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从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
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Regular Expressions 搜索也即正则搜索是非常耗时的。正则表达式是一种使用 placeholder（称为运算符）匹配数据中的模式的方法。 有关regexp查询支持的运算符的列表，请参阅 Regular expression syntax。
本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。 想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。 这只是一个用例，其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。
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在实际的使用中，数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同，数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字，例如 5，但也可能呈现为字符串，例如 “5”。 或者，应将应为整数的数字呈现为浮点数，例如 5.0，甚至是 “5.0”。
Elastic 的可观测性解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的:
top_hits 指标聚合器跟踪要聚合的最相关文档。 该聚合器旨在用作子聚合器，以便可以按存储分区汇总最匹配的文档。
推荐了过那么多的后缀，. com仍然是大家心头不变的白月光。 那么，到底哪里能以最低的价格拥有.com？ 当D妹打开搜索引擎，输入这个问题，出来的答案可谓是眼花缭乱。 首先，不说价格，想要以拿到最低的优惠，过程可不比追求“女神”简单。有的要先关注微信公众号对暗号，才能领取到优惠券。有的要扫各种二维码。有的还玩返利，返利的钱还不好提现。甚至有的还要准备一些额外的“工具”（不展开讲了）。 看到这些形形色色的套路，D妹陷入了深深的疑惑：你们为难用户的样子，和女神为难追求者有什么区别？还不如直接告诉对方：我洗澡了
请求的大小（size）越大，结果将越准确，但计算最终结果的成本也将越高（这两者都是由于在分片级别上管理的优先级队列更大，并且节点和客户端之间的数据传输也更大）。
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Elasticsearch 通常用于为字符串，数字，日期等类型的数据建立索引。但是，如果要直接为 .pdf 或 .doc 等文件建立索引并使其可搜索该怎么办？在 HCM，ERP 和电子商务等应用程序中有这种实时用例的需求。
在许多的情况下，我们做 terms聚合 搜索的时候，我们想得到的是每个桶里满足条件的文档最多的搜索结果。但是有些情况，我们想寻找稀有的术语数量。尽管我们可以把我们的搜索结果按照升序来排序，但是对于很大数据的这种聚合操作很容易造成 unbunded error。在 Elasticsearch 了，Elastic提供了一种叫做 Rare Terms Aggregation 的方法。
默认情况下，对象中的每个子字段都需要分别进行映射和索引。如果事先不知道子字段的名称或类型，则将动态映射它们。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本，这是由于删除了 site plugins。
默认情况下，对字段值进行索引以使其可搜索，但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段，但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合），它会帮助减少计算。在聚合时，具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
我们发现一些用户经常编写了一些非常冗长和复杂的查询 - 在很多情况下，相同的查询会一遍又一遍地执行，但是会有一些不同的值作为参数来查询。在这种情况下，我们觉得使用一个 search template（搜索模板）来做这样的工作非常合适。搜索模板允许你使用可在执行时定义的参数定义查询。
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这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
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您可以将自定义节点属性用作感知属性，以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上，在同一机架中或在同一区域中，则它可以分发主分片及其副本分片，以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
腾讯云ES目前已经提供了多可用区部署，即支持同地域跨机房的高可用容灾方案，满足了绝大多数客户的需求。但是依然会有部分客户希望进一步提升容灾级别，能够做到跨地域容灾。随着腾讯云ES双网卡功能的发布，使得跨地域容灾成为可能。接下来我将介绍下腾讯云ES实现跨地域容灾的详细步骤。
我们知道 Kibana 作为 Elasticsearch 的数据呈现及分析，在 Kibana 中，search 几乎遍布所有的页面。搜索对于 Elastic 至关重要。了解如何在 Kibana 中进行搜索时非常重要的。它不仅仅限于我们对于输入字的搜索，或者对于一些词的过滤。它还包括：
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
在今天的文章里，我们来主要介绍一下 Elasticsearch 的 refresh 及 flush 两种操作的区别。如果我们从字面的意思上讲，好像都是刷新的意思。但是在 Elasticsearch 中，这两种操作是有非常大的区别的。本指南将有效解决两者之间的差异。 我们还将介绍 Lucene 功能的基础知识，例如重新打开（reopen) 和提交 (commit)，这有助于理解 refresh 和 flush 操作。
Shard 级慢速搜索日志允许将慢速搜索（查询和获取阶段）记录到专用日志文件中。日志记录是任何应用程序不可缺的一部分。 对于像 Elasticsearch 这样的分布式解决方案，它必须处理大量的请求，因此日志记录不可避免，其重要性至关重要。
Pinned 查询用来提升所选文档的排名，使其高于匹配给定查询的文档。 此功能通常用于引导搜索者查找精选的文档，这些文档在搜索的任何 “organic” 匹配项之上被提升。 使用存储在_id字段中的文档 ID 来标识升级或“固定”的文档。
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导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
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在前面的一篇文章 “Logstash：处理多个input” 中，我们介绍了如何使用在同一个配置文件中处理两个 input 的情况。在今天这篇文章中，我们来介绍如何来处理多个配置文件的问题。对于多个配置的处理方法，有多个处理方法：
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今年上半年，AI大模型频频出圈，人工智能仿佛在一夜之间激活了各行业的“任督二脉”，每一次迭代，每一位“新贵”的出现，都聚集了无数闪光灯，一波接着一波地输送热度。
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如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。
刚刚被欧盟贴了巨额罚单的Google又开心起来。美国时间7月23日，谷歌母公司Alphabet公布了2018年二季度财报，总营收326.57亿美元，同比增长26%。
在今天的这篇文章中，我们来介绍如何在 Linux 及 MacOS 上安装 Elastic 栈中的 Logstash。
在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。 它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。
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从事 Python 开发的这些年中，我见过很多 Python 教程和书籍，他们大都这样讲 ： 先介绍 Python 的基本语法规则、list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作.... 就这样一点一点往下说。 虽然这样的讲解看似合理，但是大多都偏重理论讲解，案例又过于生活化，脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦将理论落地到实际的项目编码中，就一头雾水，甚至一行代码都写不出来！ 01超13万人学习的Python教程 其实我也有过那段「自学」的迷
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