Тюнинг трансмиссии НИВА усиленные детали полуоси пары
Тюнинг трансмиссии НИВА усиленные детали полуоси пары | купитьПоиск по параметрам
ФильтрСортировка
По популярности (возрастание)
Цена
15 000
30 000
45 000
60 000
No Name
VAL RACING
VERO
АВТОГУР73
ВОЛГА АВТО ПРОМ
ГРУППА ГАЗ
ИЖ ТЕХНО
ПОЛИУРЕТАН
САПУНЫ.
РФ
Показать все
В наличии
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
<div><img src=»//mc.
Нива-Комфорт. Устранение вибраций, подрамники, тюнинг, запчасти.
Нива-Комфорт. Устранение вибраций, подрамники, тюнинг, запчасти.Москва: 8 916 637-32-28; 8 495 928-14-53; 8 911 161-91-33
Антивибрационные ручки РК
Новые тюнинговые рычаги. Они собраны по типу рычага КПП. Это уже не просто металлические прутки, а рычаги с «начинкой», содержащие антирезонансные втулки, которые и поглощают вибрацию и шум.
Подробнее
Lada 4×4 Urban
Классический внедорожник ВАЗ 2121 стал более комфортным и привлекательным внешне, усовершенствован технически, при этом проходимость осталась высокой, а цена – доступной. Нива 4х4 Урбан – это новая классика!
Подрамник Нива-Комфорт
За 20 прошедших лет конструкция подрамника по-прежнему является оптимальной, поскольку она не просто меняет место крепления раздатки, а связывает коробку скоростей и раздатку в единый, оптимально соорентированный блок, что с гарантией устраняет вибрации.
Подробнее
Нива ВАЗ-2131
Один из самых лучших внедорожников родом из СССР. Основное преимущество длиннобазной Нивы – это вместительный салон, рассчитанный на размещение пяти пассажиров.
Антивибрационные ручки РК
Новые тюнинговые рычаги. Они собраны по типу рычага КПП. Это уже не просто металлические прутки, а рычаги с «начинкой», содержащие антирезонансные втулки, которые и поглощают вибрацию и шум.
Подробнее
Chevrolet Niva
По данным Ассоциации Европейского бизнеса РФ, являлся самым продаваемым вседорожником в России в 2004—2008 годах. Chevrolet Niva удостоен ежегодной профессиональной премии автомобильных журналистов «Внедорожник года 2009» в номинациях «SUV» и «Премьера года».
Осторожно подделка!Подлинные подрамники и бесшумные рычаги «Нива-Комфорт» можно приобрести и установить только у нас в Нива-Комфорт или наши подрамники можно приобрести у наших дилеров
Подробнее: читайте на нашем форуме (Пример1 и Пример2)
Подробнее.
..
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Подрамник для Нивы …
Защита большая для …
Защита большая для …
Бесшумные рычаги на …
Бесшумные рычаги на …
Подрамник Техно Сфера
Подрамник Техно Сфера
Подлокотник двойной .
Подлокотник двойной …
Кулиса КПП Нива-Комфорт
Кулиса КПП Нива-Комфорт
Комплект независимой …
Комплект независимой …
Печка для Нивы ВАЗ …
Печка для Нивы ВАЗ …
Ремкомплект рычагов …
Ремкомплект рычагов …
Показать еще
Подрамник Нива-Комфорт
Не просто меняет место крепления раздатки, а связывает коробку скоростей и раздатку в единый, оптимально соорентированный блок.
Устраняет вибрацию
За счет отвязки трансмиссии от кузова, с помощью доп. эластичных опор
Объединяет КПП и РК
Соединяет КПП и РК в единый блок, при котором раздатка находится в оптимальном положении
Простая установка
Не требует дополнительных работ на кузове (сверление, сварка и т.д.)
Гарантия на весь срок службы автомобиля
Увеличивает ресурс трансмиссии
За счет исключения взаимного смещения КПП и РК (разгружается промвал и подшипники КПП и РК)
Комфортная езда
Исключается характерный для Нивы удар при троганье и переключении скоростей
Не уменьшает клиренс
Раздатка остается на том же уровне, подрамник стоит выше нижней точки раздатки на 4 мм
Бесшумные рычаги раздатки Нива-Комфорт
ВАЗ — 2121 — 21213 — 21214 — 21218 — 2131
Рысь и Урбан
Устранение шумов
За счет резиновых демпферных втулок
Не требуют доработок
Правильная геометрия, не требуется подрезка пластика
Оригинальные комплектующие
Рычаги — АвтоВАЗ, начинка — БРТ
Гарантия на весь срок службы автомобиля
Комфортная езда
Не передается свист, вой, гул в салон авто.
