https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
索引(index)是ElasticSearch存放具体数据的地方，是一类具有相似特征的文档的集合。ElasticSearch中索引的概念具有不同意思，这里的索引相当于关系数据库中的一个数据库实例。在ElasticSearch中索引还可以作为动词，表示对数据进行索引操作。
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。
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。
假设有一业务场景：现有一电子商务系统需要具备让用户准确的找到自己想要商品的功能，因此怎么也绕不开的就是商品信息的检索了
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。
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。
作为日志分析场景中最广泛使用的技术解决方案之一，Elasticsearch经常被竞争对手进行比较。特别是随着日志数据量的增加，日志场景中广泛比较的核心指标包括数据写入吞吐量、存储成本、查询速度和分析能力。作为一个不断创新和迭代的产品，Elasticsearch 在日志分析场景中不断引入不同的新功能，以满足客户在日志场景中不断增长的需求。
最近一段时间，团队在升级ElasticSearch（以下简称ES），从ES 2.2升级到ES 7.5。也是这段时间，我从零开始，逐步的了解了ES，中间也踩了不少坑，所以特地梳理和总结一下相关的技术点。
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。
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。
第一次使用elasticsearch，于是从网上找轮子复制粘贴。早好轮子测试完毕，上线。可是几天下来发现接口响应时间一直都偏高(默认的超时时间是500ms)，所以就不停的对代码优化，缩短时间。但是到最后代码已经不能再优化了，响应时间依然没有明显的下降趋势，甚至在高峰期会严重超时。接下来会慢慢讲解elasticsearch使用优化。
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：
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。
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)
ElasticSearch是面向文档的,关系型数据库和ElasticSearch客观的对比!
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎，它提供了一个分布式的多用户搜索引擎，并且具有 RESTful Web 接口。Elasticsearch 可以快速地存储、搜索和分析海量数据。
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。
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。
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
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。
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。
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
随着 Elasticsearch 8.11版本的即将推出，我们非常高兴地宣布，我们将迎来一个全新的查询语言ES|QL (Elasticsearch Query Language的简称)。ES|QL是一种更加一致、简洁、实用、高效的语言，旨在解决用户在使用Elasticsearch时面临的复杂性问题。这是一个里程碑式的发布，我们深知这将改变数据分析的方式，因此我们致力于提供最好的体验。新的ES|QL查询语言和引擎(_query API)将会替代原有的语言和聚合引擎(_search API)，成为大多数场景下的默认选择，并且将会有大幅的性能提升。
Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库，这意味着它存储的
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。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
一般涉及大型数据库的电子商务和搜索引擎的产品都面临这样一个问题，产品信息检索花费时间太长。这不良的用户体验，可能导致失去潜在的客户。这种滞后搜索归因于产品设计所使用到关系数据库，数据分散在多个表中，关系型数据处理这些表中数据获取搜索结果时工作速度是远远不能瞒足。可以说，现在的企业正在寻找数据存储的替代品，以期促进快速检索，而 Elasticsearch（ES）的出现很好解决这些问题。
Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。其设计理念包括实时性、分布式、多语言支持等，使其成为构建全文搜索、日志分析、监控系统等应用的首选引擎。在本文中，我们将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、用途、架构以及一些高级功能。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
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。
众所周知，腾讯云Elasticsearch（简称ES）是一款分布式搜索引擎，可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用，同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务，具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
之前在寻找日志收集搜索解决方案时，最常看到的便是 ELK：Elasticsearch + Logstash + Kibana 方案。尽管由于它对服务器资源要求很高转而使用 了 Loki，但也对它初步研究过。今天，就对其中的 Elasticsearch 深入了解一番。
前文已经把ElasticSearch的核心概念和关系数据库做了一个对比，索引（index）相当于数据库，类型(type)相当于数据表，映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档，可以定义所包含的字段以及字段的类型、分词器及属性等等。
Elasticsearch 是实时的分布式搜索引擎，内部使用Lucene做索引、搜索。那么接下来，我们了解一下Elasticsearch的相关名词解释、分片间的工作原理等知识；
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，一般简称ES。
之前一直想花点时间写一篇 elasticsearch 的保姆级教程，于是，趁着年假的几天时间加上周末的一些时间，我产出了自认为算是非常详细的，基于目前最新版本的elasticsearch7.11教程。不管是新手上路，还是秋名山老司机，都建议收藏一下，希望看完对您有所帮助！如果可以，记得一键三连！
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：
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了许多高级操作来帮助用户更好地管理和查询数据。其中之一就是路由（routing），它允许用户在索引数据时指定数据分片的位置，从而提高搜索和查询的效率。
Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎，可以说 Lucene 是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。
ElasticSearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据的可能 它用于全文搜索，结构化搜索，分析以及这三者混合使用 ElasticSearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论是在开源还是专有邻域，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。想要使用它，你必须使用java作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要更深入的了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 ElasticSearch也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
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。
公司一直在使用ES作为分布式的搜索引擎，由于数据量的不断升高，ES出现了性能瓶颈。公司决定进一步的优化ES配置，所以最近几天在研究ES，最近会更新一系列ES的教程，希望大家持续关注。不多说了，Action。
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