Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合
下载地址1：https://pypi.python.org/pypi/chardet/
在使用 Elasticsearch 时，频繁更新文档是一种常见误区。这不仅影响性能，还可能导致系统资源的浪费。
模拟脚本2：循环update_by_query 批量更新数据 update.sh。
ElasticStack在升级到5.0版本之后，带来了一个新的脚本语言，painless。这里说“新的“是相对与已经存在groove而言的。还记得Groove脚本的漏洞吧，Groove脚本开启之后，如果被人误用可能带来各种漏洞，为什么呢，主要是这些外部的脚本引擎太过于强大，什么都能做，用不好或者设置不当就会引起安全风险，基于安全和性能方面，所以elastic.co开发了一个新的脚本引擎，名字就叫Painless，顾名思义，简单安全，无痛使用，和Groove的沙盒机制不一样，Painless使用白名单来限制函数与字段的访问，针对es的场景来进行优化，只做es数据的操作，更加轻量级，速度要快好几倍，并且支持Java静态类型，语法保持Groove类似，还支持Java的lambda表达式。
在大数据和搜索引擎技术不断进步的今天，ElasticSearch 已成为业界内非常流行的搜索引擎解决方案，被广泛应用于日志分析、全文搜索、数据分析等领域。针对 Go 语言开发者来说，olivere/elastic 是一个非常强大而且易于使用的 ElasticSearch 客户端库，允许开发者在 Go 应用中轻松地操作 ElasticSearch。
如果文档数量非常庞大，商业运维中都是海量数据，一个一个操作文档显然不合实际。幸运的是ElasticSearch提供了文档的批量操作机制。我们已经知道mget允许一次性检索多个文档，ElasticSearch提供了Bulk API，可以执行批量索引、批量删除、批量更新等操作，也就是说Bulk API允许使用在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的更新操作。
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Elastic 在 7.16 版本（2021年12月8日）推出了 Elasticsearch Java API Client。在此之前，我们通常使用 High Level REST Client 进行开发，但是 High Level REST Client 存在几个缺陷：
最近博主有一些elasticsearch的工作，所以更新的慢了些，现在就教大家快速入门，并对一些基本的查询、更新需求做一下示例，废话不多说开始：
上一讲，我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程，其中，关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题，是我错了，有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改，后来经过证实，确实可以修改，大家注意一下，同时，也非常感谢这位同学的留言。
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。
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
进入一个新项目组，或者新入职一家新公司，或者你要跑路了，想批量下载gitlab中的项目，批量更新。
在使用 Elasticsearch 过程中，不免还会有 Mysql 等关系型数据库的使用痕迹，以下两个都是实战开发问到的问题：
我们在项目里面导入es的依赖之后，就要使用人家es里面的类，这个类是人家es定义的，我们拿来使用就行。那么这个es框架有多少自己的类可以让我们使用呢？
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
在Elasticsearch中，文档（document）是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID，这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。
ElasticSearch 的使用度越来越普及了，很多公司都在使用。有做日志搜索的，有做商品搜索的，有做订单搜索的。
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。 在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询： #创建index索引 #创建索引，索引的名字是my-index,如果已经存在了，就返回个400， #这个索引可以现在创建，也可以在后面插入数据的时候再临时创建
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具，特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库，以处理一词多义、多词同义等情况，从而增强搜索的准确性和丰富性。
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
例如我现在有一个file_data字段，字段长度可能在一千以上并且需要对这个字段分词和检索，目前想指定返回file_data字段的前50字符，请问有没有什么好的方法？
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。
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ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框 架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可 见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出 到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好 的页面展示出来，提供实时分析的功能。 市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用 于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非 唯一性。
在 Elasticsearch 5.0 版本之前，如果用户希望在文档被索引到 Elasticsearch 之前进行预处理，他们通常需要依赖外部工具，如 Logstash，或者以编程方式/手动进行预处理。这是因为早期的 Elasticsearch 版本并不提供文档预处理或转换的能力，它仅仅是将文档按原样索引。
我们看到两种主要的Elasticsearch索引使用模式 - 全局索引和滚动索引。多年来，Elasticsearch增加了一些功能，可以极大地改善这些模式的工作体验。Elasticsearch 5引入了几项新功能，进一步构建了这些功能，并产生了一个非常好的索引管理故事。
bulk是批量的意思，也就是把原来单个的操作打包好，通过批量的api提交到ES集群。下面是个示例：
老大，请教个问题。你用painless操作过@timestamp字段吗？比如我获取了当前timestamp后，想要减去5分钟， 这个怎么写？ctx._source['@timestamp'] 是get当前的timestamp，后面operator要怎么写？
找到 config 下的 kibana.yml 文件，修改最后一行为 i18n.locale: “zh-CN”
Python Elasticsearch Client 是 ES 官方推荐的 python 客户端，这里以它为工具操作 elasticsearch
在使用Elasticsearch时，有时候我们可能会遇到ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing]这样的问题。这个错误提示意味着在执行请求时，代码脚本或文档内容缺失。这篇博客将介绍如何解决这个问题以继续使用Elasticsearch。
MySQL的插入语法提供了类似insertOrUpdate的语法，这种方式大部分存储系统都有类似的机制比如在Solr或者ElasticSearch中，如果主键一样的就更新，不一样就添加，只不过在数据库里可以是主键单个或多个字段，也可以是单个索引或多字段联合唯一索引，逻辑都一样。 比如表里面有id,age,name,address,score四个字段 联合唯一索引 是id+age+name（表里只有索引没有主键，后面单说） 向一张空表插入下面的数据 Java代码 INSERT INTO pe
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示，查询分离的实现思路如下。 1）如何触发查询分离？ 2）如何实现查询分离？ 3）查询数据如何存储？ 4）查询数据如何使用？ 5）历史数据如何迁移？ • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库，即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说，查询分离的触发逻辑分为3种。 1）修改业务代码，在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示，每次客服单击更新工单的按钮后，
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
Elasticsearch 中文网站： https://www.elastic.co/cn/ 官网对Elasticsearch 介绍的第一句话： Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。Elasti
有效的使用 Elastic Stack 提供的各种 Beats 模块，可以让我们彻底的终结在服务器上手工捞日志的坑。合理利用腾讯云提供的 Elasticsearch 服务，可以轻松搞定大规模云环境的运维。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-multi-match-query.html
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
在 Elasticsearch 中，可以使用 Painless 脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中，但为了使脚本与管道相互独立，还可以将脚本单独存储在 Elasticsearch 中，并在数据摄取管道（Ingest pipeline）中按需调用它们。
尤其是当我们需要在项目的管理部分展示索引和别名的统计信息时，了解如何有效地列出这些别名和索引显得尤为重要。
在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：
C#中访问Elasticsearch主要通过两个包NEST和Elasticsearch.Net，NEST用高级语法糖封装了Elasticsearch.Net可以通过类Linq的方式进行操作，而Elasticsearch.Net相比之下更为原始直接非常自由。
本文主要分享 SkyWalking Collector Storage 存储组件。顾名思义，负责将调用链路、应用、应用实例等等信息存储到存储器，例如，ES 、H2 。
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