Простая установка
Установка производится из салона авто и занимает 40 мин. Инструкция в комплекте
Проверены временем
Разработано и производится Нивой-Комфорт с 2000 года
координат — поля настройки. Пип.
Координаты — поля настройки. Пип.Просмотрите свой список желаний
ЗакрытьЗакрыть Посмотреть полный продукт
Товар добавлен в Вашу корзину.
Предыдущий
Далее
ЗакрытьЦифровой треклист
org/MusicRecording»> 2 Автобус 7:13 КупитьКоординаты
Посмотреть больше ЗакрыватьПредыдущий Играть Пауза Далее
features.playlist.label Закрыть
Загрузка: Ошибка воспроизведения.—:— —:—
Настройки конфиденциальности
Этот сайт использует файлы cookie и аналогичные технологии. Для получения информации ознакомьтесь с нашей политикой в отношении файлов cookie. Политика в отношении файлов cookie
Разрешить всеУправление настройками согласия
Настройки конфиденциальности
Этот сайт использует файлы cookie и аналогичные технологии. Для получения информации ознакомьтесь с нашей политикой в отношении файлов cookie. Политика в отношении файлов cookie
Управление настройками согласия
Строго необходимо Эти файлы cookie необходимы для того, чтобы вы могли перемещаться по веб-сайту и использовать его функции.
Этот сайт использует Google Analytics для анонимного отслеживания использования этого сайта. Отключение этих файлов cookie будет означать, что ваш IP-адрес не отправляется в Google.
Маркетинг и рекламаЭтот сайт отслеживает активность, используемую для персонализированной рекламы в нескольких службах. Отключение этих файлов cookie будет означать, что информация о вашей активности не будет передаваться этим службам.
Подтвердить выбор Разрешить всеНастроить на скорость поиска | Elasticsearch Guide [8.7]
Предоставление памяти кэшу файловой системыedit
Elasticsearch в значительной степени полагается на кэш файловой системы для выполнения поиска быстрый. В общем, вы должны убедиться, что хотя бы половина доступной памяти отправляется в кеш файловой системы, чтобы Elasticsearch мог сохранять горячие области индекс в физической памяти.
Избегайте перегрузки кэша страниц, используя скромные значения упреждающего чтения в Linuxedit.
Когда базовый блок
устройство имеет высокое значение упреждающего чтения, может быть много ненужных
чтение ввода-вывода выполнено, особенно когда доступ к файлам осуществляется с использованием отображения памяти
(см. типы хранения). Большинство дистрибутивов Linux используют разумное значение опережающего чтения 128 КБ для
одно простое устройство, однако при использовании программного рейда, LVM или dm-crypt
результирующее блочное устройство (поддерживающее Elasticsearch path.data)
может получить очень большое значение опережающего чтения (в диапазоне нескольких мегабайт).
Обычно это приводит к серьезной перегрузке кеша страниц (файловой системы).
влияющие на производительность поиска (или обновления).
Вы можете проверить текущее значение в KiB , используя lsblk -o ИМЯ,РА,ТОЧКА МОНТАЖА,ТИП,РАЗМЕР .
Обратитесь к документации вашего дистрибутива, чтобы узнать, как изменить это значение.
(например, с правилом udev для сохранения после перезагрузки или через
блокдев —setra
как временная установка).
Мы рекомендуем значение 128 КБ для упреждающего чтения.
blockdev ожидает значения в секторах по 512 байт, тогда как lsblk сообщает
значения в КиБ . Например, чтобы временно установить упреждающее чтение на 128KiB для /dev/nvme0n1 укажите blockdev --setra 256 /dev/nvme0n1 .
Используйте более быстрое аппаратное редактирование
Если ваши поиски связаны с вводом-выводом, рассмотрите возможность увеличения размера файловой системы кэш (см. выше) или использование более быстрого хранилища. Каждый поиск включает в себя сочетание последовательное и случайное чтение нескольких файлов, и их может быть много. поиск выполняется одновременно на каждом сегменте, поэтому SSD-накопители, как правило, работают быстрее. лучше, чем вращающиеся диски.
Непосредственно подключенное (локальное) хранилище обычно работает лучше, чем удаленное хранилище
потому что его проще настроить и избежать накладных расходов на связь.
