# Geo-point datatype
geo-points類型字段使用橫縱坐標經偉度,使用方法
1.在邊界框內或多邊形內,找中心點和離中心點的一定距離的點。
2.從地理位置或從中心點的距離組成搜索文本
3.根據位置距離給搜索文本評分
4.根據得分進行搜索文本排序
有四種方法可以指定地理點,如下所示
PUT my_index
{
? "mappings": {
??? "my_type": {
????? "properties": {
??????? "location": {
????????? "type": "geo_point"
??????? }
????? }
??? }
? }
}
PUT my_index/my_type/1
{
? "text": "Geo-point as an object",
? "location": {
??? "lat": 41.12,
??? "lon": -71.34
? }
}
PUT my_index/my_type/2
{
? "text": "Geo-point as a string",
? "location": "41.12,-71.34"
}
PUT my_index/my_type/3
{
? "text": "Geo-point as a geohash",
? "location": "drm3btev3e86"
}
PUT my_index/my_type/4
{
? "text": "Geo-point as an array",
? "location": [ -71.34, 41.12 ]
}
GET my_index/_search
{
? "query": {
??? "geo_bounding_box": {
????? "location": {
??????? "top_left": {
????????? "lat": 42,
????????? "lon": -72
??????? },
??????? "bottom_right": {
????????? "lat": 40,
????????? "lon": -74
??????? }
????? }
??? }
? }
}
| ? |
Geo-point 可以用對象表示描述:有橫坐標和縱坐標兩點.
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| ? |
Geo-point 可以帶有“,”間隔符的字符串表示描述.
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| ? |
Geo-point 可以用geohash哈希來表示描述.
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| ? |
Geo-point 可以用這樣的數組格式: [?lon,?lat]來表示描
|
| ? |
可以用查詢邊界框里面的點來表示描述.
|
注意:表示為數組或字符串的地理點
請注意用string類型描述geo-points格式,和數組類型描述geo-points格式
正好,模縱坐標可以放string類型或數組類型,但是數組是可以轉換成JOSN格式
Geo_point 字段參數
下面是Geo_point 字段參數
[`ignore_malformed`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ignore-malformed.html "ignore_malformed")?參數:如果true,異常Geo_point數據被忽略,false,將會拋出異常,不接受執行整個搜索文本(默認為false)
使用geo-points腳本
使用腳本查詢一個地理點的數據時,該值作為一個GeoPoint對象返回,它允許訪問。LAT和LON。值分別為:
def geopoint = doc['location'].value;
def lat????? = geopoint.lat;
def lon????? = geopoint.lon;
對于性能的原因,請直接訪問搜索文本的經度值:
def lat????? = doc['location'].lat;
def lon????? = doc['location'].lon;
[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-shape.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-shape.html)
Geo-Shape datatype
Geo_shape數據類型有利于有助于索引和搜索任意地理形狀,如:矩形和多邊形。我們這樣使用它:數據索引或執行點狀數據查詢
你能使用geo_shape 查詢引擎,查詢搜索文本。
Mapping Options
Geo_shape mapping 繪制geo_shape 類型的 geo_json 幾何對象
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**Option**
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**Description**
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**Default**
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tree
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使用PrefixTree?:geohash類型的GeohashPrefixTree?或`quadtree`?類型的QuadPrefixTree
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geohash
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precision
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這個參數可以用來代替tree_levels設置為適當的值tree_levels參數。該值指定所需的精度,Elasticsearch將計算出最佳有價值的精度tree_levels。值應該是一個數字,然后是可選的距離單位。有效距離的單位包括:英寸,寸碼,米,公里,米,厘米,毫米
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meters
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tree_levels
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這一點被prefixTree應用最多。這可以用來控制形狀表示的精度,因些需要索引很多個詞,選擇prefixtree默認值,由于此參數要求對底層實現有一定程度的理解,因此用戶可以使用精度參數。然而,Elasticsearch只用tree_levels參數,這是通過映射的API,即使你使用精度的參數返回。
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50m
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strategy
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策略參數定義了如何在索引和搜索時間中表示形狀的方法。它也影響的能力提供建議讓Elasticsearch自動設置這個參數。有兩種策略可供選擇:遞歸和術語。長期的戰略支撐點類型(的points_only參數將被自動設置為true),遞歸策略支持所有的形狀類型。(重要:參見前綴樹獲取更詳細的信息)
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recursive
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distance_error_pct
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作為一個暗示,PrefixTree如何精確的應。默認值為0.025(2.5%),最大支持值為0.5。性能備注:這個值將默認為0如果精度或tree_level定義明確定義。這保證映射中定義的級別的空間精度。這會導致高分辨率的內存使用率低(例如,100米的大圖形和0.001錯誤)。提高索引性能(在查詢精度成本)明確隨著合理的distance_error_pct tree_level或精度,指出大的形狀將有更大的誤報。
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0.025
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orientation
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可以定義如何解釋/ multipolygons多邊形頂點順序。這個參數定義了兩個坐標系統規則(右手或左手)中的一個,每個規則可以用三種不同的方式指定。1。右手定則:右,逆時針逆時針,2。左手定則:左,順時針,順時針。默認方向(逆時針)符合定義的頂點按逆時針順序與外環內環OGC標準(S)的頂點(孔)按順時針方向的。在geo_shape映射這個參數設置顯式設置為一個geo_shape場坐標列表頂點順序但可在每個GeoJSON文件重寫。
