单位数量意味着它们没有像**“ bytes ( 字节 ) ”**或者**“ Hertz ( 赫兹 ) ”**或者**“ meter ( 米 ) ”**或者**“ long tonne ( 长吨 ) ”** 的“单位”。
如果这些数量中的一个很大,我们将打印出来,如**10,000万**的 **10m** 或者 **7,000** 的 **7k** 。我们仍然打印 **87** ,当我们的意思是 **87** 。这些是支持的 **multipliers** ( 乘数 ) :
| 符号 | 含义 |
| --- | --- |
| `` | Single |
| k | Kilo |
| m | Mega |
| g | Giga |
| t | Tera |
| p | Peta |
## distance units ( 距离单位 )
无论在何处需要指定距离,例如“地理距离查询”中的距离参数,默认单位(如果没有指定)是 **meter ( 米 )** 。距离可以用其他单位指定,例如 “**1公里(km)**”或者“**2公里(mi)**”**(2英里)**。
单位的完整列表如下:
| 单位 | 表示符号 |
| --- | --- |
| Mile | `mi` 或者 `miles` |
| Yard | `yd` 或者 `yards` |
| Feet | `ft` 或者 `feet` |
| Inch | `in` 或者 `inch` |
| Kilometer | `km` 或者 `kilometers` |
| Meter | `m` 或者 `meters` |
| Centimeter | `cm` 或者 `centimeters` |
| Millimeter | `mm` 或者 `millimeters` |
| Nautical mile | `NM`, `nmi` 或者 `nauticalmiles` |
## Fuzziness ( 模糊性 )
一些查询和 **APIs** 支持参数以允许使用模糊性参数进行不精确的模糊匹配。
当查询 **text** ( 文本 ) 或者 **keyword fields** ( 关键字字段 )时,模糊性被解释为 **Levenshtein Edit Distance** —— 是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。
模糊性参数可以指定为:
**0, 1, 2**
最大允许 **Levenshtein Edit Distance** (或者编辑次数)。
**AUTO**
基于 term(词元)的长度 **generates an edit distance** ( 生成编辑距离 )。对于长度:
** 0..2**
必须完全匹配
** 3..5**
允许 **one edit allowed** ( 编辑一次 )
** >5**
允许 **two edits allowed** ( 编辑两次 )
** AUTO** 一般应该是 **fuzziness** ( 模糊性 ) 的首选值。( 简单的来说就是:如果要匹配的 term 的长度为0-2 则进行精确匹配 3-5 则进行编辑距离=1的匹配 长度>5 则进行2次编辑距离 ).
## Enabling stack traces ( 启用堆栈跟踪 )
默认情况下,当请求返回错误时,**Elasticsearch** 不包括错误的堆栈跟踪。您可以将 **error_trace_url** 参数设置为 **true** 来启用该行为。例如,默认情况下,当您向 **_search API** 发送无效的 **size** 参数 时:
```
POST /twitter/_search?size=surprise_me
```
响应看起来像下面这样:
```
{
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "illegal_argument_exception",
"reason" : "Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]"
}
],
"type" : "illegal_argument_exception",
"reason" : "Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]",
"caused_by" : {
"type" : "number_format_exception",
"reason" : "For input string: \"surprise_me\""
}
},
"status" : 400
}
```
但是,如果您设置 **error_trace=true** :
```
POST /twitter/_search?size=surprise_me&error_trace=true
```
响应看起来像这样:
```
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]",
"stack_trace": "Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]]; nested: IllegalArgumentException..."
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]",
"stack_trace": "java.lang.IllegalArgumentException: Failed to parse int parameter [size] with value [surprise_me]\n at org.elasticsearch.rest.RestRequest.paramAsInt(RestRequest.java:175)...",
"caused_by": {
"type": "number_format_exception",
"reason": "For input string: \"surprise_me\"",
"stack_trace": "java.lang.NumberFormatException: For input string: \"surprise_me\"\n at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)..."
