前言： 在Lucene4.x之后，出现一个重大的特性，就是索引支持DocValues，这对于广大的solr和elasticsearch用户，无疑来说是一个福音，这玩意的出现通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个： （1）节省内存 （2）对排序，分组和一些聚合操作时能够大大提升性能 下面来详细介绍下DocValue的原理和使用场景 （一）什么是DocValues？ DocValues其实是Lucene在构建索引时，会额外建立一个有序的基于document => field value的映射
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。
官方网站: https://www.elastic.co/ 下载地址：https://www.elastic.co/cn/start
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
Lucene是目前最流行的Java开源搜索引擎类库,最新版本为7.4.0。Lucene通常用于全文检索,Lucene具有简单高效跨平台等特点,因此有不少搜索引擎都是基于Lucene构建的,例如:Elasticsearch,Solr等等。
我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎，那么它是如何实现快速的检索呢？ 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值，对于全文检索而言，这样的存储是低效的。举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？ 只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。 针对上面数据库的不足，所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引（Inverted Index）的数据结构，不同于数
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，离不开搜索引擎技术的帮助。
Elasticsearch 支持行存和列存，行存用于以文档为单位顺序存储多个文档的原始内容，在 Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之 Stored Fields 文章中介绍了行存的细节。列存则以字段为单位顺序存储多个文档同一字段的内容，主要用于排序、聚合、范围查询等场景，新版本的 ES 绝大部分字段都会保存 doc value，可以显示指定关闭。今天我们就来剖析 ES 列存（doc value）的细节。代码解析基于 ES 6.3/Lucene 7.3 的版本。
Apache Solr 是广泛使用的搜索引擎。有几个著名的平台使用 Solr；Netflix 和 Instagram 是其中的一些名称。我们在 tajawal 的应用程序中一直使用 Solr 和 ElasticSearch。在这篇文章中，我将为您提供一些关于如何编写优化的 Schema 文件的技巧。我们不会讨论 Solr 的基础知识，我希望您了解它的工作原理。 虽然您可以在 Schema 文件中定义字段和一些默认值，但您不会获得必要的性能提升。您必须注意某些关键配置。在这篇文章中，我将讨论这些配置，您可以使用它们在性能方面充分利用 Solr。 事不宜迟，让我们开始了解这些配置是什么。
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题，包括：创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议，但“对症下药”才是关键。
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
Apache Lucene是ElasticSearch使用的全文检索库。了解Lucene之前，需要先了解一些概念：
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
用户通过微信支付完成交易，商户通过微信支付完成收款后，可能会出于不同目的来查看此前的交易记录，并且查询条件可能会有很大的差异；为了能够满足这里的功能需求，目前选择ElasticSearch作为主要的存储组件以提供诸如搜索等功能。但是有别于业界使用ElasticSearch支持日志分析场景，在支付金融场景下，会对ElasticSearch的安全和可用性提出更高的要求，以便满足当前领域的需求。
Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包，凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现，在国内已经很普及，甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ，相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿： 第一类是：以车东 的Lucene：基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍； 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍； 第三类是以中文分词为中心的介绍； 任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评，似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目，纵然Lucene有再大的缺陷，凭借着Lucene良好的口碑，也不会说上一句不是。 今天在阅读LingWay （一个做垂直的语义搜索引擎）的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章：Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处，鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史，我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因： 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的，在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式：1、继承实现一个 Directory；2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop；使用Solr你不得不用他的Index Server ，而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块； 5、区间范围搜索速度非常缓慢； Lucene的区间范围搜索，不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况，搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎，其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries； 4、排序算法的实现不是可插拔的，因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现，尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类，但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性； 3、Lucene的结构设计不好； Lucene的OO设计的非常糟，尽管有包package和类class，但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病？ A、Lucene中没有使用接口Interface，比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的； B、Lucene的迭代实现不自然： 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文； 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难； 参考第3点； 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算； 详情可以查看：Cedric Champeau 先生的博客：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒
什么是Lucene？？ Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的创建索引和查询索引，以及部分文本分析的引擎，Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上创建的，思想是相通的。 Lucene是根据关健字来搜索的文本搜
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎 全文检索概述 比如，我们一个文件夹中，或者一个磁盘中有很多的文件，记事本、world、Excel、pdf，我们想根据其中的
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
在Provenance存储库中存储每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭（也称为产销监管链）。每次为FlowFile发生事件（创建，分叉，克隆，修改FlowFile等）时，都会创建一个新的Provenance事件。这个出处事件是流文件的快照，因为它看起来就是在那个时间点存在的流。创建Provenance事件后，它将复制所有FlowFile的属性和指向FlowFile内容的指针，并将其与FlowFile的状态（例如其与其他出处事件的关系）聚合到Provenance存储库里。该快照将不会更改，直到过期。根据“nifi.properties”文件中的指定，Provenance存储库将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。
首先学习一下 lucene 的索引文件结构。本文介绍 Field 相关信息的存储文件格式。
在Lucene3.0中，对分词主要依靠Analyzer类解析实现。Analyzer内部主要通过TokenStream类实现。Tonkenizer类、TokenFilter类是TokenStream的两个子类。Tokenizer处理单个字符组成的字符流，读取Reader对象中的数据，处理后转换成词汇单元。TokneFilter完成文本过滤器的功能，但在使用过程中必须注意不同的过滤器的使用的顺序。
本章分析ES写入单个和批量文档写请求的处理流程，仅限于ES内部实现，并不涉及Lucene内部处理。在ES中，写入单个文档的请求称为Index请求，批量写入的请求称为Bulk请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑，请求被统一封装为BulkRequest。
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首先学习一下lucene的索引文件结构. 本文介绍 Field 相关信息的存储文件格式.
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。特别是其中的索引、检索和排序机制，我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，即可实现基本的全文检索功能。数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的分布式可扩展的实时搜索和分析引擎.
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
Lucene.Net Lucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，是一个Library.你也可以把它理解为一个将索引,搜索功能封装的很好的一套简单易用的API(提供了完整的查询引擎和索引引擎)。利用这套API你可以做很多有关搜索的事情,而且很方便.。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。 注意：Lucene.Net只能对文本信息进行检索。如果不是文本信息，要转换为文本信息，比如要检索E
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，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。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)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。 但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也是使用Java编写并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的RESTful API让全文搜索变得简单并隐藏Lucene的复杂性。 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索引擎，它还提供：
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
ES的功能真的非常强大，其背后有很多默认值，或者默认操作。这些默认操作优劣并存，优势在于我们可以迅速上手使用ES，劣势在于，其实这些默认值的背后涉及到很多底层原理，怎么做更合适，只有数据使用者知道。用ES的话来说，你比ES更懂你的数据，一些配置信息，限制信息，还是需要在了解了ES的功能之后进行人工限制。
lucene代码量还是比较多的, 在没有看的很明白的情况下, 先写一写新学到的工具类的一些操作吧~也是收获很多.
全文检索的引擎工具包，实现了全文检索的类库。 全文检索，将查询的目标对象提取出来构造一套索引，查询索引得到数据结果。
Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
Elasticsearch写入流程，网上有视频、笔记等各种版本，本文结合最新官方文档进行重新梳理，节省大家的时间。
一个互联网应用（例如网上商城），搜索功能基本上是必备的。搜索的解决方案要快，最好有一个零配置和完全免费的搜索模式，能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据。搜索服务器始终可用，并能够从一台扩展到数百台，搜索的实时性要好......
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
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经常看到集群的merge限流耗时比较高，所以想分析其原因、造成的影响、以及反思merge的一些优化手段。
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