向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型，通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
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：
0、引言 在关系型数据库如Mysql中，设计库表需要注意的是： 1）需要几个表； 2）每个表有哪些字段； 3）表的主键及外键的设定——便于有效关联。 表的设计遵守范式约束，考虑表的可扩展性，避免开发后期对表做大的改动。 Mysql或者Oracle中，修改数据类型相对比较简单，通过命令行或者navicat、sqldeveloper等可视化工具直接修改。 即便千万级别数据量，多等点时间，也能修改好。 而在Elasticsearch非关系型数据存储的搜索引擎中，设计表对应的就是Mapping的设计。 且ES中一旦
本文主要介绍 Elasticsearch 的聚合功能，介绍什么是 Bucket 和 Metric 聚合，以及如何实现嵌套的聚合。
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。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
类似问题，样例数据单看计算不复杂，“beijing” 2 个，“上海” 2 个，“beijing”占比: 2/(2+2) = 50%; "shanghai"同样计算，占比 50%。
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。
例.在customer索引中查找包含firstname字段，且值字段值包含单词brad的文档
（1）string string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。 （2）text 当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。 （3）keyword keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。
本文是《Elasticsearch聚合学习》系列的第四篇，在前面的实战中，聚合的结果以桶(bucket)为单位，放在JSON数组中返回，这些数据是没有排序的，今天来学习如何给这些数据进行排序；
在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶（此名称来自《Elasticsearch 权威指南》)，如下图所示：
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
dynamic和data_detection的详解：Elasticsearch dynamic mapping（动态映射） 策略.
索引是文档的容器，是一类文档的结合。概念类似于Java中的类，那么与之对应MySQL的表。
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。
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，用图形化的形式去描述业务规则的过程，从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 核心概念：
也就是按newtype 字段进行group by,然后对num求平均值。在我们实际的业务系统中，这种统计需求也是最多的。
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。
ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系。
es支持大多数java里面的数据类型： （一）核心数据类型： （1）string： 默认会被分词，一个完整示例如下 Java代码 "status": { "type": "string", //字符串类型 "index": "analyzed"//分词，不分词是：not_analyzed ，设置成no，字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权
这是系列文章的第四篇，主要探讨：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
数据是index为bank，accounts.json 下载地址 （如果你无法下载，也可以clone ES的官方仓库 ，然后进入/docs/src/test/resources/accounts.json目录获取）
最近一段时间都在搞Elasticsearch搜索相关的工作，总结一下搜索知识点供大家参考。
老师、同学们，有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:
熟悉SQL的用户一定对聚合不会陌生，简单说任何应用于group by的查询都会执行一个聚合操作。ES的聚合（aggregation）加载和搜索相匹配的文档，并且完成各种统计型的计算。
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。 它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
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
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。
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。
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。
索引映射（Index Mapping）是用来定义文档的数据结构和字段类型的过程。它类似于数据库中的表结构定义，为每个字段指定数据类型、分析器和其他属性。索引映射在创建索引时指定，也可以在索引已经存在的情况下进行更新。
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：
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
官方实际是有参数来约束的，indices.query.bool.max_nested_depth——bool 最大支持的嵌套层数是 20，并且过大的嵌套层数会导致“堆栈溢出”异常问题。
每个聚合都是一个或者多个桶和零个或者多个指标的组合。这些是 Elasticsearch2时的内容， Elasticsearch6新提出了Matrix(矩阵聚合)、Pipeline（管道聚合）。
近期 Elasticsearch 数组问题被问到的比较多，为了方便大家对数组建立全局认知，我把数组相关实战问题梳理出来，让更多后来人遇到类似问题少走不必要的弯路。
在一般的关系型数据库中，都支持连接操作。 在ES这种分布式方案中进行连接操作，代价是十分昂贵的。 不过ES也提供了相类似的操作，支持水平任意扩展，实现连接的效果。 其他内容，参考Elasticsearch官方指南整理 ES中的连接 在ES中支持两种连接方式：嵌套查询 和 has_child、has_parent父子查询 嵌套查询： 文档中包含嵌套的字段，这些字段以数组的形式保存对象，这样每个嵌套的子对象都可以被搜索。 has_child、has_parent父子查询： 父子文档是存储在同一个索引
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。
在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
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image.png 网络 三次握手的原因？ 三次握手TCP协议建立连接的过程。 原因或目的是为了证明客户端和服务端都有发送和接收的能力。原理： 第一次：客户端发送SYN包给服务端 第二次：服务端接收后在SYN包中的序列号+1 (即SYN+ACK包) 发送给客户端 第三次：客户端收到服务端的SYN包后，在SYN包中的序列号+1后 (ACK包) 发送给服务端 为啥四次挥手？ 四次挥手是TCP释放连接的过程。 原因：客户端和服务端会各自发送1次和回复1次，共4次 tcp/udp分别的应用场景？ tcp准确度高
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。
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