SearchRequest可用于与搜索文档、聚合、建议有关的任何操作，还提供请求突出显示结果文档的方法。
包括最大值（max）、最小值（min）、平均值（avg）、求和（sum）、总数（count）、 去重后求总数（cardinality）、返回所有度量类型的统计（stats）等等。
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Spring数据Gemfire为访问Pivotal Gemfire数据管理平台提供了方便的Spring友好工具 。有一
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。
本文将重点探讨ElasticSearch Client的相关知识，主要关注TransportClient与Rest Client。Elasticsearch client 是我们进入Elasti-Search的大门。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程一（Spring中国教育管理中心）
Java低级别REST客户端（Java Low LevelREST Client）：Elasticsearch的官方low-level客户端。它允许通过http与Elasticsearch集群进行通信。不会对请求进行编码和响应解码。 它与所有Elasticsearch版本兼容。
而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。
在上篇 ElasticSearch 文章中，我们详细的介绍了 ElasticSearch 的各种 api 使用。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程二（Spring中国教育管理中心）
上篇文章我们讲解了elasticsearch的安装，这次我们来搞一下，如何在自己的项目中集成elasticsearch。 正常来讲spring-data中都会提供相应的starter，让我们方便的使用各种Template操作对应的组件，比如常用RedisTemplate, JdbcTemplate等，其实spring-data中也提供的相应的elasticsearch的对应工具。但是我这里并没有使用，而是直接使用的elasticsearch原生api实现的。为什么这么做呢，因为spring-data-elasticsearch 最新的版本3.2，最高支持的elasticsearch版本为6.8， 而我们用的是7.2的版本，并且官方建议我们使用的jar版本最好和软件版本一致。
Elasticsearch 官方提供了很多版本的 Java 客户端，包含但不限于：
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流（DataStream）中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器（Connector），用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
本文转载于社区大牛铭毅天下的公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/XZBjSi6ASMdyqo2uJtnqqQ
Java High Level REST Client从6.0.0开始加入的，目的是以java面向对象的方式来进行请求、响应处理。每个API支持同步/异步两种方式，同步方法直接返回一个结果对象。异步的方法以async为后缀，通过listener参数来通知结果。高级java REST 客户端依赖Elasticsearch core project
Elasticsearch 是目前最流行的搜索引擎。为了能够让自己和小伙伴们更全面掌握 Elasticsearch 的原理与使用技巧，我打算根据自己的使用经验，从 Elasticsearch 基础原理、使用实战、性能优化等多个角度入手，写一些关于 Elasticsearch 的系列文章。
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”）。
Jkes是一个基于Java、Kafka、ElasticSearch的搜索框架。Jkes提供了注解驱动的JPA风格的对象/文档映射，使用REST API用于文档搜索。
1. ES 使用场景 ---- 给网站 / APP 添加搜索功能。 存储、分析数据。 管理、交互、分析空间信息，将 ES 用于 GIS。 2. ES 简介 ---- Elasticsearch 是一个
分词就是指将一个文本转化成一系列单词的过程，也叫文本分析，在Elasticsearch中称之为Analysis。 举例：我是中国人 --> 我/是/中国人
网页是通过 HTTPS 加密协议加载的，但是尝试连接到不安全的 WebSocket 地址 'ws://'，而不是安全的 WebSocket 地址 'wss:///r'。
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。
在ES 7.0之前最常采用的API，基于TransportClient客户端。网上大部分ES 客户端的资料基本都是基于它的。这种方式在ES 7.x后已经不被官方推荐，且在8.0版本中完全移除它。
直接使用 HTTP 请求，去操作 Es。HTTP 请求工具，可以使用 Java 自带的 HttpUrlConnection，也可以使用一些 HTTP 请求库，例如 HttpClient、OKHttp、Spring 中的 RestTemplate 都可以。这种方式有一个弊端，就是要自己组装请求参数，自己去解析响应的 JSON。
最近有读者问我能不能写下如何使用 Spring Boot 开发 Elasticsearch（以下简称 ES） 相关应用，今天就讲解下如何使用 Spring Boot 结合 ES。
如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术。 常见的全文检索技术有 Lucene、solr 、elasticsearch 等。
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)
一个是 TransportClient，一个是 NodeClient，还有一个 XPackTransportClient
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
Elasticsearch官方推荐使用Java REST客户端连接集群并进行数据操作。
如果你没有听说过 Elastic Stack，那你一定听说过 ELK ，实际上 ELK 是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana 组成，在发展的过程中，又有新成员 Beats 的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK 是旧的称呼，Elastic Stack 是新的名字。
另外Spring框架也提供了spring-data-elasticsearch对Elasticsearch进行CURD操作，但是最底层也是基于Elasticsearch官方提供的API。
几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
整理 | 褚杏娟、核子可乐 没有企业希望他们从自己创造的产品中获得的收益比依赖该产品的其他企业要少几个数量级。 为应对云服务提供商，Elastic 近日对其 Elasticsearch 数据库的官方 Python 客户端（Elasticsearch-py）做出了修改，使其无法与各分叉版本相兼容，之后又粗暴地关闭了 GitHub 上的话题评论。这一行为引起了广大开发者激烈讨论。 剑指云厂商 Elasticsearch 是一款数据库管理器与分析引擎，在行业内被广泛使用。官方客户端在 Java、.NET（C#）、
原文首发于CSDN：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104332506
● 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。
ES提供多种不同的客户端： 1、TransportClient ES提供的传统客户端，官方计划8.0版本删除此客户端。 2、RestClient RestClient是官方推荐使用的，它包括两种：Java Low Level REST Client和 Java High Level REST Client。
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
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学习真的是一件令人开心的事情，上次分享了 Redis 入门的文章后，收到了很多小伙伴的鼓励，比如说：“哎呀，不错呀，二哥，通俗易懂，十分钟真的入门了”。瞅瞅，瞅瞅，我决定再接再厉，入门一下 Elasticsearch，因为我们公司的商城系统升级了，需要用 Elasticsearch 做商品的搜索。
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
Redis官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
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。 但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也是使用Java编写并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的RESTful API让全文搜索变得简单并隐藏Lucene的复杂性。 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索引擎，它还提供：
ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
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
Apache Atlas使用各种系统并与之交互，为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系，可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态，包括其功能和当前限制，以及实现此高级别可用性所需的配置。
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
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