es实现mysql的like查询

大家好，关于es实现mysql的like查询很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于es查询语法 sql的知识，希望对各位有所帮助！

文章目录：

• 1、接上篇:如何在项目中实现ES查询功能?
• 2、Elasticarch实现Mysql的Like效果
• 3、如何使用ElasticSearch存储和查询数据

接上篇:如何在项目中实现ES查询功能?

1、步骤概述选择RestHighLevelClient作为ES原生客户端，因为它支持更复杂的查询场景。首先，你需要在paicoding-rvice模块引入相关依赖，并在paicoding-web模块的配置文件中正确配置ES，如10.1：9200的连接信息，避免使用https前缀。

2、在 application.properties 全局配置文件中，配置 elasticarch 自定义环境变量 至此，客户端配置完毕，项目启动的时候，会自动注入到 Spring 的 ioc 容器里面。

3、若我们想接着上次读取的结果进行读取下一页数据，第二次查询在第一次查询时的语句基础上添加arch_after，并指明从哪个数据后开始读取。 基本原理 es维护一个实时游标，它以上一次查询的最后一条记录为游标，方便对下一页的查询，它是一个无状态的查询，因此每次查询的都是最新的数据。

4、当两个表之间存在多个外键关联时，需要明确指定外键名称，并在查询代码中使用这些名称。函数可以用来手动建立关联关系，特别是在无法通过外键实现关联的情况下。通过定义function，可以实现表与表之间的关联，即使它们之间没有直接的外键联系。递归关联，即一个表指向自身的关联，通常涉及自关联表。

5、这些听起来令人向往的承诺，在实际操作中往往成为一场空。应届生银行，真正被看重的可能只是他们能够为创造的业绩，而不是其才华或潜力。如果你是关系户，那恭喜你，这篇文章对你而言无用；如果你是非关系户，却又梦想在这样的环境中实现职业生涯，那么你可能过于天真了。

6、记得先把 ES 的连接改成公网，然后输入一行命令就行了。比如我们要向 ES 插入一条数据，传入要的函数名、请求参数、代码路径： 成功后，就能在 ES 中看到新插入的数据了（通过 Kibana 面板或 curl 查看）： 本地测试好公共服务代码后，把 ES 连接改成内网 IP，然后发布到云端。

Elasticarch实现Mysql的Like效果

Elasticarch作为一种高效的搜索引擎，可以替代Mysql在模糊搜索方面的性能瓶颈。客户对Mysql中LIKE关键字的使用习惯，使得在引入ES时可能需要模拟这种效果。

至此，类似 MySQL join 操作在 Elasticarch 中得以实现，数据关联处理效果直观且高效。最后，提供其他命令，包括删除 Pipeline 与 enrich，以灵活管理数据处理流程。

最近使用ES时，有一个简单的需求，要求实现按照某个字段实现类似mysql中的like查询。 这里记录下实现方式。

原因：MySQL B+树索引结构在模糊查询时会失效，尤其在使用LIKE的通配符%时。时间分析：查询耗时90ms，随着数据量增加，耗时会持续增长。解决方：针对小量数据，采用MySQL全文索引；针对大量数据或者全文索引性能不理想，则考虑使用Elasticarch。

如何使用ElasticSearch存储和查询数据

1、创建索引设置向量字段 构建支持向量检索的映射，字段类型设置为den_vector。2 写入数据 完成数据录入。向量计算函数 1 余弦相似度：cosineSimilarity 计算查询向量与文档向量间的余弦相似度。若文档den_vector字段与查询向量维度不一致，将抛出异常。

2、在使用ES存储数据时，借助SpringBoot框架可轻松实现。引入ES相关依赖后，通过ElasticarchRestTemplate模板类提供简便的接口，如save方法用于存储数据。此方法接收自定义业务字段的数据和指定的索引名作为参数，索引名类似于MySQL中的表名。查询数据则通过构建查询条件实现。

3、Elasticarch使用的查询语言（DSL）拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤上下文（filteringcontext）和查询上下文（querycontext）。查询语句和过滤语句可以放在各自的上下文中。在ElasticSearchAPI中我们会看到许多带有query或filter的语句。

4、总结而言，ElasticSearch的查询流程包括GET和SEARCH两种方式，各自具有不同的使用场景。GET操作简单直接，而SEARCH操作则涉及查询和fetch阶段，复杂度较高。同时，GET操作中的实时数据存储在lucene中，而SEARCH操作的查询阶段和fetch阶段处理数据更为细致，能够提供更精准的查询结果。

5、使用线上默认的配置，uuid存为不分词的字符串类型。创建如下索引：首先写入100w不同的uuid，使用磁盘容量细节如下：可以看到正排数据、倒排索引数据，列存数据容量占比几乎相同，正排数据和倒排数据还会存储Elasticarch的唯一id字段，所以容量会比列存多一些。

6、在开始本节实际操作之前，请确保已经正确好了 Elasticarch，方式可以参考：https：//tup.scrape.center/elasticarch，完成之后确保其在本地 9200 端口上正常运行即可。

关于es实现mysql的like查询，es查询语法 sql的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。