Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
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。
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其
点击关注公众号，Java干货及时送达 ES官方调优指南 第一部分：调优索引速度 第二部分：调优搜索速度 第三部分：通用的一些建议 ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。 第一部分：调优索引速度 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/
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英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置
illustrated-screenshot-hero-app-search.png 在这段短视频中，您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 视频内容 在这段短视频中 您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 以最少的技术努力创造更好的客户体验 在本演示中，我们将使用Elastic企业搜索附带的样本数据 其中包括59个美国国家公园 现在我们已经摄取了数据 让我们对这个新的搜索引擎运行一个查询 点击查询测试器，搜索'summit' 找不到此查询的匹配内容 这对我们的用户来
在此视频中，您将学习如何获取威胁情报报告并搜索攻击行为，任何级别的分析师可通过elastic security实现此目标。
MONGODB 已经走到了6.0，但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本，大多还在4.X 晃悠，偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字，翻译并分享，看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
在详细介绍我们对弹性®支持中心所做的更改及其对客户的影响之前，重要的是我们要先解释一下语义搜索的概念。从本质上讲，语义搜索是一种使用AI返回更相关搜索结果的搜索方法。请观看这个简短的视频，解释这个概念：
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
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：
Redis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：
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简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」小程序里同步录制了语音+PPT解说版，点击小程序卡片即可收听： 以下为课程文字稿： 随着互联网、物联网的飞速发展，软硬件系统架构变得越来越复杂，分析各种系统产生的日志也变得越来越困难。在日志分析过程中，相信大部分同学会碰到以下问题： 1. 定位问题耗费大量时间 通常一个系统的各模块是分散在各个机器上的，定位问题时运维同学只能逐
（本次课程是通过小程序对外推广的，所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好，望大家见谅）
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.
1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
在这段短视频中，你会学到如何推广或隐藏给定查询的结果。您可以配置策展。因此您的用户会发现您最希望他们发现的内容，这样他们就不会发现你不想让他们发现的东西
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而 ElasticSearch 会受到影响。
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
赵轩，高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品，为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设，业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下，腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度，提升系统承载能力和降低单位成本，包括对 Barad 业务在容器化占比提升，跨 az 容灾能力建设，资源利用率优化这些方面，因 Barad 业务量级庞大，如何保障大量级数
最开始听到这个单词（后面简称：ES）是在大三的一个午休时间，在某个技术灌水群。据群友聊天内容讲到应用很广。于是下来开始在网上扒拉相关资料。那个时候国内资料貌似还很少，但是依稀记得当时在知乎看到有个匿名用户回答的一个问题，大致意思是“滴滴目前正在尝试使用ES做相关服务”（去年有幸去杭州滴滴总部和他们一起交流）。经过一番扒拉，当时发现国内大型互联网公司对 ES 的应用还挺广的，比如百度内部也采用了ES，携程，阿里等等。也许是作为一个计算机专业的学生的原因，也或许是为了以后工作的原因。决定去学习并掌握 ES。
为帮助开发者更好的了解和运用数据库，腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章，从数据库的基本概念到云数据库特性及应用，从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读，带你走进云数据库的世界。关注“腾讯云数据库”微信公众号，开启2020年的DB修炼之旅。 第一回请点击：深入浅出理解云数据库，年薪百万DBA之路 · 第一回 1 PartⅠ 云数据库的市场分析及应用 1. 市场分析 在讲云数据库之前，我们先来看一下云计算的整个市场。 业内对云计算主要分为三类，公有云、私有云、混合云。公有云
2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析（下）
下面罗列的这些基本命令，很有用，对于查询线上线下问题都非常有用的，不妨学习一下哈。
Linux中的less命令主要用来浏览文件内容，与more命令的用法相似，不同于more命令的是，less命令可往回卷动浏览以看过的部分。less的用法比起more更加的有弹性。在more的时候,我们并没有办法向前面翻,只能往后面看，但若使用了less时，就可以使用 ［pageup］ ［pagedown]等按键的功能来往前往后翻看文件，更容易用来查看一个文件的内容！除此之外，在less里头可以拥有更多的搜索功能，不止可以向下搜，也可以向上搜。 命令格式 less [参数] 文件 命令功能 less和more
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-less.html
在当今数字化的世界里，安全防护能力的构建已成为每个组织不可或缺的重心。特别是在安全分析领域，Elasticsearch 的应用已经超越了传统的搜索引擎功能，成为了一种强大的安全信息和事件的管理及分析工具，尤其是在处理和分析大量复杂数据的场景中。而在众多安全分析应用中，对审计日志的分析无疑占据了一席之地，成为了这一领域的核心。在我接触过的安全项目中，无论是维护网络安全的壁垒，还是揭示潜在的安全漏洞，审计日志的分析总是扮演着不可或缺的角色。从企业的角度来看，能够高效、准确地分析审计日志，就意味着能更好地理解安全威胁，从而采取更加有力的防御措施。
图1给出了一个典型的OushuDB集群的主要组件。计算部分和存储部分完全分离，可以独立扩容。在图中有多个OushuDB Master节点。元数据管理服务和资源管理服务位于OushuDB Master内部。其他节点为Slave节点。每个Slave节点上安装有一个OushuDB Segment。Segment实现OushuDB的计算。OushuDB Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。查询执行器运行在资源容器里面。在这个架构下，节点可以动态的加入集群，并且不需要数据重新分布。当一个节点加入集群时，他会向OushuDB Master节点发送心跳，然后就可以接收未来查询了。
大家好，我是Jim Farenzi ，今天和我的同事Benhant一起向大家介绍最新的Elastic Search和Lucene向量搜索功能。今天我们将深入探讨Elastic Search作为向量数据存储的历史，以及我们在该领域中实现的一些最新公告。
墨墨导读：本文是对GaussDB 200产品的整体描述，包含产品架构、数据流程、组网方案、服务部署原则、企业级增强特性等。
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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
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
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