#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧——安装篇（一）
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
在Elastic，我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库，并持续优化Elasticsearch，使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。我们对Lucene的投入是关键，以确保Elasticsearch的每次发布都带来更快的性能和更大的规模。
几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
0、引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客，原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。 Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题，但由于数据量随时间的推移，可能会导致性能问题。集群所拥有的数据越多，纠正
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
Lucene：简单来说，就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入 lucene.jar 就可以进行开发了。
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
Elasticsearch 是一个高效、快速且高度可扩展的搜索引擎。它已经成为许多公司和组织的首选搜索引擎，特别是在大型数据集的情况下。 根据经验，在使用 Elasticsearch 时遵循一些最佳实践可以帮助您实现更好的性能和可维护性。 第一项最佳实践是对数据进行良好的设计和建模。这意味着数据需要在索引之前进行精心设计和建模，以确保正确的搜索和过滤。在建立索引之前，首先需要确定索引的字段，并确定如何解析和存储需要索引的数据。为了减少查询的处理时间，必须避免不必要的字段嵌套。 第二项最佳实践是索引和分片的优化。在 Elasticsearch 中，索引通常是垂直划分数据的方式。对于大型数据集，我们需要对索引进行水平分片，以便每个节点都可以处理一部分索引。此外，我们还需要进行分片的恰当设置和大小的控制，以便避免节点过载，从而每个节点在集群中受益平均。 第三项最佳实践是对查询进行优化。良好的查询设计可以极大地增加性能。为了最大限度地减少搜索的时间，我们建议在搜索操作中使用一些基本的 Elasticsearch 查询优化技巧，例如使用 match 查询，尽可能减小过滤器查询的数量等。 第四项最佳实践是监控 Elasticsearch 的健康状况。在 Elasticsearch 集群中，节点状态、索引状态、负载均衡、缓存大小、查询速度等都可以影响整个集群的性能。因此，借助 Elasticsearch 的监控工具，每天都对集群进行定期监控的有效健康状况的大有裨益。 最后一项最佳实践是在维护 Elasticsearch 系统时进行数据重建和性能分析。数据重建有助于缩小索引大小，释放磁盘空间，并确保数据有序。同时，定期对 Elasticsearch 进行性能分析有助于发现性能瓶颈和优化 Elasticsearch 集群，以便其在提供服务和响应时间方面获得更好的结果。 综上所述，Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，但需要遵循一些有效的最佳实践，从而发挥其最大的潜力。事实上，良好的 Elasticsearch 系统设计和性能优化，可以帮助您的公司提高效率，改善搜索结果质量，并提高整个系统的可靠性，还可以保证您的系统能够保持最新状态并且运作更加高效。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写，这意味着我们必须注意堆内存的设置。
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
Elasticsearch是Elastic Stack核心的分布式搜索和分析引擎。Elasticsearch为所有类型的数据提供实时搜索和分析。无论结构化文本还是非结构化文本，数字数据或地理空间数据，Elasticsearch都能以支持快速搜索的方式有效地对其进行存储和索引。不仅可以进行简单的数据检索，还可以汇总信息来发现数据中的趋势和模式。随着数据和查询量的增长，Elasticsearch的分布式特性使您的部署可以随之无缝地增长。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
elasticsearch中的collapse功能允许用户对搜索结果进行分组，这在某些情况下可以看作是一种去重操作。它的主要目的是在搜索大量文档时，只显示每个分组的一个代表文档，而不是显示所有匹配的文档。
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
当涉及到大规模数据存储和检索时，Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，并被广泛应用于各种场景，例如日志分析、全文搜索和实时数据分析。
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
问题 2 初步解决方案：修改默认值、扩大队列，根据业务后续持续观察队列大小，不再出现上述情形。
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
Elasticsearch支持多租户架构的方式灵活多样，可以通过多种策略来实现数据隔离和权限控制。多租户架构是指在一个物理实例上支持多个逻辑上独立的租户，每个租户都有自己的数据和配置，而彼此之间相互隔离。以下将详细描述Elasticsearch如何支持多租户架构，包括不同的隔离方式、配置示例以及相关的实现原理。
ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受欢迎。在Elasticsearch中，脚本是一种强大的工具，允许用户在查询和索引操作中执行动态计算和数据处理。从Elasticsearch 7.6版本开始，脚本功能得到了进一步的优化和提升，为用户提供了更加灵活和高效的数据处理方式。
点击关注公众号，Java干货及时送达 ES官方调优指南 第一部分：调优索引速度 第二部分：调优搜索速度 第三部分：通用的一些建议 ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。 第一部分：调优索引速度 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/
ES 发布时带有的默认值，可为 ES 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 ES 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
在前文中，我们讨论了如何利用GPT学习Elasticsearch，弥补信息差，并提供了一些实践案例分享。现在，我们为您提供一个简单的实例，以便您更直观地了解如何结合GPT和其他资源学习Elasticsearch。
在设计向量搜索体验时，可供选择的方案众多，可能让人感到不知所措。最初管理少量向量相对简单，但随着应用规模的扩大，这很快会成为瓶颈。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也是使用Java编写并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的RESTful API让全文搜索变得简单并隐藏Lucene的复杂性。 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索引擎，它还提供：
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能，集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置，以确保Elasticsearch集群的高效运行。
ES 发布时带有的默认值，可为 es 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 es 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能，下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
Generative AI时下的爆发，催生搜索场景进入一个新的范式，我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据，使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次，甚至是使用ML模型来进行召回后的精排，或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出，而非召回后的直接排序结果。
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。
结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
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