下载地址1：https://pypi.python.org/pypi/chardet/
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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。
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
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：
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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。
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。
Python Elasticsearch Client 是 ES 官方推荐的 python 客户端，这里以它为工具操作 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
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。
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 。
本文示例使用的是 Spring Boot 框架，由于该框架有默认的 Elasticsearch 版本，为了避免版本混乱或冲突，我在 pom.xml 文件内添加了如下依赖：
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