前几天写过一篇《Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置》，今天继续最新版基础入门内容。这一篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程一（Spring中国教育管理中心）
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程六（Spring中国教育管理中心）
本文将以三个不同层次的实战项目为例，展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch。
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两句话了解它是什么 1. 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2. 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运维 容量规划 性能优化 问题诊断 滚动升级 搜索结果优化 查全率、查准率等指标 搜索与如何解决搜索的相似性问题 具体场景下的调优 对比传统数据库的区别主要在于 传统关系型数据库 事务性 Joi
Spring Data Elasticsearch 是 Spring Data 项目的一部分，该项目旨在为新数据存储提供熟悉且一致的基于 Spring 的编程模型，同时保留特定于存储的功能。Spring Data Elasticsearch 项目提供了与 Elasticsearch 搜索引擎的集成。 Spring Data Elasticsearch 的关键功能区域是一个以 POJO 为中心的模型，该模型用于与 Elastichsearch 文档进行交互并轻松编写存储库样式的数据访问层。 从 Elasticsearch 7 开始不推荐使用 TransportClient，并将在 Elasticsearch 8 中将其删除。Spring Data Elasticsearch 也支持 TransportClient，前提是使用的 Elasticsearch 中可用，Spring Data Elasticsearch 从 4.0 版本开始已弃用使用 TransportClient 的类。现在 High Level REST Client 是 Elasticsearch 的默认客户端，它在接受并返回完全相同的请求/响应对象时直接替代 TransportClient。
ElasticSearch之前我没有深入去学过，在上家公司也是简单用了一下，本来是想用来做千万级ip库数据缓存的，后面查询耗时就弃用了，也就没有深入去学习。之前看过一些视频，也只是说说怎么去使用而已。
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
下载一个elasticsearch，这里我们准备的是elasticsearch-6.4.3.tar.gz
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。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在电商等常见的搜索业务场景中，Elasticsearch扮演着举足轻重的作用。它对于数据的准实时搜索可以达到很高的查询效率，并且天生自带的分布式、高可用、易扩展的能力，也使其具有了十足的魅力。那么，下面就是本篇文章的大纲结构
1.下载Elasticsearch6.2.2的zip包，并解压到指定目录，下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-2-2
long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float。
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
在项目中后期，如果想调整索引的 Mapping 结构，比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等，但 Elasticsearch 不允许这样修改呀，怎么办？
官方文档：Java High Level REST Client | Java REST Client [6.8] | Elastic
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型，通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
上篇文章我们讲解了elasticsearch的安装，这次我们来搞一下，如何在自己的项目中集成elasticsearch。 正常来讲spring-data中都会提供相应的starter，让我们方便的使用各种Template操作对应的组件，比如常用RedisTemplate, JdbcTemplate等，其实spring-data中也提供的相应的elasticsearch的对应工具。但是我这里并没有使用，而是直接使用的elasticsearch原生api实现的。为什么这么做呢，因为spring-data-elasticsearch 最新的版本3.2，最高支持的elasticsearch版本为6.8， 而我们用的是7.2的版本，并且官方建议我们使用的jar版本最好和软件版本一致。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，其中包含三大基础组件，分别是 ElasticSearch、Logstash、Kibana。ELK在实际开发中不仅仅使用于日志分析，它还可以支持其他任何数据搜索、分析和收集的场景，其中日志分析和收集更具有代表性。
在Elasticsearch中，模板是一种预定义的配置，用于指定索引的设置和映射。它允许用户在创建索引之前，定义好索引的结构和配置信息，从而确保数据按照预定的方式进行存储和索引。模板可以看作是一种“蓝图”，用于指导Elasticsearch如何构建和管理索引。
原文首发于CSDN：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104332506
由于近期在公司内部做了一次分享，所以本篇主要是基于之前的博文的一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理。
课程发布后将生成正式的课程详情页面，课程发布后用户即可浏览课程详情页面，并开始课程的学习。课程发布生成课程详情页面的流程与课程预览业务流程相同，如下：
欢迎来到ElasticSearch的奇妙之旅！在这个充满魔法的搜索引擎世界中，数据不再是沉闷的数字和字母，而是变得充满活力和灵动。无论你是刚刚踏入数据探索的小白，还是已经对搜索引擎有所了解的行者，本篇博客都将为你揭示ElasticSearch的神奇之处。
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。
ES 是一个近实时的搜索平台，当一个文档写入Lucene后是不能被立即查询到的。Elasticsearch提供了一个refresh操作，会定时地调用lucene的reopen(新版本为openIfChanged)为内存中新写入的数据生成一个新的segment，此时被处理的文档均可以被检索到。refresh操作的时间间隔由refresh_interval参数控制，默认为1s, 可以在写入请求中带上refresh表示写入后立即refresh，另外还可以调用refresh API显式refresh，例如：
由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。 ◆ 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 非结构化数据 结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数
由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。
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:
Elasticsearch博大精深，提供了非常丰富的应用场景功能，也提供了丰富的API命令操作，有些API非常好用，有的API用一用就要出大事，防不胜防。
Elasticsearch（简称ES）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。
本文介绍 Elasticsearch 的基本概念，包括文档和索引、节点和分片，以及 Elasticsearch 和关系型数据库的类比和 REST API。
搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 非结构化数据 结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理
之前一直想花点时间写一篇 elasticsearch 的保姆级教程，于是，趁着年假的几天时间加上周末的一些时间，我产出了自认为算是非常详细的，基于目前最新版本的elasticsearch7.11教程。不管是新手上路，还是秋名山老司机，都建议收藏一下，希望看完对您有所帮助！如果可以，记得一键三连！
如果你没有听说过 Elastic Stack，那你一定听说过 ELK ，实际上 ELK 是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana 组成，在发展的过程中，又有新成员 Beats 的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK 是旧的称呼，Elastic Stack 是新的名字。
本文转载自：https://www.cnblogs.com/jajian/p/11223992.html
Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计 算数据服务。Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch ......）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。
笔记记录 B站狂神说Java的ElasticSearch课程：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
es是啥不说了往期写过这次直接干货。 ES与MySQL的对比 ES MySQL index(索引) database(数据库) type(类型):es对海量的数据类型进行分类每个类型下定义一批构相同的document table(表) mapping(映射):用来约束该类型下的数据有什么域每个域的类型是什么，用来计算的分次器是什么 schme(表结构):约束表的字段字段类型，主键，索引等等。 dcument(文档):表示一个最小的数据单元(最小样本数据) row(行数据) field(域属性) col
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
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