https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/full-text-queries.html
上次分析了一下elastic4s的运算框架。本来计划接着开始实质的函数调用示范，不过看过了Elastic4s的所有使用说明文档后感觉还是走的快了一点。主要原因是elasticsearch在7.0后有了很多重点调整改变，elastic4s虽然一直在源代码方面紧跟ES的变化，但使用文件却一直未能更新，所以从说明文档中学习elastic4s的使用方法是不可能的，必须从源码中摸索。花了些时间过了一次elastic4s的源码，感觉这个工具库以后还是挺有用的：一是通过编程方式产生json请求比较灵活，而且可以通过compiler来保证json语句的正确性。二是对搜索结果的处理方面：由于返回的搜索结果是一堆又长又乱的复杂json，不敢想象自己要如何正确的解析这些json, 然后才能调用到正确的结果，但elastic4s提供了一套很完善的response类，使用起来可能会很方便。实际上elastic4s的编程模式和scala语言运用还是值得学习的。既然这样，我想可能用elastic4s做一套完整的示范，包括：索引创建、索引维护、搜索、聚合统计等，对了解和掌握elastic4s可能大有帮助。在这之前，我们还是再回顾一下elastic4s的运算原理：elastic4s的功能其实很简单：通过dsl语句组合产生json请求，然后发送给ES-rest终端, 对返回的json结果进行处理，筛选出目标答案。
在当今大数据时代，数据的快速检索和聚合对于应用程序的性能至关重要。传统的数据库检索方式已无法满足高效查询和聚合的需求，因此分布式搜索引擎 Elastic Search 成为了许多开发者的首选。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Elastic Search 实现数据聚合功能。
今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站在 Elastic 这个搜索领域的巨人肩膀之上，并基于两年多的 Machine Learning 研发成就构建而成。Elasticsearch Relevance Engine 将 AI 的最佳实践与 Elastic 的文本搜索进行了结合。ESRE 为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型 (LLM) 集成。不仅如此，ESRE 还可通过已经得到 Elastic 社区信任的简单、统一的 API 访问，因此世界各地的开发人员都可以立即开始使用它来提升搜索相关性。
elastic4s是elasticsearch一个第三方开发的scala语言终端工具库（Elastic4s is a concise, idiomatic, reactive, type safe Scala client for Elasticsearch.）。scala用户可以用elastic4s提供的DSL用编程代码形式来构建ES服务请求。与字符型json文本直接编写请求不同的是：在编译DSL编写的ES服务请求时可以发现无论是语法上或者语意上的错误。一般来讲：elastic4s的程序流程相对直接、简单，如下：
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
|hosts|我们应该连接的节点列表。节点应该是一个字典（{“host”：“localhost”，“port”：9200}），整个字典将作为kwargs传递给Connection类，或者是一个主机：port格式的字符串, 被自动翻译成字典。如果没有给出值，将使用Urllib3HttpConnection类的默认值。|
搜索，已经成为我们生活中必不可少的一个重要部分，无论我们是在网上冲浪、工作办公、还是私人文件的处理，都需要一个搜索框方便我们快速找到所需的信息。而当我们的任务是需要对多个信息渠道中的信息进行梳理和检索时，现有割裂的各个搜索框无法协同的问题，就成了阻碍我们进一步提高效率的痛点。我的日常生活和工作就经常有这样一个场景：
Accepts a string value which is substituted for any explicit null values. Defaults to null, which means the field is treated as missing.