}
},
"status": 400
}
```
## request body in query string ( 在查询字符串中的请求主体 )
对于不接受非 **POST** 请求的请求主体的库,您可以将请求正文作为源查询字符串参数传递。使用此方法时,**source_content_type** 参数也应该传递一个** media type value** ,该值指示 **source** 的格式,例如 **application/json** 。
警告
### Deprecated in 5.3.0\. ( 在5.3.0中弃用 )
Provide the proper Content-Type header ( 提供适当的 **Content-Type** 标题 )
检查在 **request body** 中发送的内容或使用 **source query string parameter** 来自动确定内容类型 (**JSON,YAML,SMILE** 或 **CBOR**)。
可以启用 **strict mode** ( 严格模式 ) ,禁用 **auto-detection** ( 自动检测功能 ),并要求所有具有 **body** 的请求都具有映射到支持格式的 **Content-Type header** 。要启用此 **strict mode** ( 严格模式 ),请将以下设置添加到 **elasticsearch.yml** 文件中:
```
http.content_type.required: true
```
默认值为 **false** 。
- Getting Started(入门指南)
- Basic Concepts(基础概念)
- Installation(安装)
- Exploring Your Cluster(探索集群)
- Cluster Health(集群健康)
- List All Indices(列出所有索引)
- Create an Index(创建索引)
- Index and Query a Document(索引和查询文档)
- Delete an Index(删除索引)
- Modifying Your Data(修改数据)
- Updating Documents(更新文档)
- Deleting Documents(删除文档)
- Batch Processing(批处理)
- Exploring Your Data(探索数据)
- The Search API(搜索 API)
- Introducing the Query Language(介绍查询语言)
- Executing Searches(执行查询)
- Executing Filters(执行过滤)
- Executing Aggregations(执行聚合)
- Conclusion(总结)
- Setup Elasticsearch(设置)
- Installing Elasticsearch(安装)
- zip 或 tar.gz 安装
- Debian软件包安装Elasticsearch
- 用RPM安装Elasticsearch
- Windows 环境下安装ES
- Docker 方式安装
- 配置Elasticsearch
- 重要Elasticsearch配置
- 安全配置
- 启动前检查
- 堆大小检查
- 文件描述符检查
- 内存锁定检查
- 最大线程数检查
- 最大虚拟内存检查
- 最大map数检查
- JVM Client模式检查
- 串行收集使用检查
- 系统调用过滤检查
- OnError与OnOutOfMemoryError检查
- G1GC检查
- 重要的系统配置
- 系统设置
- 在jvm.options中设置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虚拟内存
- 线程数
- 升级Elasticsearch
- Elasticsearch停机
- 重大改变
- 在5.3 重大改变
- 在5.2 重大改变
- Shadow Replicas已被弃用
- 在5.1 重大改变
- 在5.0 重大改变
- 搜索和查询DSL改变
- 映射改变
- 过滤器改变
- Suggester变化
- 索引API改变
- 文档API改变
- 设置的改变
- 分配改变
- HTTP改变
- REST API改变
- CAT API改变
- Java API改变
- Packaging
- Plugin改变
- 文件系统相关改变
- 磁盘上数据的路径
- 聚合改变
- 脚本相关改变
- API 规范
- Multiple Indices(多个索引)
- Date math support in index names(索引名称对 Date 和 Math 的支持)
- 常见选项
- URL-based access control(基于 URL 的访问控制)
- Document APIS
- Index API
- Get API
- Update API
- 通过查询 API 更新
- 多个 GET API
- Bulk API
- Reading and Writing documents(读写文档)
- Delete API
- Delete By Query API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折叠
- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Aggregations
- Metric Aggregations
- 值计数聚合(Value Count Aggregation)
- 地理边界聚合
- 地理重心聚合
- 基数聚合
- 平均值聚合
- 扩展统计聚合
- 最大值聚合
- 最小值聚合
- Bucket Aggregations
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Diversified Sampler Aggregation
- Filter Aggregation(过滤器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距离聚合)
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash网格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合)
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范围聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范围聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- 邻接矩阵聚合
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(导数聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(扩展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分数桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累积汇总聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶脚本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶选择器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差异聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩阵统计)
- Caching heavy aggregations(缓存频繁聚合)
- Returning only aggregation results(仅返回需要聚合的结果)
- Aggregation Metadata(聚合元数据)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的类型)
- 索引 API
- Create Index /创建索引
- Delete Index /删除索引
- Get Index /获取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /启动关闭索引
- Shrink Index /缩小索引
- Rollover Index/滚动索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /获取映射
- Get Field Mapping /获取字段映射
- 卷影副本索引
- 依赖卷影副本的节点级设置
- 索引统计信息
- 索引段
- 索引恢复
- 索引分片存储
- 清理缓存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加载
- 强制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查询 DSL
