我仅使用kibana搜索ElasticSearch,并且我有几个只能接受几个值的字段(最坏的情况,服务器名,30个不同的值)。
我确实了解分析对像这样的更大,更复杂的字段执行的操作,但是对于那些简单的小字段,我却无法理解分析/未分析字段的优点/缺点。
那么,对于“有限的一组值”字段(例如,服务器名:server [0-9]
*,没有特殊字符可以打破),使用analyd和not_analyzed有什么好处?我会在基巴纳语中丢失哪种搜索类型?我会获得任何搜索速度或磁盘空间吗?
在其中之一进行测试时,我看到该字段的.raw版本现在为空,但kibana仍将该字段标记为已分析,因此我发现测试没有定论。
如果您需要进一步说明,我将尝试保持简单,让我知道,我将详细说明。
“已分析”字段将使用您为映射中的特定表定义的分析器来创建令牌。如果您使用默认分析器(当您指的是不带特殊字符的内容时,让我们说server
[1-9]),则使用默认分析器(数字小写单词经纪人(这实际上不是它的名字,它实际上就是这个名字))是要标记化:
this -> HelloWorld123
into -> token1:helloworld123
OR
this -> Hello World 123
into -> token1:hello && token2:world && token3:123
在这种情况下,如果您进行搜索:HeL10,它将变为->“ hello”,并且它将与该文档匹配,因为这里有令牌“ hello”。
在not_analized字段的情况下,它根本不应用任何标记器,您的标记是您的关键字,因此被这样说:
this -> Hello World 123
into -> token1:(Hello World 123)
如果您在该字段中搜索“ hello world 123”
不会匹配,因为它是“区分大小写的”(尽管您仍然可以使用通配符(Hello *),让我们在另一时间解决该问题)。
简而言之:
对要搜索的字段使用“已分析”字段,并希望elasticsearch对它们进行评分。示例:包含单词“ jobs”的标题。查询:“ title:jobs”。
doc1 : title:developer jobs in montreal
doc2 : title:java coder jobs in vancuver
doc3 : title:unix designer jobs in toronto
doc4 : title:database manager vacancies in montreal
这将检索title1 title2 title3。
在这种情况下,您需要“已分析”字段。
如果您事先知道该字段上将包含哪种数据,并且要精确查询所需的内容,则需要“ not_analyzed”。
例:
从server123获取所有日志。
查询:“ server:server123”。
doc1 :server:server123,log:randomstring,date:01-jan
doc2 :server:server986,log:randomstring,date:01-jan
doc3 :server:server777,log:randomstring,date:01-jan
doc4 :server:server666,log:randomstring,date:01-jan
doc5 :server:server123,log:randomstring,date:02-jan
仅来自server1和server5的结果。
好吧,我希望你明白了。正如我所说的,保持简单是您需要的。
分析->磁盘上有更多空间(如果分析字段很大,则更多)。分析->更多时间进行索引。分析->更好地匹配文档。
not_analyzed->减少磁盘空间。not_analyzed->更少的索引时间。not_analyzed->字段完全匹配或使用通配符。
问候,
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