При тщательной настройке иногда удается добиться приемлемой производительности.
также с использованием удаленного хранилища. Сравните свою систему с реалистичной рабочей нагрузкой, чтобы
определить влияние любых параметров настройки. Если вы не можете достичь
производительности, которую вы ожидаете, обратитесь к поставщику вашей системы хранения, чтобы определить
проблема.
Если ваши поиски связаны с процессором, рассмотрите возможность использования большего количества более быстрых процессоров.
Моделирование документов
Документы должны быть смоделированы таким образом, чтобы операции поиска были как можно более дешевыми.
В частности, следует избегать соединений. вложенных могут делать запросы
в несколько раз медленнее, а детско-родительские отношения могут сделать
запросы в сотни раз медленнее. Поэтому, если на те же вопросы можно ответить без
присоединяется путем денормализации документов, можно ожидать значительного ускорения.
Искать как можно меньше полейedit
Больше полей a query_string или multi_match целей запроса, тем медленнее.
Распространенным методом повышения скорости поиска по нескольким полям является копирование
их значения в одно поле в индексное время, а затем использовать это поле в
время поиска. Это можно автоматизировать с помощью директивы copy-to сопоставления без необходимости изменения источника документов. Вот пример
индекса, содержащего фильмы, который оптимизирует запросы, выполняющие поиск как по
название и сюжет фильма, проиндексировав оба значения в имя_и_участок поле.
ответ = client.indices.create(
индекс: 'фильмы',
тело: {
сопоставления: {
характеристики: {
имя_и_сюжет: {
тип: 'текст'
},
имя: {
тип: 'текст',
copy_to: 'имя_и_сюжет'
},
сюжет: {
тип: 'текст',
copy_to: 'имя_и_сюжет'
}
}
}
}
)
ставит ответ PUT фильмов
{
"сопоставления": {
"характеристики": {
"имя_и_сюжет": {
"тип": "текст"
},
"имя": {
"тип": "текст",
"copy_to": "имя_и_сюжет"
},
"сюжет": {
"тип": "текст",
"copy_to": "имя_и_сюжет"
}
}
}
} Pre-index dataedit
Вы должны использовать шаблоны в своих запросах, чтобы оптимизировать способ индексации данных.
Например, если во всех ваших документах есть поле цена и большинство запросов выполняется диапазон агрегаций на фиксированном
список диапазонов, вы можете ускорить эту агрегацию, предварительно проиндексировав диапазоны
в индекс и используя термины агрегаты.
Например, если документы выглядят так:
PUT index/_doc/1
{
"обозначение": "ложка",
"цена": 13
} и поисковые запросы выглядят так:
response = client.search(
индекс: 'индекс',
тело: {
агрегаты: {
диапазоны цен: {
диапазон: {
поле: 'цена',
диапазоны: [
{
до: 10
},
{
с: 10,
до: 100
},
{
от: 100
}
]
}
}
}
}
)
помещает ответ GET index/_search
{
"аггс": {
"ценовые_диапазоны": {
"диапазон": {
"поле": "цена",
"диапазоны": [
{ "до": 10},
{ "от": 10, "до": 100},
{ "от": 100 }
]
}
}
}
} Затем документы могут быть дополнены полем price_range во время индексации, которое
должно отображаться как ключевое слово :
индекс PUT
{
"сопоставления": {
"характеристики": {
"ценовой диапазон": {
"тип": "ключевое слово"
}
}
}
}
ПОСТАВИТЬ индекс/_doc/1
{
"обозначение": "ложка",
"цена": 13,
"price_range": "10-100"
} И тогда поисковые запросы могли агрегировать это новое поле, а не запускать диапазон агрегация на цена поле.
ответ = клиент.поиск(
индекс: 'индекс',
тело: {
агрегаты: {
диапазоны цен: {
условия: {
поле: 'ценовой_диапазон'
}
}
}
}
)
помещает ответ GET index/_search
{
"аггс": {
"ценовые_диапазоны": {
"условия": {
"поле": "ценовой_диапазон"
}
}
}
} Рассмотрите сопоставление идентификаторов как
ключевое слово edit Не все числовые данные следует отображать как тип данных числового поля.
Elasticsearch оптимизирует числовые поля, такие как целое число или длинное , для диапазон запросов. Однако ключевых слов полей
лучше для терм и др.
запросы на уровне терминов.
Идентификаторы, такие как ISBN или идентификатор продукта, редко используются в диапазоне запросы. Однако они часто извлекаются с помощью запросов на уровне терминов.
