ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
搜索不仅仅是全文本搜索：数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
熟悉SQL的用户一定对聚合不会陌生，简单说任何应用于group by的查询都会执行一个聚合操作。ES的聚合（aggregation）加载和搜索相匹配的文档，并且完成各种统计型的计算。
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述，这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间，就会发现我们想要的更多：希望查询匹配更灵活，排名结果更精确，不同问题域下搜索更具体。
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。
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
随着时间的推移，Elasticsearch中的数据量可能会迅速增长，这可能会导致存储空间的不足和查询性能的下降。为了解决这个问题，我们需要定期删除旧的、不再需要的数据。而Apache Curator是一个强大的工具，可以帮助我们轻松地管理Elasticsearch索引和快照，从而实现旧数据的自动删除。
在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
REST 即表述性状态传递（英文：Representational State Transfer，简称 REST）是 Roy Fielding 博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。REST 是一种规范。即参数通过封装后进行传递，响应也是返回的一个封装对象。一个 REST 的接口就像如下的接口：
D：AP：放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，例如很多NoSQL系统就是如此
除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
版本对照关系：ElasticSearch 7.9.2 和 Logstash 7.9.2 ；
3.分析过程：预备字段内容，并将其转换为可以写放Lucene索引的词项（term）的过程
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片，每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后，缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点，该节点根据要查询的索引，将这个请求依次发送到所有的相关分片（主分片或者副本分片）。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后，只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的，图1展示的默认行为，称为查询后获取（query_then_fetch）。
最近在做搜索推荐相关的需求，有一个场景中需要某一列能处理多种分词器的分词匹配，比如我输入汉字或拼音或语义相近的词都需要把匹配结果返回回来。经过一番调研，最终我们选择了elasticsearch来处理数据的索引与搜索，在配置分词器时会发现大多分词器配置中都需要配置analyzer、tokenizer、filter，那么这三个东西分别代表着什么，又有什么样的联系呢？这就是本文要重点讨论的事情。关于如何在elasticsearch中使用分词器[1]以及常用的中文分词器[2]和拼音分词器[3]是什么，该怎么样去配置这些问题不是本文要讨论的重点，链接都已经奉上，需要的自取。本文咱们就来聚焦讨论一下analyzer、tokenizer、filter之间的区别与联系。
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。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。
本文作为Elastic search系列的开篇之作，简要介绍其简要历史、安装及基本概念和核心模块。
Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条，先给出词条例子：
Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有实时管道功能，可以用来统一处理来自不同源的数据，并将其发送到你选择的目标。Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等，可以对数据进行各种转换和处理，然后将数据发送到各种目标，如 Elasticsearch、Kafka、邮件通知等。
在Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。
Elasticsearch是一个强大的全文搜索和分析引擎，它的分析器（analyzer）是其核心功能之一。分析器能够将文本数据进行处理，将其转换为可供搜索和分析的索引项。
ES提供了丰富多彩的查询接口，可以满足各种各样的查询要求。更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO，SQL，Java Collections，RDF，Lucene，Hibernate Search。 elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询。 Query DSL当作是一
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。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
分析（analysis）是在文档被发送并加入倒排索引之前，ES在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前，ES让每个被分析字段经过一系列的处理步骤。
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
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。
虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器，然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于，你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。
首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ， 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall 分析器执行上面的工作。
Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter"
时髦的大数据来自3 V：音量，种类和速度。卷是指数据的大小，品种是指不同类型的数据，而速度是指数据处理的速度。为了处理持久性大数据，NoSQL数据库可以更快地写入和读取数据。但由于数量众多，搜索引擎需要查找没有大量计算机能力且耗费太多时间的信息。搜索引擎是一种旨在搜索信息的软件系统; 这种机制使用户获得他们想要的信息变得更加直接和清晰。
上篇文章向读者介绍了Elasticsearch中修改数据的操作，使用了Elasticsearch提供的一整套强大的REST API，本文继续来看通过这一套API如何完成文档的基本操作。
除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score。
在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。
ElasticSearch 简称为 ES，ES 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于文本、数字、地理空间、结构化数据、非结构化数据等数据的搜索。ES 是在 Apache Lucene 的基础上完成开发。由 Elastic 于 2010 年发布。ES 通过其简单的 REST 风格的 API、分布式特性、速度和可扩容闻名世界。是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是一套用于数据采集、扩充、保存、分析、可视化的开源工具。Elastic Stack 称之为 ELK。目前 ELK 包含一系列丰富的轻量数据采集代理，这些代理被称之为 Beats。
Elasticsearch处理并发写入和读取请求的能力是其作为高性能搜索和分析引擎的核心特性之一。为了实现这一点，Elasticsearch采用了多种策略和技术，包括分片、副本、事务日志、队列以及多线程处理等。下面将详细解释这些机制如何协同工作以处理高并发请求。
索引(index)：类似于传统关系数据库中的一个数据库; 复数词为 indices 或 indexes
Elasticsearch权威指南-索引管理 我们之前的index都是在创建document，让es自动帮我们创建index。现在我们来讲解如何手动创建index，以便更好适用我们的应用。
Elasticsearch中的基本搜索功能可以使用HTTP GET请求实现。以下是在名为my_index的索引中搜索包含"apple"的文档的示例：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
