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。
默认情况下，Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化，确保在写入性能和查询性能之间取得平衡。我们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数，其中部分改进是以牺牲写入性能为代价的。目标是将聚合优化招数汇总到一个易于消化的短文中，为大家的 Elasticsearch 集群聚合性能优化提供一些指导。
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。
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。
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：
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：
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念，这篇讲解一下应用场景和注意事项，下面是正文。
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。
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Logstash 是一款强大的数据传输工具，支持丰富多样的数据输入源与数据输出端，并且可以在管道中进行数据处理。Logstash的一条完整的数据传输链路就是一个管道，Logstash支持多个管道的自定义配置和并行。
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。
腾讯云 Elasticsearch Service 是一种托管式 Elasticsearch 服务，可用于构建和管理强大的搜索和分析引擎。以下是一份关于如何使用腾讯云 Elasticsearch Service 的技术文章。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
1、https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_basic_concepts.html
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
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。
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。
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)。
ES 对它的最小词源(Term) 维护了一个“倒排索引”，即 “从 最小词源 到文档ID 的映射”。 在文档入库时会先分词，完成后可查询。当查询时，比如 中国，人民 这样 的词，在查找时它所对应的 数据记录的ID有，1，14，1001 这样的数据ID。es 把这些ID的记录包含组成结果返回就是查询结果了。
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。
https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，使用它可以轻松地进行全文搜索、结构化搜索和分析。Elasticsearch Service 是 Elastic 公司提供的一种托管服务，可以让用户轻松地在云上部署和管理 Elasticsearch 集群。在本篇文章中，我们将分享一些 Elasticsearch Service 的实践经验和技术干货，帮助您更好地使用 Elasticsearch Service。
ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html
当涉及到大规模数据存储和检索时，Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，并被广泛应用于各种场景，例如日志分析、全文搜索和实时数据分析。
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，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。
请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）：
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
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。
一个节点在默认情况会下同时扮演:master eligible，data node 和 ingest node。
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。
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。
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
我本人接触Elasticsearch（一下简称ES）有挺长一段时间了，本文结合自己的一些项目经验，给你总结几个实际项目中比较容易踩到的坑。希望读者能够避免犯这样的错误。
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是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
导读：在云计算逐渐成熟的当下，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，传统的监控和故障排查方法已经无法满足企业的需求。观测云可以实现对云、云原生、应用及业务的统一监测，提供整体数据的分析、洞察、可视化、自动化、监测告警、智能巡查、安全巡查等服务。本文将分享 SelectDB 如何助力观测云完成日志数据存储和分析架构升级，实现在存储成本降低 70% 的同时、查询性能提升 2-4 倍，最终实现整体性价比 10 倍提升，为日志存储和分析场景服务提供强大动力。
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。
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
本文通过一个例子将Nested类型适合解决的问题、应用场景、使用方法串起来， 文中所有的DSL都在Elasticsearch6.X+验证通过。
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。
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。
这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
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。
term查询，查询text类型字段时，只有其中的单词相匹配都会查到，text字段会对数据进行分词
ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多员工能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。
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。
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