在使用Elasticsearch时，有时候我们可能会遇到ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing]这样的问题。这个错误提示意味着在执行请求时，代码脚本或文档内容缺失。这篇博客将介绍如何解决这个问题以继续使用Elasticsearch。
上篇文章我们讲解了elasticsearch的安装，这次我们来搞一下，如何在自己的项目中集成elasticsearch。 正常来讲spring-data中都会提供相应的starter，让我们方便的使用各种Template操作对应的组件，比如常用RedisTemplate, JdbcTemplate等，其实spring-data中也提供的相应的elasticsearch的对应工具。但是我这里并没有使用，而是直接使用的elasticsearch原生api实现的。为什么这么做呢，因为spring-data-elasticsearch 最新的版本3.2，最高支持的elasticsearch版本为6.8， 而我们用的是7.2的版本，并且官方建议我们使用的jar版本最好和软件版本一致。
批量导入数据 使用 Elasticsearch Bulk API /_bulk批量 update 步骤： 需求：我希望批量导入一个 movie type 的名词列表到 wordbank index 索引。 准备数据： 根据官方文档，Json 数据要准备成这个格式的： action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_
ElasticSearchModel::getInstance('sports_search_blog')->addDoc('blog', $data);
这个错误是在用elasticsearch查询时使用missing这个api报出的错误： 比如查询语句为：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/search-aggregations-bucket.html 在页面右下角可以看到各类具体的Bucket聚合连接
bulk 批量操作 ：将文档 增删改查 一系列的操作，通过一次请求全部做完。优点：可以减少网络传输次数。
想查数据就免不了搜索，搜索就离不开搜索引擎，百度、谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎，他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说，肯定就没必要用这么复杂的技术了，如果我们想实现自己的搜索引擎，方便存储和检索，Elasticsearch 就是不二选择，它是一个全文搜索引擎，可以快速地储存、搜索和分析海量数据。
最近有读者问我能不能写下如何使用 Spring Boot 开发 Elasticsearch（以下简称 ES） 相关应用，今天就讲解下如何使用 Spring Boot 结合 ES。
Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，通过它我们可以构建出一个强大的全文搜索系统，解决诸如文章检索慢，商品检索慢、MySQL的like查询慢这样的问题。 Elasticsearch是基于hadoop创始人道哥的另一杰作Lucene实现的，速度非常快，核心是使用了倒排索引这样的结构。 接下来，就以这篇倒排索引中的例子，演示一下ElasticSearch的使用
elasticsearch系列文章前面已经更新过三篇（https://blog.csdn.net/lsqingfeng/category_10219329.html）（建议先看下这三篇文章），分别讲解了elasticsearch7.2的安装，和springboot的集成以及简单的使用。前面都是通过demo的方式，主要讲解了他的一下简单使用，最近已经将es成功应用到了项目当中，本篇文章主要系统的介绍一下到底在项目中该如何使用es.
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。
本篇博客将带你深入探索Elasticsearch，从入门到精通。我们将引导你了解Elasticsearch的基本概念，学习如何建立索引、执行搜索和聚合操作，以及高级技巧，帮助你成为一名Elasticsearch专家。
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：
2）lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用 java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 进行去进行开发就可以了。
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。
通过elasticsearch-head插件可以更方便的查询es，观察es状态，插件官方地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
（2）不指定文档ID 添加文档时可以不指定文档id，则文档id是自动生成的字符串。注意，需要使用POST方法，而不是PUT方法。
Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。
Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。
一次日常运营时，用户反馈ES无法写入数据，且出现写拒绝和写入队列堆积，集群健康状态为red。依据这些现象，查看了如下指标：
乐观并发控制，即乐观锁。乐观锁是一种轻量级的实现并发控制的思想，乐观锁的实现一般依靠version版本号。比如在mysql中，我们在建表的时候常常额外新增一个version字段，在更新某行数据时对version字段值进行比对，以此来判断在此期间是否有他人更新该行数据。
Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索分析引擎，支持各种数据类型，包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。
Interesting things What did you do today 先入为主 ElasticSearch Head是什么? ElasticSearch Head是集群管理、数据可视化、
关于ES调试环境的搭建，可以参考前面的文章 《教你编译调试Elasticsearch 6.3.2源码》
Nginx作为网站的第一入口，其日志记录了除用户相关的信息之外，还记录了整个网站系统的性能，对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键。 Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。一般情景下，Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用，简称ELK。 kafka是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎。 下面是日志系统的搭建
Scripting是ES提供的一种支持自定义编程的用于复杂查询的脚本语言.主要用于复杂的计算,其类型主要有Painless、expressions等等,下面开始分析,运行数据在ES 聚合查询中,自行查找.
mapping元字段官网文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html#_document_source_meta_fields
1.到nodejs官网现在最新nodejs，官网下载地址：https://nodejs.org/en/download/
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
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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。
实时搜索（Real-time Search）很好理解，对于一个数据库系统，执行插入以后立刻就能搜索到刚刚插入到数据。而近实时（Near Real-time），所谓“近”也就是说比实时要慢一点点。
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。
找到 config 下的 kibana.yml 文件，修改最后一行为 i18n.locale: “zh-CN”
" 说到 Elasticsearch ，其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时 —— 当文档存储在Elasticsearch中时，将在1秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢？ "
Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和 索引的。比如，使用 mapping 来定义：
掌握ES搜索查询的RESTful的API犹如掌握关系型数据库的SQL语句，尽管Java客户端API为我们不需要我们去实际编写RESTful的API，但在生产环境中，免不了在线上执行查询语句做数据统计供产品经理等使用。
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.
来源：blog.csdn.net/dc_726/ article/details/94252850
Elasticsearch是一个全文搜索引擎，专门用于处理大型数据集。根据描述，自然而然使用它来存储和搜索应用程序日志。与Logstash和Kibana一起，它是强大的解决方案Elastic Stack的一部分，我之前的一些文章中已经对此进行了描述。
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用！
ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，其中包含三大基础组件，分别是 ElasticSearch、Logstash、Kibana。ELK在实际开发中不仅仅使用于日志分析，它还可以支持其他任何数据搜索、分析和收集的场景，其中日志分析和收集更具有代表性。
客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的更新操作。
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言，想掌握好这门技术，除需要对它的用法了如指掌 外 ， 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1）如何使用Elasticsearch设计表结构？ 2）E
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