官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
0、引言 在关系型数据库如Mysql中，设计库表需要注意的是： 1）需要几个表； 2）每个表有哪些字段； 3）表的主键及外键的设定——便于有效关联。 表的设计遵守范式约束，考虑表的可扩展性，避免开发后期对表做大的改动。 Mysql或者Oracle中，修改数据类型相对比较简单，通过命令行或者navicat、sqldeveloper等可视化工具直接修改。 即便千万级别数据量，多等点时间，也能修改好。 而在Elasticsearch非关系型数据存储的搜索引擎中，设计表对应的就是Mapping的设计。 且ES中一旦
PS:感叹elasticsearch在搜索和大数据聚合上面做的了不起的工作！ 细致入微，基本上在工程层面解决了数不清的细节问题，了不起的产品设计和再创造，了不起的工作量！ 就像docker重新唤醒容器技术一样，elasticsearch在Lucene之上的构建为个人数据分析和企业数据梳理开创新时代。 如果有条件，我是极为愿意买入他们的股票的。
还没开始的同学，建议先读一下系列攻略目录：Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战目录
涉及到的类型很多,具体查阅文档 常用的有long，integer，short，double，float
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
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：
本文通过一个例子将Nested类型适合解决的问题、应用场景、使用方法串起来， 文中所有的DSL都在Elasticsearch6.X+验证通过。
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。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。它是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用几秒钟内搜索百万级别的数据。
例.在customer索引中查找包含firstname字段，且值字段值包含单词brad的文档
如何在查询时转换字段的值？如何对文档执行复杂的更新操作？如何在ingest processor中指定执行条件？
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch（以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
需要注意的是，在索引中定义太多字段可能会导致索引膨胀，出现内存不足和难以恢复的情况，下面有几个设置：
dynamic和data_detection的详解：Elasticsearch dynamic mapping（动态映射） 策略.
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Gi
编者注： 【与大牛一起学习，看文末】全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程作者：阮一峰原文地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html 全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
全文搜索属于最常见的需求，开源的Elasticsearch（以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 Elastic 的底层是开源库Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。 本文从零开始，讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明，大家
大家好，我是Edison。首先说声抱歉，这个ES学习系列很久没更新了，现在继续吧。
Elasticsearch (ES) 是一个数据库，提供了分布式的、准实时搜索和分析。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
现代的搜索引擎，一般都会提供 Suggest as you type 的功能，帮助用户在输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错。通过协助用户输入更加精准的关键词，提高后续搜索阶段文档匹配的程度。在 google 上搜索，一开始会自动补全。当输入到一定长度，如因为单词拼写错误无法补全，就会开始提示相似的词或者句子。
我们知道 Kibana 作为 Elasticsearch 的数据呈现及分析，在 Kibana 中，search 几乎遍布所有的页面。搜索对于 Elastic 至关重要。了解如何在 Kibana 中进行搜索时非常重要的。它不仅仅限于我们对于输入字的搜索，或者对于一些词的过滤。它还包括：
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。
|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。|
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。
当前版本 7.0 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
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。
ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系。
在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
这篇文章主要介绍 Mapping、Dynamic Mapping 以及 ElasticSearch 是如何自动判断字段的类型，同时介绍 Mapping 的相关参数设置。
在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。 它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。
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。
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：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.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.
ElasticSearch是目前全文搜索引擎的首选，可以快速的存储、搜索和分析数据，并且ES是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，github等大型的站点也是采用了ES作为其搜索服务
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官网地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/nested-objects.html
当涉及到大规模数据存储和检索时，Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，并被广泛应用于各种场景，例如日志分析、全文搜索和实时数据分析。
默认情况下，对象中的每个子字段都需要分别进行映射和索引。如果事先不知道子字段的名称或类型，则将动态映射它们。
倒排索引倒排索引建立流程倒排索引具体组成分词Analysis（文本分析）Analyzer（分词器）分词测试mapping字段数据类型核心类型字符串类型数字类型日期类型二进制类型范围类型复杂类型对象类型嵌套类型地理类型经纬度类型地理区域类型特殊类型字段的公共属性：字符串类型常用的其他属性dynamic动态映射静态映射精确映射查询matchtermmatch_phrase
mapping元字段官网文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html#_document_source_meta_fields
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