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。
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。
来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/9476813.html
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。 本文主要涉及的知识点有： ElasticSearch 的使用场景和技术。 spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。 如何在 Spr
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
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
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。
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，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。
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，本文是该系列的第二篇，主要介绍了索引预处理、mapping建立、避免脚本的使用、索引段合并等搜索性能相关的调优方法；后续还会有该系列的第三篇文章，敬请期待。
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
随着线上旅游业务的不断发展，携程酒店的数据量不断增加，用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统，本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的分布式可扩展的实时搜索和分析引擎.
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们 还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单 词长度。 2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
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)
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单词长度。2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树；3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
Lucene是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在2000年开源，最初由鼎鼎大名的Doug Cutting开发，是基于Java实现的高性能的开源项目。Lucene采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效地实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。我们所熟知的Elasticsearch，Solr都是基于Lucene工具包进行开发的全文搜索引擎，因此理解Lucene也可以帮助我们更好的理解Elasticsearch原理。
我们发现没有展示任何的数据。但我们之前已经把数据导入到Elasticsearch中了。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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。
Elasticsearch 从6.0版本开始，引入了一个索引预排序（index sorting）的功能。使用这个功能，用户可以在文档写入的阶段，按指定的字段规则对文档进行排序。这是一个令人激动的新功能，它将极大的提高Elasticsearch在某些场景下的性能！
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。
系统中的数据， 随着业务的发展，时间的推移， 将会非常多， 而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索， 而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。
（一） 最大能索引字符串的长度 关于能索引最大的字符串长度，其实在Elasticsearch和Solr中都是由底层的Lucene决定的 （1）不分词+索引的字符串最大长度为32766字节 （2）分词+索引一般不会出现长度越界问题 （3）不索引的字符串虽然没有长度最大限制，但是不建议使用搜索引擎存储大量文本 （二）设置超出一定长度的字段，不索引 其实这个功能，也是由底层Lucene提供的，关于它的应用场景举个例子，大部分情况下，不分词的字段可能经常会被用来聚合，过滤，排序，分组，但是如果这个不分词的字段非常长
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
9. Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突； 另外对于写操作，一致性级别支持quorum/one/all，默认为quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。 对于读操作，可以设置replication为sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication为async时，也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片，确保文档是最新版本。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
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：
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
Elasticsearch 是当前流行的企业级搜索引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。作为一个开箱即用的产品，在生产环境上线之后，我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能，其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化，主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
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。
【导读】今天向大家介绍下ElasticSearch在专知搜索中的使用。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引，用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。 ElasticSearch简介 Elasticsearch（以下简称ES）是一个基于Apache Lucene的实时分布式搜索分析引擎，它能够让你以极低的
我们是基于这篇文章: Grafana 系列文章（十二）：如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板[2], 创建一个类似的, 但是基于 ElasticSearch 的日志快速搜索仪表板.
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
Elaticsearch 简称为 es，es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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(1PB=1024TB) 级别的数据。es 也使用 java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-query-string-query.html#query-string-syntax
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此，相对其它资源，具体配置多少个（CPU）不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器，常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择，选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
墨墨导读：本文将分享我们所学到的经验、如何调优Elasticsearch，以及要绕过的一些陷阱。
Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据，因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术。
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。
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