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。
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
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。
在Elastic，我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库，并持续优化Elasticsearch，使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。我们对Lucene的投入是关键，以确保Elasticsearch的每次发布都带来更快的性能和更大的规模。
elasticsearch中的collapse功能允许用户对搜索结果进行分组，这在某些情况下可以看作是一种去重操作。它的主要目的是在搜索大量文档时，只显示每个分组的一个代表文档，而不是显示所有匹配的文档。
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
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。
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/
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
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。
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
在 Elasticsearch 中处理复杂数据类型如数组时，提供了极高的灵活性，但同时也带来了一定的复杂性，尤其在使用脚本进行高级查询和数据操作时。
在大数据和实时分析的世界里，Elasticsearch因其强大的搜索和索引功能而被广泛使用。但随着时间的推移，数据量的增长，索引中的旧数据可能变得不再相关或占用大量存储空间，这时就需要一个策略来管理这些旧数据。除了使用Logstash进行数据过滤和传输外，Elasticsearch自身也提供了强大的API来管理和删除旧数据。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受欢迎。在Elasticsearch中，脚本是一种强大的工具，允许用户在查询和索引操作中执行动态计算和数据处理。从Elasticsearch 7.6版本开始，脚本功能得到了进一步的优化和提升，为用户提供了更加灵活和高效的数据处理方式。
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。
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
我们之前看见了在 Elasticsearch 里的 ingest node 里，我们可以通过以下 processor 的处理帮我们处理我们的一些数据。它们的功能是非常具体而明确的。那么在 Elasticsearch 里，有没有一种更加灵活的方式可供我们来进行编程处理呢？如果有，它使用的语言是什么呢？
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
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。
本节将开始介绍Document API，本节将重点介绍ElasticSearch Doucment Index API(新增索引)。
正排索引是从文档到关键字的映射（已知文档求关键字），倒排索引是从关键字到文档的映射（已知关键字求文档）。
在当前生成式 AI/ML 领域，向量搜索成为了一种变革性的技术。它使我们能够基于语义意义而不仅仅是精确的关键词匹配来查找相似的项目。
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。
在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
Lucene：简单来说，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，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入 lucene.jar 就可以进行开发了。
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是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也是使用Java编写并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的RESTful API让全文搜索变得简单并隐藏Lucene的复杂性。 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索引擎，它还提供：
5 为什么需要Elasticsearch ---- 为什么是Elasticsearch es是一种在分布式环境中快速、可扩展的搜索和分析引擎。它建立在Apache Lucene上。Lucene定义如下 Apache Lucene是一种高性能、全功能的完全用java写的广西搜索引擎库。它是一种几乎适合于任何需要全文搜索，特别是跨平台的应用程序的技术 Elasticseaarch通过提供强大的RESTful API隐藏了Lucene背后的复杂性，使得查询索引数据更容易，并使其适用于任何编程语言。Elastics
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
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。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
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。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
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。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
