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。
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：
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
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。
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文 | Travis 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013）Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并在 Apache 许可证下作为开源软件发布。官方客户端在 Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Rub
本文将以三个不同层次的实战项目为例，展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
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。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
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。
另外对于入门小白，我强烈推荐这篇Elasticsearch搭建教程给你，小白会碰到的坑，这里都已经写了答案。
Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。
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。
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。
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene™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。
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。
结构化数据 - 行数据，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据；指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
本文介绍，在云服务器上安装Elaticsearch8 + Kibana8，并进行外网访问配置的全过程。主要介绍：
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。
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在考虑 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个从头构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
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。
轻量目录访问协议LDAP（英文：Lightweight Directory Access Protocol），是一个运行在 TCP/IP 上的目录访问协议，您可通过集成ES和LDAP身份验证，实现统一的认证管理。本文介绍如何基于腾讯云Elasticsearch Service配置轻量目录访问协议LDAP认证，以实现相应角色的LDAP用户访问腾讯云Elasticsearch Service。 使用限制 LDAP身份验证是Elasticsearch官方商业特性X-pack提供的高级功能，当前仅在白金版集群支持。
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。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶（此名称来自《Elasticsearch 权威指南》)，如下图所示：
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是 我们常说的 ELK 中的 K。
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是我们常说的 ELK 中的 K。
编辑手记：也许Oracle 12.2在内核上的智能改进只能让你眼前一亮，那今天基于Big Data和数据仓库的性能优化增强则会让你伸手触Oracle的强大灵魂。细腻中霸气侧漏，这就是Oracle 12
过去几年深度学习领域的主要炒作绝对是Transformers 。自从在 2017 年发表被超级引用的论文Attention Is All You Need以来，许多研究人员一直在努力改进它们并将其应用于每个可能的领域。虽然最初为 NLP 而生，但人们对应用于视觉的 Transformers 的兴趣呈指数级增长，并且自 ViT 推出以来，许多研究小组已经提出了其架构的不同变体。
Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
可观测性一般会被分成三种具体的表现形式，分别是日志、追踪和度量。那么这节课，我们就来讨论其中最普遍的形式：事件日志。
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。
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
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
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1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。
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。
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。
虽然微服务通常是单独部署的，但大多数企业级微服务架构要求服务彼此交互以及与其他外部服务交互。 使用进程间通信（IPC）机制实现该通信。 根据应用程序的要求，微服务之间的通信可以是同步的或异步的。
【导读】主题知识树是专知的核心结构之一，为构建结构化、体系化、链路化的知识内容库提供基础设施，以及进一步支持个性化主题定制、主题链路知识学习、智能搜索、探索发现等智能应用提供保障。今天为大家简单介绍主题知识树的定义、构建方法和应用，希望大家喜欢，也请多多探讨。 背景 在前面的文章《专知，一个新的认知方式》，我们解释了做专知的思考。面向移动互联时代，我们做两点事情： 一是如何有效生产筛选出专业、可信、优质的内容知识，直达用户需求，解决“专”的问题； 二是如何从自由机制产生的碎片化、乱序、非结构化的内容数据中
在当今数字化的世界里，安全防护能力的构建已成为每个组织不可或缺的重心。特别是在安全分析领域，Elasticsearch 的应用已经超越了传统的搜索引擎功能，成为了一种强大的安全信息和事件的管理及分析工具，尤其是在处理和分析大量复杂数据的场景中。而在众多安全分析应用中，对审计日志的分析无疑占据了一席之地，成为了这一领域的核心。在我接触过的安全项目中，无论是维护网络安全的壁垒，还是揭示潜在的安全漏洞，审计日志的分析总是扮演着不可或缺的角色。从企业的角度来看，能够高效、准确地分析审计日志，就意味着能更好地理解安全威胁，从而采取更加有力的防御措施。
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Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 Elastic （官网：https://www.elastic.co） 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，通过简单的REST api 隐藏了lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
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