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Elasticsearch仅对缺少的文档重新编制索引

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它专注于实时数据的存储、搜索和分析。它基于Lucene库,提供了简单易用的RESTful API和丰富的查询语言,可以轻松地进行全文搜索、结构化搜索、地理位置搜索、自动完成等功能。

Elasticsearch的核心概念包括索引、文档和类型。索引是一组具有相似特征的文档的集合,每个文档由多个字段组成。类型是索引中文档的逻辑分组,可以理解为文档的分类。文档是实际存储的数据单元,用JSON或BSON格式表示,可以进行增删改查操作。

Elasticsearch具有以下特点和优势:

  1. 实时性:Elasticsearch能够实时地索引和搜索数据,具备高性能的实时搜索能力,适用于对实时数据进行监控、日志分析等场景。
  2. 可扩展性:Elasticsearch采用分布式架构,可以方便地水平扩展,支持从单节点到数百个节点的规模,保证了数据的高可用性和可伸缩性。
  3. 强大的查询功能:Elasticsearch提供了丰富的查询语法和功能,包括全文搜索、字段搜索、范围搜索、模糊搜索、聚合分析等,能够满足各种复杂的查询需求。
  4. 多种数据类型支持:Elasticsearch支持各种数据类型的索引和搜索,包括文本、数值、日期、地理位置等,适用于不同领域的数据分析和搜索需求。
  5. 易于使用和集成:Elasticsearch提供了简单易用的RESTful API,支持多种编程语言的客户端,同时还提供了Kibana等工具进行数据可视化和管理,方便与其他系统集成使用。
  6. 可靠性和稳定性:Elasticsearch具有数据冗余和分片复制的机制,确保数据的安全性和可靠性,同时还支持自动故障转移和恢复,提供高可用性的服务。

在实际应用中,Elasticsearch广泛应用于以下领域:

  1. 日志分析和搜索:通过Elasticsearch可以方便地进行日志的收集、存储和搜索,支持实时监控、数据分析和报表生成等功能。
  2. 企业搜索:Elasticsearch可以构建强大的企业搜索引擎,实现全文搜索、关键词匹配、自动完成等功能,提升用户搜索体验。
  3. 数据分析和可视化:Elasticsearch支持灵活的聚合分析和数据可视化,可以进行数据挖掘、统计分析和报表展示,帮助用户发现数据中的模式和趋势。
  4. 地理位置搜索:通过Elasticsearch的地理位置搜索功能,可以实现基于地理坐标的附近搜索、地图可视化等应用,适用于地理位置相关的业务场景。
  5. 实时监控和警报:Elasticsearch可以用于构建实时监控系统,对系统指标、日志事件等进行实时收集、存储和分析,及时发现问题并触发警报。
  6. 商品推荐和个性化推荐:通过Elasticsearch的搜索和推荐功能,可以实现商品搜索和推荐,提升用户购物体验和个性化推荐效果。

腾讯云推荐的与Elasticsearch相关的产品是"云搜索 Elasticsearch",它是腾讯云提供的一种稳定、可靠、安全、快速的搜索和分析引擎,支持PB级数据存储和处理能力,可以在腾讯云上快速构建搜索引擎和分析平台。详细介绍和文档可以参考腾讯云官网链接:https://cloud.tencent.com/product/es

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深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探(一)

本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 文档(Document) 文档,在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引(Index) 索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面,交易存索引 sales 等。 类型(Type) 类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据,根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比: Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 集群(Cluster) 服务器集群大家都知道,这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例(节点)组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式,通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的,有一个主节点(Master)。主节点是动态选举,因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢? 节点(Node) 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来,任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更,比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点,第 1 个节点有:2 个主分片和 1 个副分片。如图:

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[转]Elasticsearch:提升 Elasticsearch 性能

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。

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在python中使用elasticsearch做为搜索引擎

一直想找一个快速全文搜索的工具,目前找到的有Sphinx,xapian,Lucene,solr, elasticsearch ,whoosh,hyper estraier等,原本一直不太喜欢用java系的,内存大户伤不起啊。尝试了sphinx,xapian,hyper estraier,其中xapian资料太少,hyper estraier虽然比较简单,但资料也少。sphinx到是有一个中文化的分支coreseek,然后看到文档里面提到sphinx支持一元切分,但根 据查询的例子去查的结果不是我想要的,不知道是不是我的查询语句用错了。而且因为我是在windows上测试的,而我的python又是2.7的版本,无 法在 coreseek 上直接使用,应该需要重新编译。后来看到 elasticsearch ,真是亮瞎老夫的狗眼啊,这货直接可以用restful json操作又有pyes,pyelasticsearch这些已经封装好的操作库。 elasticsearch 还是支持分布式,扩展也方便了。由于是java开发的,跨平台也无问题,默认单机尝试的时候无须改配置,直接运行 bin/elasticsearch.bat 就可以了。

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Elasticsearch 简介[通俗易懂]

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。

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