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ccw
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points_only
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設置此選項為true(默認為false)配置點的geo_shape字段類型形狀(注:多點尚未支持)。這優化為Geohash和四叉樹索引和搜索性能的時候它是已知的唯一的點會被索引。目前geo_shape查詢無法執行的geo_point字段類型。這個選項,架起了一座橋梁,通過提高在geo_shape場點的表現讓geo_shape查詢優化一點場。
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false
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**Prefix trees**
有效的指數代表的形狀,形狀轉換成一系列的哈希值代表方格(通常被稱為“柵格”)使用一個prefixtree實現。樹的概念來自這樣一個事實:prefixtree采用多重網格層,每一個增加的精度水平代表地圖。這可以看作是在更高的縮放級別上增加地圖或圖像的細節級別。
提供了多個prefixtree實現
1. geohashprefixtree使用geohashes方格。geohashes是Base32編碼字符串的緯度和經度的比特交織。所以哈希越長,它就越精確。每個字符添加到Geohash代表另一個樹的水平和增加了5位精度的Geohash。一個Geohash表示一個矩形的面積,32個矩形。在Elasticsearch級別的最大量為24。
2. quadprefixtree -使用一個四叉樹的方格。類似Geohash,四叉樹交錯的經度和緯度產生的哈希位有點集。四叉樹中的樹級別代表這個位集中的2位,每個坐標的一位。在Elasticsearch的四叉樹級別的最大量為50。
##### Spatial strategies
prefixtree的實現依賴于一種分解提供的形狀spatialstrategy(S)為近似方格。每種策略都回答以下問題:
1. 什么類型的形狀可以被索引?
2. 可以使用什么類型的查詢操作或形狀?
3. 它支持每個字段超過一個形狀嗎?
提供了以下策略實現(具有相應的功能):
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**Strategy**
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**Supported Shapes**
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**Supported Queries**
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**Multiple Shapes**
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| --- | --- | --- | --- |
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`recursive`
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[All](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-shape.html#input-structure "Input Structureedit")
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`INTERSECTS`,?`DISJOINT`,?`WITHIN`,?`CONTAINS`
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Yes
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`term`
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[Points](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-shape.html#point "Pointedit")
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`INTERSECTS`
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Yes
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##### Accuracy
geo_shape不提供100%的準確度,取決于它是如何配置它可能會返回一些假陽性或假陰性的某些查詢。為了解決這個問題,這是選擇的tree_levels參數調整的預期因此適當的重要價值。例如,一個點可以在一個特定的網格單元的邊界,因此可能不匹配的查詢匹配的細胞在它旁邊?-?雖然外形非常接近的點。
例子
PUT /example
{
??? "mappings": {
??????? "doc": {
??????????? "properties": {
??????????????? "location": {
??????????????????? "type": "geo_shape",
??????????????????? "tree": "quadtree",
??????????????????? "precision": "1m"
??????????????? }
??????????? }
??????? }
??? }
}
這個映射圖位置字段中使用quad_tree實現和精度1m geo_shape型。Elasticsearch轉化為tree_levels設置26。
##### Performance considerations
Elasticsearch使用路徑的前綴樹的索引和查詢。級別越高(因而精度越高)生成的代碼越多。當然,計算這些代碼,將它們保存在內存中,并將它們存儲在磁盤上都是有代價的。尤其是樹級別較高的情況下,即使只有少量的數據,索引也可能變得非常大。此外,功能的大小也很重要。大而復雜的多邊形可以在較高的樹級別占用大量空間。哪個設置正確取決于用例。一般情況下,索引精度和查詢性能都會降低準確性。
為實現在Elasticsearch默認索引的大小和在赤道精密50M的合理水平之間的一種折衷。這使得索引數以千萬計的形狀,而不會過度膨脹的結果指數太大,相對于輸入大小。
#### Input Structure
GeoJSON格式的是用來表示形狀輸入如下:
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**GeoJSON Type**
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**Elasticsearch Type**
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**Description**
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| --- | --- | --- |
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Point
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point
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單一地理坐標
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LineString
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linestring
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給定兩個或多個點的任意線。
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Polygon
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polygon
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一個封閉的多邊形的第一個和最后一個點必須匹配,因此需要n + 1個頂點創建一個N邊多邊形和至少4個頂點。
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MultiPoint
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multipoint
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An array of unconnected, but likely related points.