Рассмотрите возможность сопоставления числового идентификатора с ключевым словом , если:
- Вы не планируете искать данные идентификатора с помощью
диапазонзапросов.
- Быстрый поиск важен.
терминовпоисковых запросов поключевым словамполей часто быстрее, чем поисктерминовпо числовым полям.
Если вы не уверены, что использовать, вы можете использовать несколько полей для сопоставления
данные как ключевое слово и числовой тип данных.
Избегайте scriptsedit
Если возможно, избегайте использования сортировки на основе скриптов, скрипты в
агрегаты и script_score запрос. Видеть
Скрипты, кеширование и скорость поиска.
Поиск по округленным датамEdit
Запросы к полям даты, которые используют теперь , обычно не кэшируются, поскольку
диапазон, который сопоставляется, постоянно меняется. Однако переключение на
округленная дата часто приемлема с точки зрения пользовательского опыта и имеет
преимущество более эффективного использования кеша запросов.
Например, следующий запрос:
PUT index/_doc/1
{
"my_date": "2016-05-11T16:30:55. 328Z"
}
ПОЛУЧИТЬ индекс/_поиск
{
"запрос": {
"constant_score": {
"фильтр": {
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gte": "сейчас-1ч",
"lte": "сейчас"
}
}
}
}
}
} 
328Z"
}
ПОЛУЧИТЬ индекс/_поиск
{
"запрос": {
"constant_score": {
"фильтр": {
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gte": "сейчас-1ч",
"lte": "сейчас"
}
}
}
}
}
} можно заменить следующим запросом:
response = client.search(
индекс: 'индекс',
тело: {
запрос: {
константа_счет: {
фильтр: {
диапазон: {
мое свидание: {
gte: 'сейчас-1ч/м',
lte: 'сейчас / м'
}
}
}
}
}
}
)
помещает ответ GET index/_search
{
"запрос": {
"constant_score": {
"фильтр": {
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gte": "сейчас-1ч/м",
"lte": "сейчас/м"
}
}
}
}
}
} В этом случае мы округляем до минут, поэтому, если текущее время 16:31:29 ,
запрос диапазона будет соответствовать всем, у которых значение поля my_date равно
между 15:31:00 и 16:31:59 .
И если несколько пользователей запускают запрос, который
содержит этот диапазон в ту же минуту, кэш запросов может помочь ускорить работу
немного вверх. Чем длиннее интервал, который используется для округления, тем более
Кэш может помочь, но имейте в виду, что слишком агрессивное округление может также навредить пользователю.
опыт.
Может показаться заманчивым разделить диапазоны на большую кэшируемую часть и меньшие некэшируемые части, чтобы иметь возможность использовать кеш запросов, как показано ниже:
ответ = client.search(
индекс: 'индекс',
тело: {
запрос: {
константа_счет: {
фильтр: {
логический: {
должен: [
{
диапазон: {
мое свидание: {
gte: 'сейчас-1ч',
lte: 'сейчас-1ч/м'
}
}
},
{
диапазон: {
мое свидание: {
gt: 'сейчас-1ч/м',
lt: 'сейчас / м'
}
}
},
{
диапазон: {
мое свидание: {
gte: 'сейчас / м',
лте: 'сейчас'
}
}
}
]
}
}
}
}
}
)
ставит ответ ПОЛУЧИТЬ индекс/_поиск
{
"запрос": {
"constant_score": {
"фильтр": {
"буль": {
"должен": [
{
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gte": "сейчас-1ч",
"lte": "сейчас-1ч/м"
}
}
},
{
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gt": "сейчас-1ч/м",
"lt": "сейчас/м"
}
}
},
{
"диапазон": {
"мое свидание": {
"gte": "сейчас/м",
"lte": "сейчас"
}
}
}
]
}
}
}
}
} Однако такая практика может замедлить выполнение запроса в некоторых случаях, поскольку
накладные расходы, введенные запросом bool , могут свести на нет экономию от лучшего
использование кэша запросов.
Принудительное слияние индексов только для чтения
Индексы, предназначенные только для чтения, могут выиграть от объединения вплоть до одного сегмента. Обычно это происходит с индексами, основанными на времени: только индекс для текущего периода времени получает новые документы, а старые индексы доступны только для чтения. Осколки, принудительно объединенные в один сегмент может использовать более простые и эффективные структуры данных для выполнения поиска.
