我们激动地宣布，在 Elasticsearch 的最新创新中，我们集成了 OpenAI 聊天补全功能到 Elastic 的推理 API 中。这一新特性标志着我们在将尖端 AI 功能融入 Elasticsearch 的旅程中迈出了新的一步，提供了像生成类似人类文本补全这样的易用功能。
Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎，它可以用于存储、搜索和分析大规模的数据。本文将带您快速入门Elasticsearch，并演示如何在Next.js应用程序中使用Elasticsearch进行全文搜索。
时髦的大数据来自3 V：音量，种类和速度。卷是指数据的大小，品种是指不同类型的数据，而速度是指数据处理的速度。为了处理持久性大数据，NoSQL数据库可以更快地写入和读取数据。但由于数量众多，搜索引擎需要查找没有大量计算机能力且耗费太多时间的信息。搜索引擎是一种旨在搜索信息的软件系统; 这种机制使用户获得他们想要的信息变得更加直接和清晰。
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Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。
在 Elasticsearch 中，可以使用 Painless 脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中，但为了使脚本与管道相互独立，还可以将脚本单独存储在 Elasticsearch 中，并在数据摄取管道（Ingest pipeline）中按需调用它们。
在elasticsearch中analyzer是用于文本分析与处理的组件。analyzer由字符过滤器，分词器和标记过滤器组成。按照特定的分词算法与顺序对文本进行处理。生成可供搜索与索引的词项。存储于elasticsearch的倒排索引中。在elasticsearch中，分词器均是以插件的形式进行安装。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库，结合RAG技术（检索增强生成）来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
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：
能用Elasticsearch来存储图片吗？有不少朋友都问过这个问题，Elasticsearch作为一个NoSQL数据库，一个搜索引擎，一个大数据存储系统，原则上来说，对于各种结构化，非结构化数据，文本类，非文本类数据都能够存储。即图片也是可以用来存储的，但现实中这种实际的操作方式是不常见的，因为对象存储等基础设施会是一个更低成本的选择。不过，考虑某些综合场景，比如，用户希望只搭建一套大数据系统来支撑不同的使用需求，那么Elasticsearch确实是比Hadoop生态这种包含非常多组件的系统要简单得多。
本文主要介绍什么是 ElasticSearch 以及为什么需要它，如何在本机安装部署 ElasticSearch 实例，同时会演示安装 ElasticSearch 插件，以及如何在本地部署多实例集群，方便在日后学习分布式相关原理。
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。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
最近在做搜索推荐相关的需求，有一个场景中需要某一列能处理多种分词器的分词匹配，比如我输入汉字或拼音或语义相近的词都需要把匹配结果返回回来。经过一番调研，最终我们选择了elasticsearch来处理数据的索引与搜索，在配置分词器时会发现大多分词器配置中都需要配置analyzer、tokenizer、filter，那么这三个东西分别代表着什么，又有什么样的联系呢？这就是本文要重点讨论的事情。关于如何在elasticsearch中使用分词器[1]以及常用的中文分词器[2]和拼音分词器[3]是什么，该怎么样去配置这些问题不是本文要讨论的重点，链接都已经奉上，需要的自取。本文咱们就来聚焦讨论一下analyzer、tokenizer、filter之间的区别与联系。
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：
摘要：本文以电影推荐为例介绍推荐引擎各部分的协同工作，关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。 推荐引擎根据用户的特定需求帮助用户缩小选择范围。在这篇文章中，我们一起来探秘推荐引擎各部分是如何协同工作的。我们将根据电影评分数据，用协同过滤的方法来推荐电影。其关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
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。
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：
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。
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
Elasticsearch 索引是指在 Elasticsearch 中用于存储和搜索文档的逻辑实体。索引由一个或多个分片组成，每个分片可以在不同的节点上存储。当一个文档被索引时，它会被分配到一个或多个分片中，这取决于索引的设置和集群的状态。Elasticsearch 索引支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。索引还支持各种查询和聚合操作，以便快速地检索和分析数据。
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。
最近事情比较多，好久没更新文章，现在失踪人口回归，开始日常更新文章，一周不低于两篇，同时内容不限于Python，会有好多有趣的技术等着去学习和发现~~~
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
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。
腾讯云作为国内领先的云计算服务商之一，提供了多种云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全、人工智能、大数据、物联网等领域，以满足不同客户的需求。为适应不同的应用场景和需求，其提供的主要功能包括：
为什么用到ELK： 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： • 收集－能够采集多种来源的日志数据 • 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储－如何存储日志数据 • 分析－可以支持 UI 分析 • 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
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大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
Elasticsearch是一种流行的分布式搜索引擎，可用于处理大量数据。它使用Lucene搜索引擎库作为其核心组件，可以高效地进行复杂的全文搜索、结构化搜索和分析操作。本文将详细介绍Elasticsearch的工作原理。
在定义映射时，还可以设置动态属性，以允许动态地添加新字段。默认情况下，Elasticsearch会自动创建动态映射，这意味着当您插入新的文档时，Elasticsearch会自动检测新字段的类型，并创建一个新的映射。但是，这可能会导致映射的不一致性，从而影响搜索结果的准确性。
需要在ES中使用聚合进行统计分析，但是聚合字段值为中文，ES的默认分词器对于中文支持非常不友好：会把完整的中文词语拆分为一系列独立的汉字进行聚合，显然这并不是我的初衷。我们来看个实例：
ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储，检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
在elasticsearch中，没有明确定义array类型，默认每个field都可以包含0个或者多个值。同一个array中的值的数据类型应该保持一致，比如：
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
Elasticsearch 提供了搜索建议（suggesters）功能，可以帮助用户快速、准确地搜索相关的文档。搜索建议是一种自动完成（autocomplete）的技术，用户只需要输入部分关键字，搜索引擎就会自动完成剩余的内容，并返回相关的文档。搜索建议通常用于搜索引擎、电商网站等需要快速、准确地搜索大量数据的应用场景。
之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下：
在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。
在Elasticsearch中，每个字段都必须有一个类型。以下是Elasticsearch支持的字段类型：
当您将Docker容器转移到生产环境中时，您会发现经常需要将日志保留在容器外的地方。Docker提供了一个本机日志驱动程序，可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方，例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是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。这样您就可以分析数据了。Fluentd是一个开源数据收集器，旨在统一您的日志记录基础架构。它将操作工程师，应用工程师和数据工程师结合在一起，使其简单且可扩展，以收集和存储日志。
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