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MultiLineString
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multilinestring
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An array of separate linestrings.
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MultiPolygon
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multipolygon
|
一組單獨的多邊形。
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GeometryCollection
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geometrycollection
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A GeoJSON shape similar to the?multi*?shapes except that multiple types can coexist (e.g., a Point and a LineString).
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N/A
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envelope
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A bounding rectangle, or envelope, specified by specifying only the top left and bottom right points.
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N/A
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circle
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A circle specified by a center point and radius with units, which default to?METERS.
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對于所有類型,都需要內部類型和坐標字段。
在GeoJSON,因此Elasticsearch,正確的坐標為經度、緯度(x,y)的坐標數組。這不同于許多地理空間API(例如,谷歌地圖),它們通常使用緯度、經度(y、x)。
##### [Point](http://geojson.org/geojson-spec.html#id2)
一個點是一個單一的地理坐標位置,如建筑物或當前位置通過智能手機的地理定位API了。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "point",
??????? "coordinates" : [-77.03653, 38.897676]
??? }
}
##### [LineString](http://geojson.org/geojson-spec.html#id3)
由兩個或兩個以上的位置數組定義的線。通過指定兩點的線表示一條直線。指定多于兩個點會創建任意路徑。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "linestring",
??????? "coordinates" : [[-77.03653, 38.897676], [-77.009051, 38.889939]]
??? }
}
上面的線就畫一直線,從白宮到美國的首都大廈。
##### [Polygon](http://www.geojson.org/geojson-spec.html#id4)
多邊形是由一個點的列表定義的。每個(外部)列表中的第一個和最后一個點必須是相同的(多邊形必須是閉合的)。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "polygon",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]
??????? ]
??? }
}
第一個數組代表多邊形的外邊界,其他數組表示內部形狀(”holes”)
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "polygon",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ],
??????????? [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2] ]
??????? ]
??? }
}
重要注意事項:
GeoJSON并不要求如此明確的多邊形頂點在日界線內,頂點的特定順序是可能的。為了減輕模糊開放地理空間聯盟(OGC)的簡單功能接入規范定義了下面的頂點順序
1. 外圈-逆時針方向
2. 內圈-順時針方向
多邊形不越過日界線,頂點順序將不在Elasticsearch。多邊形做過日界線,Elasticsearch需要頂點順序符合OGC規范。否則,可能會創建一個意外的多邊形,并返回意外的查詢/過濾結果。
下面提供了一個不明確多邊形的示例。Elasticsearch將OGC標準消除產生一個多邊形,越過日界線歧義。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "polygon",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [-177.0, 10.0], [176.0, 15.0], [172.0, 0.0], [176.0, -15.0], [-177.0, -10.0], [-177.0, 10.0] ],
??????????? [ [178.2, 8.2], [-178.8, 8.2], [-180.8, -8.8], [178.2, 8.8] ]
??????? ]
??? }
}
一個定位參數可以定義設置geo_shape映射時(參見“映射optionsedit”)。這將定義的映射geo_shape場坐標列表頂點順序。它也可以覆蓋在每個文檔上。下面是覆蓋文檔方向的示例:
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "polygon",
??????? "orientation" : "clockwise",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [-177.0, 10.0], [176.0, 15.0], [172.0, 0.0], [176.0, -15.0], [-177.0, -10.0], [-177.0, 10.0] ],
??????????? [ [178.2, 8.2], [-178.8, 8.2], [-180.8, -8.8], [178.2, 8.8] ]
??????? ]
??? }
}
##### [MultiPoint](http://www.geojson.org/geojson-spec.html#id5)
GeoJSON點列表。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "multipoint",
??????? "coordinates" : [
??????????? [102.0, 2.0], [103.0, 2.0]
??????? ]
??? }
}
##### [MultiLineString](http://www.geojson.org/geojson-spec.html#id6)
GeoJSON線要素列表