Не объединяйте индексы, в которые вы все еще записываете, или в который вы будете писать снова в будущем. Вместо этого полагайтесь на автоматический фоновый процесс слияния для выполнения слияний по мере необходимости для поддержания индекса в рабочем состоянии плавно. Если вы продолжите писать в принудительно объединенный индекс, его производительность может стать намного хуже.
Прогрев глобальных порядковых номеров
Глобальные порядковые номера — это структура данных, которая используется для
оптимизировать работу агрегатов.
Они вычисляются лениво и сохраняются в
куча JVM как часть кэша полевых данных. Для полей
которые активно используются для агрегирования сегментов, вы можете указать Elasticsearch построить
и кэшировать глобальные порядковые номера до получения запросов. Это должно быть сделано
осторожно, потому что это увеличит использование кучи и может сделать обновления
занять больше времени. Параметр может динамически обновляться в существующем сопоставлении с помощью
установка параметра сопоставления нетерпеливых глобальных порядковых номеров:
Индекс PUT
{
"сопоставления": {
"характеристики": {
"фу": {
"тип": "ключевое слово",
"нетерпеливый_global_ordinals": правда
}
}
}
} Разогрев кэша файловой системыedit
Если компьютер, на котором работает Elasticsearch, перезапускается, кэш файловой системы будет
пустой, поэтому потребуется некоторое время, прежде чем операционная система загрузит горячие регионы
индекса в память, чтобы операции поиска выполнялись быстро.
Вы можете явно
сообщить операционной системе, какие файлы следует загрузить в память с нетерпением
в зависимости от расширения файла с помощью index.store.preload настройка.
Нетерпеливая загрузка данных в кэш файловой системы по слишком большому количеству индексов или слишком много файлов сделают поиск медленнее , если кеш файловой системы невелик достаточно для хранения всех данных. Используйте с осторожностью.
Используйте индексную сортировку для ускорения редактирования соединений
Индексная сортировка может быть полезна для соединения быстрее за счет немного более медленного индексирования. Подробнее об этом в документации по сортировке индексов.
Использовать
предпочтение для оптимизации использования кэшаedit Существует несколько кэшей, которые могут повысить производительность поиска, например
кеш файловой системы,
кеш запросов или кеш запросов. Еще
все эти кеши поддерживаются на уровне узла, а это означает, что если вы запустите
один и тот же запрос дважды подряд, иметь 1 реплику или более
и использовать циклический перебор, по умолчанию
алгоритм маршрутизации, то эти два запроса пойдут к разным копиям шардов,
предотвращение помощи кэшей на уровне узлов.
Поскольку пользователи поискового приложения часто выполняют похожие запросы один за другим, например, для анализа более узкого подмножества индекс, используя значение предпочтения, которое идентифицирует текущего пользователя или сеанс может помочь оптимизировать использование кешей.
Реплики могут повысить пропускную способность, но не всегда.
Помимо повышения отказоустойчивости, реплики могут повысить пропускную способность. Для например, если у вас есть индекс с одним сегментом и три узла, вам нужно будет установите количество реплик на 2, чтобы иметь 3 копии вашего шарда в total, чтобы использовались все узлы.
Теперь представьте, что у вас есть индекс из двух осколков и два узла. В одном случае
количество реплик равно 0, что означает, что каждый узел содержит один шард. в
во втором случае количество реплик равно 1, что означает, что каждый узел имеет два осколка.
Какая установка будет работать лучше всего с точки зрения производительности поиска? Обычно,
установка с меньшим количеством осколков на узел в целом будет работать лучше.
Причина этого в том, что он дает большую долю доступной файловой системы.
кеш для каждого сегмента, а кеш файловой системы, вероятно, принадлежит Elasticsearch.
Фактор производительности номер 1. В то же время помните, что установка, которая
не иметь реплик, может выйти из строя в случае отказа одного узла, поэтому
существует компромисс между пропускной способностью и доступностью.
Итак, каково правильное количество реплик? Если у вас есть кластер с num_nodes узлов, num_primaries первичных осколков всего и если вы хотите
быть в состоянии справиться с max_failures сбоев узлов одновременно, то
правильное количество реплик для вас max(max_failures, ceil(num_nodes/num_primaries) - 1) .
Настройте свои запросы с помощью Search Profileredit
Profile API предоставляет подробную информацию о
как каждый компонент ваших запросов и агрегаций влияет на время, которое требуется
для обработки запроса.
