在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
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。
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。
在老版本的ES（例如2.3版本）中， index的shard数量定好后，就不能再修改，除非重建数据才能实现。
在 Elasticsearch 5.0 之前，如果我们想在将文档索引到 Elasticsearch 之前预处理文档，那么唯一的方法是使用 Logstash 或以编程方式/手动预处理它们，然后将它们索引到 Elasticsearch。 Elasticsearch 缺乏预处理/转换文档的能力，它只是按原样索引文档。 但是，在 Elasticsearch 5.x 之后引入一个名为 ingest node 的功能，为 Elasticsearch 本身的文档预处理和丰富之前提供了一个轻量级的解决方案。
Elasticsearch是Elastic Stack核心的分布式搜索和分析引擎。Elasticsearch为所有类型的数据提供实时搜索和分析。无论结构化文本还是非结构化文本，数字数据或地理空间数据，Elasticsearch都能以支持快速搜索的方式有效地对其进行存储和索引。不仅可以进行简单的数据检索，还可以汇总信息来发现数据中的趋势和模式。随着数据和查询量的增长，Elasticsearch的分布式特性使您的部署可以随之无缝地增长。
Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台。这意味着从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟（通常是一秒）。
官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest.html
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。
比如：同样输入“锤子”，工匠期望的是钉子对应的“锤子”，老罗的粉丝期望的是“锤子科技”、“锤子便签”、“锤子手机”等。
Elasticsearch写入流程，网上有视频、笔记等各种版本，本文结合最新官方文档进行重新梳理，节省大家的时间。
在使用Elasticsearch时，有时候我们可能会遇到ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing]这样的问题。这个错误提示意味着在执行请求时，代码脚本或文档内容缺失。这篇博客将介绍如何解决这个问题以继续使用Elasticsearch。
https://www.elastic.co/cn/training/certification/faq
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好、集群不够稳定，询问关于Elasticsearch的调优，但是每次都是一个个点的单独讲，很多时候都是case by case的解答，本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优，以下仅为自己日常经验之谈，如有疏漏，还请大家帮忙指正。
我们看到两种主要的Elasticsearch索引使用模式 - 全局索引和滚动索引。多年来，Elasticsearch增加了一些功能，可以极大地改善这些模式的工作体验。Elasticsearch 5引入了几项新功能，进一步构建了这些功能，并产生了一个非常好的索引管理故事。
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。
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es可以根据_id字符串切分，再聚合统计吗 比如：数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
本文介绍了SonarQube版本更新升级的方法。包括SonarQube升级指南和9.9版本更新说明。
简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
跨集群复制（CCR）功能支持将远程集群中的索引复制到本地集群，可以在一些常见的生产用例中使用此功能：
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
在 Elasticsearch 5.0.0 发布之后，Elasticsearch 在 333 个 commite、2236 个合并请求下，发布了基于 Lucene 7.0.1 的 Elasticsearch 6.0.0 正式版。
Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。
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：
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我们为什么在这里？我存在的目的是什么？我应该运动还是休息并节省能量？早起上班或晚起并整夜工作？我应该将炸薯条和番茄酱或蛋黄酱一起吃吗？
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。
一直想找一个快速全文搜索的工具，目前找到的有Sphinx,xapian,Lucene,solr, elasticsearch ,whoosh,hyper estraier等，原本一直不太喜欢用java系的，内存大户伤不起啊。尝试了sphinx,xapian,hyper estraier,其中xapian资料太少，hyper estraier虽然比较简单，但资料也少。sphinx到是有一个中文化的分支coreseek，然后看到文档里面提到sphinx支持一元切分，但根 据查询的例子去查的结果不是我想要的，不知道是不是我的查询语句用错了。而且因为我是在windows上测试的，而我的python又是2.7的版本，无 法在 coreseek 上直接使用，应该需要重新编译。后来看到 elasticsearch ，真是亮瞎老夫的狗眼啊，这货直接可以用restful json操作又有pyes,pyelasticsearch这些已经封装好的操作库。 elasticsearch 还是支持分布式，扩展也方便了。由于是java开发的，跨平台也无问题，默认单机尝试的时候无须改配置，直接运行 bin/elasticsearch.bat 就可以了。
Elasticsearch入门笔记 1、安装Elasticsearch 下载elasticsearch7.8.0 ## 下载elasticsearch7.8.0安装包，推荐使用华为云镜像下载速度
“本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群监控的指标说明”
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境，这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之，管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的？好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
最近因为客户项目需要，所以专门调研了Elasticsearch的这些不常用的重要功能，并整理成文档，现在分享出来，希望对有这方面需求的同行有些帮助 由于内容较多，一共分为三部分分享 Elasticsearch多主、多数据、多协调、多冷节点节点说明及配置 Elasticsearch灾备同步方案设计 Elasticsearch灾备同步方案设计验证 📷 为了避免ElasticSearch发生意外情况所以对存储的数据进行灾备是在使用ElasticSearch过程中，必不可少的重要环节，通过快照快照进行本地或者分布
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。
本文非完全直译译文，主要参考的的是 elasticsearch 6.5 版的官网文档 Getting Started，可以把这篇文章理解为个人学习笔记，我力求详略得当吧。
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