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
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。
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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。
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。
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：
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
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。
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
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。
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：
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
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。
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。
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）。
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。
想查数据就免不了搜索，搜索就离不开搜索引擎，百度、谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎，他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说，肯定就没必要用这么复杂的技术了，如果我们想实现自己的搜索引擎，方便存储和检索，Elasticsearch 就是不二选择，它是一个全文搜索引擎，可以快速地储存、搜索和分析海量数据。
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。
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。
「多字段搜索」是一个非常复杂的话题，设想你有一堆日志记录，有很多字段。然后产品经理希望可以通过各种组合字段进行搜索，比如根据时间段、用户 ID、行为类型、目标 ID 等，得出满足条件的日志记录。
Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic在 RESTful 风格的分布式免费开源搜索和分析引擎开源中，Elasticsearch 处于领先地位，速度快，可实现水平可扩展性和可靠性，并能让您轻松进行管理。免费启用。
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)
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
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：
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。
【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
Elasticsearch SQL是一个X-Pack组件，它允许针对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询。无论使用REST接口，命令行还是JDBC，任何客户端都可以使用SQL对Elasticsearch中的数据进行原生搜索和聚合数据。可以将Elasticsearch SQL看作是一种翻译器，它可以将SQL翻译成Query DSL。
上篇文章和读者分享了Elasticsearch中文档删除API的基本用法，但是这些API还不能满足实际开发中的需求，实际开发中，更加灵活的删除操作还是需要结合查询API才能实现。本文就来看看Delete By Query API。
Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。
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。
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。
ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，其中包含三大基础组件，分别是 ElasticSearch、Logstash、Kibana。ELK在实际开发中不仅仅使用于日志分析，它还可以支持其他任何数据搜索、分析和收集的场景，其中日志分析和收集更具有代表性。
ElasticSearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索引擎，提供了分布式、多租户的搜索服务及数据分析功能。它可以轻松地在海量数据扩展时保持快速的搜索和存储，并支持各种不同的用例。本文将介绍 ElasticSearch 是什么以及它的主要应用场景。
向量组合条件查询，报 [vector] malformed query, expected [END_OBJECT] but found [FIELD_NAME] 错误，
我们在使用搜索服务时候,通常要建立一个索引库来方便搜索和展示,这里常用的就是ElasticSearch,ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。
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。
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
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。
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。
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。
在这之前，我并不是很了解Elasticsearch，也是偶然看文章的时候刷到Elasticsearch一词，但并没有深究，仅仅知道有这么个东西存在，它可以来做搜索的，今天借着ES三周年活动来了解一下。
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
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