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？
简单来说，我们的目标是帮助每个人更快地找到所需内容，从需要通过内网获取文档的员工，到在网上购物寻找适合自己鞋子的客户。但从更技术的角度来说，大致描述如下：
2022年8月4日开始，Elastic 认证专家考试（ECE）版本号升级为 8.1 版本。
在当今世界，各行各业每天都有海量数据产生，为了从这些海量数据中获取想要的分析结果，需要对数据进行提取、转换，存储，维护，管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力，只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。 Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
上图来自 Elastic 官方两位技术大佬朱杰老师和刘晓国老师的社群微信群中的分享。看到之后，非常有感触，并第一时间转发到技术群中。
第一：非常适合小型数据集或者大数据集返回 Top N（N <= 10000）结果集的业务场景。
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
这是系列文章的第四篇，主要探讨：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
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。
这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
PUT customer/external/1 ：在 customer 索引下的 external 类型下保存 1号数据
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：
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”
如果我们要想对全文检索的方式实现更细粒度的控制该怎么办呢？ 这里我们就来探讨下手动控制全文检索结果的精准度的几种方式
国庆长假，大部分人还深浸在风花雪月之中，而就在昨天（美国时间10月5号），我们 Java 程序员所熟知的大名鼎鼎的 Elastic Search 居然在美国纽约证券交易所上市了！
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。
拿我们身边的算法“投喂”为主的头条、抖音、微信视频号等举例，如果你喜欢乒乓球，每天推送给你的都是乒乓球比赛视频集锦；如果你喜欢成功人士演讲，每天都是马云、马化腾、刘强东等商业巨鳄的演讲。
Elasticsearch 可搜索快照是 7.10 版本才有的新功能，之前呼声非常高。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
默认情况下，Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化，确保在写入性能和查询性能之间取得平衡。我们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数，其中部分改进是以牺牲写入性能为代价的。目标是将聚合优化招数汇总到一个易于消化的短文中，为大家的 Elasticsearch 集群聚合性能优化提供一些指导。
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
最近有粉丝私信我说，希望我能出一期关于ES的文章。所以今天，我就给大家分享一下我对ES的理解。
首先我们谈几个公司，如雷贯耳的：百度、谷歌、维基百科；这些公司都有一个相似性就是门户网站，可以提供我们通过关键字搜索，然后快速的检索出我们想要的信息。
1月15日，全球著名的大数据搜索与实时处理公司Elastic公司CEO Shay Banon突然发文宣布，Elasticsearch和Kibana的其中一项开源许可协议将发生变更。
Elasticsearch做模版查询的时候，在使用 terms 进行批量查询的时候放入数组在模版中进行查询失败，类似于模版传入数组该如何实现？
官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/mapping-params.html ElasticSearch提供了丰富的映射参数对字段的映射进行参数设计，比如字段的分词器、字段权重、日期格式、检索模型等等。
信息检索定义为对用户做出的查询进行响应并检索出最合适的信息的过程。在信息检索中，根据元数据或基于上下文的索引，进行搜索。搜索引擎 是信息检索的一个示例，对于每个用户的查询，它基于所使用的信息检索算法进行响应。信息检索算法中使用了倒排索引的索引机制。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域， Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 特点：
最近被咨询到“ETC 卡口数据的存储以及车流量分析、车路线分析业务场景是否适合 Elasticsearch 去做”的问题。
Groovy 的出现是解决MVEL的安全隐患问题；但Groovy仍存在内存泄露+安全漏洞问题。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
有粉丝在评论区留言说，让我拍一期关于ES的视频。今天，我给大家分享一下我对ES的理解。
本文主要梳理了Elasticsearch集群常见优化点，就一些主要项能够在实践中指导使用，本文主要内容有：
ElasticSearch 6.x 全文检索相关内容官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/full-text-queries.html
ES是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式的、支持多租户的全文搜索引擎，该引擎具有 HTTP web 界面和无模式的 JSON 文档。是用 Java 开发的。遵循开放核心业务模式，部分软件根据各种开放源码许可证(主要是 Apache 许可证)进行许可，而其他部分则根据专有(源码可用)弹性许可证进行许可。官方客户端可以在 Java，。NET (c #)、 PHP、 Python、 Apache Groovy、 Ruby 和许多其他语言。据 DB-Engines 排名，Elasticsearch 是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是 Apache Solr，也是基于 Lucene 的.
向量组合条件查询，报 [vector] malformed query, expected [END_OBJECT] but found [FIELD_NAME] 错误，
词项查询官网： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/term-level-queries.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_tuning_best_fields_queries.html
我们很高兴地与大家分享，在 8.8 中，Elastic ®提供开箱即用的语义搜索。语义搜索旨在根据文本的意图或含义进行搜索，而不是词汇匹配或关键字查询。与传统的基于词汇术语的搜索相比，这是质的飞跃，提供了突破性的相关性。它在概念层面捕获单词之间的关系，理解上下文并根据含义显示相关结果，而不是简单地查询术语。
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