导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
Jkes是一个基于Java、Kafka、ElasticSearch的搜索框架。Jkes提供了注解驱动的JPA风格的对象/文档映射，使用REST API用于文档搜索。
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题，包括：创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议，但“对症下药”才是关键。
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境，这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之，管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的？好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
Elasticsearch 是一个分布式、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。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
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。
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。
在前面的章节中，我们把ES的基本功能都给大家介绍完了，从ES的搭建、创建索引、分词器、到数据的查询，大家发现，我们都是通过ES的API去进行调用，那么，我们在项目当中怎么去使用ES呢？这一节，我们就看看ES如何与我们的SpringBoot项目结合。
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据增添可能性。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。
咕泡同学提问：我在看runtime文档的时候做个测试， agg求avg的时候不管是double还是long，数据都不准确，这种在生产环境中如何解决啊？
Elasticsearch是一个搭建在Lucene搜索引擎库基础之上的搜索服务平台。它在单机的Lucene搜索引擎库基础之上增加了分布式设计，translog等特性，增强了搜索引擎的性能，高可用性，高可扩性等。
Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
在elasticsearch中，没有明确定义array类型，默认每个field都可以包含0个或者多个值。同一个array中的值的数据类型应该保持一致，比如：
向量组合条件查询，报 [vector] malformed query, expected [END_OBJECT] but found [FIELD_NAME] 错误，
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
一句话：能像关系型数据库如 Mysql 中使用 SQL 方式一样方便的实现 Elasticsearch 增、删、改、查（尤其是检索、聚合）等的操作。
Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。
Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack，可以为日志服务、搜索引擎、系统监控等提供简单、易用的解决方案。
1.下载elasticsearch-hadoop-hive-xxx.jar包，版本要与ES集群对应
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Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
本文通过一个例子将Nested类型适合解决的问题、应用场景、使用方法串起来， 文中所有的DSL都在Elasticsearch6.X+验证通过。
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库，结合RAG技术（检索增强生成）来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
在做接口测试的时候，Postman相当于一个客户端，它可以模拟用户发起的各类HTTP请求，将请求数据发送至服务端，获取对应的响应结果， 从而验证响应中的结果数据是否和预期值相匹配；并确保开发人员能够及时处理接口中的bug，进而保证产品上线之后的稳定性和安全性。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，配置出一套 Canal 工具服务，来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中，配置出两套数据源，一套是 MySQL + MyBatis，一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
记录一个最近半年犯了两次的低级编码错误，校验某个字符串信息为枚举类的某实例时，写成了：枚举类的实例.equals(字符串) ，结果总是 false ，打印信息貌似正确，实际执行结果总是不达预期，仔细看看代码才发现问题。本文记录本周开发工作中遇到的几个小问题，Bug 是无法完全消除的，只能尽量减少。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎？ 基于关键字的搜索引擎很容易使用，在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文，他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果，就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
ElasticSearch是一个高度可扩展的开源搜索引擎并使用REST API，所以您值得拥有。 在本教程中，将介绍开始使用ElasticSearch的一些主要概念。
李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。
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。
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
跟随elasticsearch和ik的安装和function score query 权重分查询教程，发现权重分查询结果与预期不符，判断原因是：在查询中，ik没有生效。 (es5以后权重分查询的api也有改变，如下：
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念，这篇讲解一下应用场景和注意事项，下面是正文。
排名第一：标题包含"java"，同时包含should中所有的关键字即"hadoop"和"elasticsearch" 排名第二：标题包含"java"，同时包含should中的任何一个关键字 排名第三：标题包含"java"，不包含should中的任何关键字
可观测性一般会被分成三种具体的表现形式，分别是日志、追踪和度量。那么这节课，我们就来讨论其中最普遍的形式：事件日志。
现在有一组数据,其中 resultChar 是 keyword 类型,但其中有数字也有字符串,请问怎么能在大于小于查询的时候将其中的数字按照数字的类型进行大于小于的查询,结构如下:
有一个接口，查的是es的数据，es里面数据有很多，前面翻页翻个1-2页验证基本功能没有问题，翻到第51页的时候，pageSize传200 去查数据的时候，查不到数据，实际上es里面满足条件的数据超过一万条。
cluster.name是 Elasticsearch 配置文件中的一个重要选项，用于指定集群的名称。每个运行的 Elasticsearch 实例都必须具有相同的集群名称才能加入同一个集群。
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。这时，根据已有安全数据进行安全分析，及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而，现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀，对海量安全数据的采集，处理，存储，查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图：
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.
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。
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。
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