这里分享一下 Python Elasticsearch Client 简单的 CRUD API
Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBox在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第三篇，主要从凑整时间查询、全局序列号预热和文件系统缓存预热几个方面介绍了优化查询性能的一些方法。此前还发布了 Elasticsearch性能调优权威指南 和 Elasticsearch索引性能优化 两个系列。
文章目录 导读 报错分析 如何看懂异常日志呢？ 报错的猜想 生产情况分析 我个人认为合理的猜想 429报错怎么产生的？ 查找资料 百度 elastic中文社区 书籍 github 关键资料总结 bulk 高IO (IO密集型) 高CPU(CPU密集型) es接收请求队列 es使用场景 我个人分析429产生的原因 429问题的进一步排查 更多的思考 最后 导读 最近线上有个关键报错： Wrapped by: java.io.IOException: Request POST https:/
index.number_of_shards ：一个索引应该有的主分片（primary shards）数。默认是5。而且，只能在索引创建的时候设置。（注意，每个索引的主分片数不能超过1024。当然，这个设置也是可以改的，通过在集群的每个节点机器上设置系统属性来更改，例如：export ES_JAVA_OPTS="-Des.index.max_number_of_shards=128"）
ES是设计成一个搜索引擎的，只擅长返回匹配查询较少文档，如果需要返回非常多的文档需要使用Scroll。
今天在测试插入操作的时候，定义了一个拥有嵌套类的自定义类型 class A: pass class B: pass b = B() b.a = A() 大致如以上代码，当然是有字段的 直接调用 es.index(index=index, doc_type=doc_type, body=b) 会报出 elasticsearch.exceptions.SerializationError Unable to serialize B 的错误 看到以上错误后，猜测 elasticsearch-p
1、简介 ElasticSearch（简称ES）是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器，设计用于分布式计算；能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。和Apache Solr一样，它也是基于Lucence的索引服务器，而ElasticSearch对比Solr的优点在于： 轻量级：安装启动方便，下载文件之后一条命令就可以启动。 Schema free：可以向服务器提交任意结构的JSON对象，Solr中使用schema.xml指定了索引结构。 多索引文件支持：使用不同的index参
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
众所周知，机器学习正在改变许多行业。搜索行业也是如此，公司通过手动调整搜索相关性来压榨潜能。成功的搜索组织希望通过“足够好”的手动调整来构建更智能的自学习搜索系统。
在本月早些时候，Elastic发布了Elasticsearch Relevance Engine（Elasticsearch相关性引擎），该引擎通过多种方式，为用户提供提高相关性的能力，其中特别重要的一点，就是允许开发人员在 Elastic 中管理和使用自己的transformer模型。
term 索引词，在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo，Foo Foo几个单词是不相同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索。
Generative AI时下的爆发，催生搜索场景进入一个新的范式，我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据，使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次，甚至是使用ML模型来进行召回后的精排，或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出，而非召回后的直接排序结果。
这是系列文章的第五篇，主要探讨：Elasticsearch 出现 “429 reject 报错"，怎么办？
学习目标 倒排索引是不变的优缺点 Elasticsearch持久化 Elasticsearch如何选择master Elasticsearch索引的过程 Elasticsearch搜索的过程 Elasticsearch更新/删除的过程 Elasticsearch是如何避免脑裂现象 游标查询scroll技术 倒排索引是不变的优缺点 优点： 1、不能修改就不用考虑多个进程同时修改的问题，不会加锁 2、不变性，导致从磁盘加载到内存中可以一直保留着，不用变化，提交查询性能 缺点： 1、不变性，导致要更新一个
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。
Doc Values 是 Elasticsearch 中的一个内部数据结构，用于在字段级别存储排序和聚合所需的数据。与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。这种结构优化了读取性能，特别是当执行排序、聚合或脚本计算等操作时。
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。
可以看到 content中不仅出现了小白菜 还出现了大白菜 大白 小白等内容 因为模糊查询把小白菜进行了拆分
本文主要梳理了Elasticsearch集群常见优化点，就一些主要项能够在实践中指导使用，本文主要内容有：
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
由于公司需要监控web攻击行为，而因某些原因搭不了waf，才不得不用ElastAlert进行告警，此为前提。 一、ELK安装 Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力。 Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置， Kibana是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜