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "multilinestring",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0] ],
??????????? [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0] ],
??????????? [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8] ]
??????? ]
??? }
}
##### [MultiPolygon](http://www.geojson.org/geojson-spec.html#id7)
GeoJSON多邊形列表。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "multipolygon",
??????? "coordinates" : [
??????????? [ [[102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0], [102.0, 2.0]] ],
??????????? [ [[100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0]],
????????????? [[100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2]] ]
??????? ]
??? }
}
##### [Geometry Collection](http://geojson.org/geojson-spec.html#geometrycollection)
GeoJSON幾何對象的集合。
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type": "geometrycollection",
??????? "geometries": [
??????????? {
??????????????? "type": "point",
??????????????? "coordinates": [100.0, 0.0]
??????????? },
??????????? {
??????????????? "type": "linestring",
??????????????? "coordinates": [ [101.0, 0.0], [102.0, 1.0] ]
??????????? }
??????? ]
??? }
}
##### Envelope
Elasticsearch支持一個信封式的,包括對形狀代表一個矩形的左上角和右下角點的坐標:
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "envelope",
??????? "coordinates" : [ [-45.0, 45.0], [45.0, -45.0] ]
??? }
}
##### Circle
Elasticsearch支持圓式,它由一個中心點和半徑:
POST /example/doc
{
??? "location" : {
??????? "type" : "circle",
??????? "coordinates" : [-45.0, 45.0],
??????? "radius" : "100m"
??? }
}
注:內半徑場是必需的。如果未指定,則半徑的單位將默認為米。
#### Sorting and Retrieving index Shapes
由于復雜的輸入結構和形狀的索引表示,目前不可能對形狀進行分類或直接檢索它們的字段。geo_shape值僅為檢索通過`_source`?field.
- 入門
- 基本概念
- 安裝
- 探索你的集群
- 集群健康
- 列出所有索引庫
- 創建一個索引庫
- 索引文檔創建與查詢
- 刪除一個索引庫
- 修改你的數據
- 更新文檔
- 刪除文檔
- 批量處理
- 探索你的數據
- 搜索API
- 查詢語言介紹
- 執行搜索
- 執行過濾
- 執行聚合
- 總結
- Elasticsearch設置
- 安裝Elasticsearch
- .zip或.tar.gz文件的安裝方式
- Install Elasticsearch with .zip on Windows
- Debian軟件包安裝方式
- RPM安裝方式
- Install Elasticsearch with Windows MSI Installer
- Docker安裝方式
- 配置Elasticsearch
- 安全配置
- 日志配置
- 重要的Elasticsearch配置
- 重要的系統配置
- 系統設置
- 在jvm.options中設置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虛擬內存
- 線程數
- DNS cache settings
- 啟動前檢查
- 堆大小檢查
- 文件描述符檢查
- 內存鎖定檢查
- 最大線程數檢查
- 最大虛擬內存檢查
- Max file size check
- 最大map數檢查
- JVM Client模式檢查
- 串行收集使用檢查
- 系統調用過濾檢查
- OnError與OnOutOfMemoryError檢查
- Early-access check
- G1GC檢查
- Elasticsearch停機
- Elasticsearch升級
- 滾動升級
- 全集群重啟升級
- 索引重建升級
- Set up X-Pack
- Installing X-Pack
- X-Pack Settings
- Watcher Settings
- Configuring Security
- Breaking changes in 6.0
- X-Pack Breaking Changes
- 重大變化
- 6.0的重大變化
- 聚合變化
- Cat API變化
- 客戶端變化
- 集群變化
- 文檔API變化
- 索引變化
- 預處理變化
- 映射變化
- Packaging變化
- Percolator變化
- 插件變化
- 索引重建變化
- 信息統計變化
- DSL查詢變化
- 設置變化
- 腳本變化
- API約定
- 多索引語法
- 索引庫名稱的日期運算
- 常用選項
- URL-based訪問控制
- 文檔APIs
- 讀寫文檔
- 索引接口
- Get接口
- Delete API
- Delete By Query API
- Update API
- Update By Query API
- Multi Get API
- Bulk API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- 搜索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
- Field Collapsing
- Search After
- Search Template
- Multi Search Template
- Search Shards API
- Suggesters
- Term suggester
- Phrase Suggester
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Returning the type of the suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Field Capabilities API
- Aggregations
- Metrics Aggregations
- 平均值聚合
- 值計數聚合(Value Count Aggregation)
- Cardinality Aggregation
- Extended Stats Aggregation
- 地理邊界聚合
- 地理重心聚合
- Max Aggregation
- Min Aggregation
- Percentiles Aggregation
- Percentile Ranks Aggregation
- Scripted Metric Aggregation