Профилировщик поиска в Кибане упрощает навигацию и анализ результатов профиля и дать вам представление о том, как настроить запросы для повышения производительности и снижения нагрузки.
Поскольку сам Profile API добавляет к запросу значительные накладные расходы, эту информацию лучше всего использовать для понимания относительной стоимости различных компоненты запроса. Он не обеспечивает надежного измерения фактического времени обработки.
Более быстрые фразовые запросы с
index_phrases edit Поле text имеет параметр index_phrases , который
индексирует 2-шинглы и автоматически используется синтаксическими анализаторами запросов для запуска фразы
запросы, которые не имеют помоев. Если ваш вариант использования включает в себя использование большого количества фраз
запросы, это может значительно ускорить запросы.
Более быстрые префиксные запросы с
index_prefixes edit Текстовое поле имеет параметр index_prefixes , который
индексирует префиксы всех терминов и автоматически используется синтаксическими анализаторами запросов для
выполнять префиксные запросы.
Если ваш вариант использования включает выполнение большого количества префиксных запросов,
это может значительно ускорить запросы.
Используйте
ключевое_слово_константы для ускорения фильтрации
количество совпадающих документов. Представьте, что у вас есть индекс, содержащий циклы.
Существует большое количество велосипедов, и многие поисковые запросы выполняют фильтрацию по тип_цикла: велосипед . Этот очень распространенный фильтр, к сожалению, также очень дорог.
поскольку он соответствует большинству документов. Есть простой способ избежать запуска этого
filter: переместите велосипеды в их собственный индекс и отфильтруйте велосипеды, выполнив поиск по этому
index вместо добавления фильтра к запросу. К сожалению, это может усложнить логику на стороне клиента, вот где Constant_keyword помогает. Сопоставляя cycle_type как Constant_keyword с
значение велосипед в индексе, который содержит велосипеды, клиенты могут продолжать работать
те же запросы, что и для монолитного индекса, и
Elasticsearch поступит правильно с индексом велосипедов, игнорируя фильтры.
на cycle_type , если значение равно bike , в противном случае не возвращает совпадений.
Вот как могут выглядеть сопоставления:
response = client.indices.create(
индекс: «велосипеды»,
тело: {
сопоставления: {
характеристики: {
тип_цикла: {
тип: 'константное_ключевое слово',
значение: "велосипед"
},
имя: {
тип: 'текст'
}
}
}
}
)
ставит ответ
ответ = клиент.индексы.создать(
индекс: 'other_cycles',
тело: {
сопоставления: {
характеристики: {
тип_цикла: {
тип: 'ключевое слово'
},
имя: {
тип: 'текст'
}
}
}
}
)
ставит ответ Велосипеды ПУТ
{
"сопоставления": {
"характеристики": {
"тип_цикла": {
"тип": "константное_ключевое слово",
"значение": "велосипед"
},
"имя": {
"тип": "текст"
}
}
}
}
ПОСТАВЬТЕ другие_циклы
{
"сопоставления": {
"характеристики": {
"тип_цикла": {
"тип": "ключевое слово"
},
"имя": {
"тип": "текст"
}
}
}
} Мы разделяем наш индекс на две части: одна будет содержать только велосипеды, а другая
другой, содержащий другие циклы: одноколесные, трехколесные и т.
д. Тогда в
время поиска, нам нужно искать оба индекса, но нам не нужно изменять
запросы.
ответ = клиент.поиск(
индекс: 'велосипеды,другие_циклы',
тело: {
запрос: {
логический: {
должен: {
соответствовать: {
описание: 'голландский'
}
},
фильтр: {
срок: {
Cycle_type: 'велосипед'
}
}
}
}
}
)
помещает ответ GET bikes,other_cycles/_search
{
"запрос": {
"буль": {
"должен": {
"соответствовать": {
"описание": "голландский"
}
},
"фильтр": {
"срок": {
"cycle_type": "велосипед"
}
}
}
}
} В индексе велосипедов Elasticsearch просто проигнорирует cycle_type отфильтровать и переписать поисковый запрос на следующий:
response = client.search(
индекс: 'велосипеды,другие_циклы',
тело: {
запрос: {
соответствовать: {
описание: 'голландский'
}
}
}
)
помещает ответ GET bikes,other_cycles/_search
{
"запрос": {
"соответствовать": {
"описание": "голландский"
}
}
} На other_cycles , Elasticsearch быстро обнаружит, что велосипед не существует в словаре терминов поля cycle_type и
вернуть ответ поиска без хитов.