名词解释 Document（文档）: 文档是存储在elasticsearch中的一个JSON文件，相当于关系数据库中表的一行数据。 Shard（分片）：索引数据可以拆分为较小的分片，每个分片放到不同的服务器上，提高并发能力。Lucene 中的 Lucene index 相当于 ES 的一个 shard。 Segments（段）: 分片由多个segments组成，每个segments都是一个独立的倒排索引，且具有不变性，segment 提供了搜索功能。 Transaction Log（translog，事务日
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
出现熔断说明当前节点 JVM 使用率过高，通过熔断保护进程不会 OOM。此时可以通过适当降低读写、清理内存等方法降低节点负载，也可以通过升级节点内存规格来提高 JVM 大小。
命令语法：PUT 索引名{索引配置参数} index名称必须是小写的，且不能以下划线’_’，’-’，’+'开头。 在Elasticsearch中，默认的创建索引的时候，会分配5个primary shard，并为每个primary shard分配一个replica shard。在Elasticsearch中，默认的限制是：如果磁盘空间不足15%的时候，不分配replica shard。如果磁盘空间不足5%的时候，不再分配任何的primary shard。Elasticsearch中对shard的分布是有要求的。Elasticsearch尽可能保证primary shard平均分布在多个节点上。Replica shard会保证不和他备份的那个primary shard分配在同一个节点上。 创建默认索引。默认索引在7版本之前是5个，到7.x之后改成1个。
首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。
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。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分：堆内存（On-Heap）和堆外内存（Off-Heap）。这两部分内存各有其用途和管理策略，共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
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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/
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
随着 Kubernetes 使用越来越广泛，日志集中收集、展示、告警等都需要考虑的事情。Kubernetes 日志收集方案一般有下面几种：
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（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
早在去年十一月就看到了腾讯云 ES 三周年征文活动，但仅限内部员工：https://cloud.tencent.com/developer/article/2155081，十二月后终于推出了全量的征文活动：https://cloud.tencent.com/developer/article/2192790
当客户端发起更新操作时，elasticsearch首先会根据更新条件(例如:update api传入的_id,或update_by_query传入的match语句)找到相应的文档。elasticsearch使用文档的唯一标识符(_id)来定位文档。当找到要更新的文档后，elasticsearch首先会将原有的旧文档标记为删除状态。然后再将会将新文档插入到索引中。新文档具有相同的唯一标识符(_id)，以此来实现文档的更新操作。
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
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。
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一，它允许您收集有关服务器上的CPU，内存和进程活动的信息。当与ELK堆栈（Elasticsearch，Logstash和Kibana）一起使用时，Topbeat可用作其他系统指标可视化工具的替代方案。
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
type: 数据类型 index:是否索引 analyzer:分词器 properties:子字段
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。
从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
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（1）创建模板 当待创建的索引与之前的索引有相同的设置和映射时，非常适合使用索引模板。正如其名，索引模板将会用于和预定义名称模式相匹配的索引创建，以确保所有匹配索引的设置一致。例如：
Elasticsearch 产品自发布以来，随着功能不断增强，其在各种互联网产品、企业级应用产品中的应用也越来越广泛。日常 Elasticsearch 集群运维过程中，我们需要了解集群都能够输出什么类型的日志、日志的存放位置以及日志配置修改的方式，阅读本文，我们能够了解以下知识点：
Elasticsearch的 Scripting 是一种允许你使用脚本来评估自定义表达式的功能。通过它，你可以实现更复杂的查询、数据处理以及柔性调整索引结构等。
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一，它允许您收集有关服务器上的CPU，内存和进程活动的信息。结合ELK服务器（Elasticsearch，Logstash和Kibana），Topbeat收集的数据可用于轻松查看指标，以便您可以在集中的位置查看服务器的状态。
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