- Stats Aggregation
- Sum Aggregation
- Top hits Aggregation
- Value Count Aggregation
- Bucket Aggregations
- 鄰接矩陣聚合
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- Filter Aggregation(過濾器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距離聚合) 轉至元數據結尾
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash網格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合) 轉至元數據結尾
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范圍聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范圍聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- Significant Text Aggregation
- Terms Aggregation
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(導數聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(擴展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分數桶聚合)
- Moving Average Aggregation
- Cumulative Sum Aggregation(累積匯總聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶腳本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶選擇器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差異聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Caching heavy aggregations
- Returning only aggregation results
- Aggregation Metadata
- Returning the type of the aggregation
- Indices APIs
- Create Index /創建索引
- Delete Index /刪除索引
- Get Index /獲取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /啟動關閉索引
- Shrink Index /縮小索引
- Rollover Index/滾動索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /獲取映射
- Get Field Mapping /獲取字段映射
- Types Exists
- Index Aliases
- Update Indices Settings
- Get Settings
- Analyze
- Explain Analyze
- Index Templates
- 索引統計信息
- 索引段
- 索引恢復
- 索引分片存儲
- 清理緩存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加載
- 強制合并
- 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 segments
- cat shards
- cat thread pool
- cat snapshots
- cat templates
- Cluster APIs
- 集群健康
- 集群狀態
- 集群統計
- 掛起的集群任務
- 集群重新路由
- Cluster Update Settings
- Nodes Stats
- Nodes Info
- Nodes Feature Usage
- Remote Cluster Info
- Task Management API
- Nodes hot_threads
- Cluster Allocation Explain API
- Query DSL
- 查詢context與過濾context
- Match All Query
- 全文搜索
- 匹配查詢
- 短語匹配查詢
- 短語前綴匹配查詢
- 多字段查詢
- 常用術語查詢
- 查詢語句查詢
- 簡單查詢語句
- Term level queries
- Term Query
- Terms Query
- Range Query
- Exists Query
- Prefix Query
- Wildcard Query
- Regexp Query
- Fuzzy Query
- Type Query
- Ids Query
- 復合查詢
- Constant Score 查詢
- Bool 查詢
- Dis Max 查詢
- Function Score 查詢
- Boosting 查詢
- Joining queries
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查詢)
- Parent Id Query
- Geo queries
- GeoShape Query(地理形狀查詢)
- Geo Bounding Box Query(地理邊框查詢)
- Geo Distance Query(地理距離查詢)
- Geo Polygon Query(地理多邊形查詢)
- Specialized queries
- More Like This Query
- Script Query
- Percolate Query
- Span queries
- Span Term 查詢
- Span Multi Term 查詢
- Span First 查詢
- Span Near 查詢
- Span Or 查詢
- Span Not 查詢
- Span Containing 查詢
- Span Within 查詢
- Span Field Masking 查詢 轉至元數據結尾
- Minimum Should Match
- Multi Term Query Rewrite
- Mapping
- Removal of mapping types
- Field datatypes
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- Geo-Shape datatype
- IP datatype
- Keyword datatype
- Nested datatype
- Numeric datatypes
- Object datatype
- Text
- Token數
- 滲濾型
- join datatype
- Meta-Fields
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters
- analyzer(分析器)
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce(強制類型轉換)
- copy_to(合并參數)
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- enabled(開啟字段)
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- fielddata(字段數據)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不對的數據)
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- similarity (匹配方法)
- store(存儲)
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