- 查询和过滤上下文
- Match ALL 查询
- 全文搜索
- 匹配查询
- 短语匹配查询
- 短语前缀匹配查询
- 多字段查询
- 常用术语查询
- 查询语句查询
- 简单查询语句
- 复合查询家族
- Constant Score 查询
- Bool 查询
- Dis Max 查询
- Function Score 查询
- Boosting 查询
- Indices 查询
- Join 查询
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查询)
- Parent Id Query
- 术语查询
- Exists Query(非空值查询)
- Fuzzy Query(模糊查询)
- Ids Query(ID 查询)
- Prefix Query(前缀查询)
- Range Query(范围查询)
- Regexp Query(正则表达式查询)
- Term Query(项查询)
- Terms Query(多项查询)
- Type Query(类型查询)
- Wildcard Query(通配符查询)
- 地理位置查询
- GeoShape Query(地理形状查询)
- Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
- Geo Distance Query(地理距离查询)
- Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
- Geo Polygon Query(地理多边形查询)
- Span 查询
- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
- Span First 查询
- Span Near 查询
- Span Or 查询
- Span Not 查询
- Span Containing 查询
- Span Within 查询
- Span Field Masking 查询
- Specialized queries(专业查询)
- Mapping(映射)
- 字段类型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射参数)
- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
- doc_values(文档值)
- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- include_in_all(_all 查询包含字段)
- index_options(索引设置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping(动态映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(词元过滤器)
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 词元过滤器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram词元过滤器)
- CJK Width Token Filter(CJK宽度过滤器)
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter(复合词过滤器)
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload词元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 词元过滤器)
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 词元过滤器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter(保留指定类型过滤器)
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 词元过滤器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 词元过滤器)
- KStem Token Filter(KStem 词元过滤器)
- Length Token Filter(长度词元过滤器)
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 词元过滤器)
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter(NGram词元过滤器)
- Normalization Token Filter(标准化词元过滤器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替换词元过滤器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 词元过滤器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 词元过滤器)
- Reverse Token Filteredit(反向词元过滤器)
- Shingle Token Filter(Shingle 词元过滤器)
- Snowball Token Filter(Snowball 词元过滤器)
- Standard Token Filters(标准词元过滤器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 词元过滤器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 词元过滤器)
- Stop Token Filter(Stop 词元过滤器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 词元过滤器)
- Synonym Token Filter(Synonym 词元过滤器)
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter(截断词元过滤器)
- Unique Token Filter(唯一词元过滤器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase词元过滤器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 词元过滤器)
- Character Filters(字符过滤器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔断器)
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache(节点查询缓存)
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生(Java)脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模块)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模块)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog(事务日志)
- Ingest Node(预处理节点)
- Pipeline Definition(管道定义)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模拟管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(访问管道中的数据)
- Handling Failures in Pipelines(处理管道中的故障)
- Processors(处理器)
- Append Processor(追加处理器)
- Convert Processor(转换处理器)
- Date Processor(日期处理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名称处理器)
- Fail Processor(故障处理器)
- Foreach Processor(循环处理器)
- Grok Processor(Grok 处理器)
- Gsub Processor(Gsub 处理器)
- Join Processor(连接处理器)
- JSON Processor(JSON 处理器)
- KV Processor(KV 处理器)
- Lowercase Processor(小写处理器)
- Remove Processor(删除处理器)
- Rename Processor(重命名处理器)
- Script Processor(脚本处理器)
- Set Processor(设置处理器)
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