上篇文章向读者介绍了Elasticsearch中文档的基本读写操作流程，以及分片、副本等的工作流程，本文我们来看看Elasticsearch文档索引API。
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。
正排索引是从文档到关键字的映射（已知文档求关键字），倒排索引是从关键字到文档的映射（已知关键字求文档）。
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。
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。
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。
对于大量的数据而言，我们尽量避免使用 from+size 这种方法。这里的原因是 index.max_result_window 的默认值是 10K，也就是说 from+size 的最大值是1万。搜索请求占用堆内存和时间与 from+size 成比例，这限制了内存。 为了避免过度使得我们的 cluster 繁忙，通常 Scroll 接口被推荐作为深层次的 scrolling，但是因为维护 scroll 上下文也是非常昂贵的，所以这种方法不推荐作为实时用户请求。 Elasticsearch：使用from+si
最近在学习ElasticSearch,前些天在工作中遇到一个难以解决的问题，问题正如标题所示在使用Java TransportClient更新ES复杂数据结构数组，最后请教大佬问题得以解决。此文章将详细描述问题并提供解决办法。
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？
1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
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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：
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。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。
在Elasticsearch中，线程池是用于管理线程资源和控制并发度的关键组件。它通过将不同类型的操作映射到不同的线程池中，实现了资源的隔离和优化。Elasticsearch的线程池设计考虑了不同类型的操作对CPU、IO和内存等资源的需求，以及操作的优先级和并发度。
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。
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
开发最懊悔的事莫过于：自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题，原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。
随着企业对近实时搜索的迫切需求，Elasticsearch 受到越来越多的关注，无论是阿里、腾讯、京东等互联网企业，还是平安、顺丰等传统企业都对 Elasticsearch 有广泛的使用，但是在 Elasticsearch 6.8 发布以前，大部分 Elasticsearch 功能都是付费的，开源版本的 Elasticsearch 在集群管控方面能力有限，鉴于此，通用的实施方案就是给 Elasticsearch 添加一层网关，从而实现对 Elasticsearch 的管控。
2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析（下）
在elasticsearch中，客户端写入的每一条数据都会保存在索引的shard中，每一个shard都是一个lucene索引，每一个lucene索引都会被分解为多个segement。segement则是存储索引数据的最基本单元。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
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。
9. Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”
字段：以Json的键值对方式组织的多个字段。字段可以是对象类型、数组类型或者核心数据类型，字段可以与数据库列对应。
本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇，版权归原作者所有。该系列文章共有三篇，其中第一篇已有同行翻译，参考链接 http://www.zcfy.cc/article/how-to-maximize-elasticsearch-indexing-performance-part-1-3624.html；后续还会有第三篇的推送，敬请关注。
Elasticsearch 是面向文档的，这就意味着它可以像MongoDB一样存储整个对象或者文档。然而它不仅仅是存储，还会索引每个文档的内容使值可以被索引。我们也可以对文档进行索引，搜索，排序，过滤。
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
本文档是从阿里面试官整理的Java面试题；包含了Java基础、Java集合容器、Java异常、并发编程、JVM、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、MySQL数据库、消息中间件MQ与RabbitMQ、Dubbo、Linux、Tomcat、ZooKeeper、Netty、 架构设计&分布式&数据结构与算法等等，都是互联网大厂的面试真题，已经有粉丝靠这份PDF拿下众多大厂的offer。每一份面试文档的左侧都有文档大纲，这也是为了方便大家阅读，特别整理的；文章限于篇幅，故这里只是部分面试题展示，详细的答案解析可以关注一下公众号：麒麟改bug，获取，编程的世界永远向所有热爱编程的人开放，这是一个自由，平等，共享的世界，我始终是这样坚信的。
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
比如某件商品存货100件，用户1下单买走1件，剩余99件；与此同时用户2也下单买走1件，但是用户2不知道用户1已经下单，看到剩余商品仍然是99件。这样造成系统中显示商品总数比实际数量要多，这种情况在商业系统中肯定是不能容忍的。
es可以根据_id字符串切分，再聚合统计吗 比如：数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
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
检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们 还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单 词长度。 2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
本文收集整理了各大厂常见面试题N道，你想要的这里都有内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈，希望大家都能找到适合自己的公司，开开心心的撸代码。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
Tags 字段中，逗号分割的文本应该是数组，而不是一个字符串需求：后期需要对 Tags 进行 Aggregation 统计
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
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。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
通过前面两篇文章的阅读，相信读者已经熟练掌握 DeleteByQuery的用法了，本文则来继续看文档的Update API。
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