但要求改变代码并且会增加程序执行的开销，降低性能，而且修改了用户的程序也会带来安全和可靠性的风险。 1.4 探针数据（Probe Data），又叫合成数据（Synthetic Data）：是模拟用户请求，对系统进行检测获得的数据，如 ICMP ping、HTTP GET等，能够从不同地点模拟客户端发起 1、过去 过去对日志是不够重视的，比如： 1.1 日志没有集中处理 运维工程师登陆每一台服务器，使用脚本命令或程序查看 1.2 日志被删除 磁盘满了删日志，或者日志回滚 黑客入侵后会删除日志，抹除入侵痕迹 如果抽取，不同日志有不同字段，数据库无法适应，而且，数据库无法提供全文检索。 2、近年 近年开始使用Hadoop处理日志，但Hadoop是批处理，查询慢，不够及时。 Q14：你们和SumoLogic比的区别或亮点是什么？
在依赖的开源项目和具体实现层面上，这两家是有差异的，但最终达到的效果上有很大相似性。到底哪家强，我这里就不详细阐述了，他们都没有给钱 ^-^。 传统的日志管理驱动的安全监视包含了太多不必要的数据。相比之下，时序数据库将数据中的安全事件数据规范化为高效、标准化的格式，允许经济地存储安全数据，并在多个属性上索引，从而实现快速搜索。 例如，一些时序数据库通常在数十毫秒内测量其查询响应时间。鉴于这种高效的数据格式，您可以以更少的预算支出存储更多事件。 时序数据库非常适合跟踪安全指标。 时序数据库能够应用高级算法进行异常检测，例如中位数绝对偏差 （MAD）、使用层次结构 （BIRCH） 或朴素贝叶斯分类器进行平衡迭代减少和聚类。 由于有以上这些优点，安全社区已经开始探索应用这些方法。 在大鱼安全平台的构建过程中，除了上面安全分析以外，时序数据库对我们还有如下帮助： 上手快,可以说是 SaaS 服务普遍具有的优点 历史数据降低精度保存 聚合查询方便，方便可视化 【大鱼安全团队出品】-
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学习计划安排，关于搜索功能： 搜索结果过滤的补充说明。 布尔组合查询、范围查询…等多种高级查询。 以及非常重要的聚合查询，其两种常用类型：桶和度量的说明与使用。 gt：表示大于 get：表示大于等于 lt：表示小于 lte：表示小于等于 3模糊查询 实际应用中用户搜索时输入的词条与实际词条存在偏差，但也能搜索到对应的数据，这就需要使用到模糊查询了。 ? 所以桶的作用就在于按照某种方式对数据进行分组，它只负责分组，不进行运算。 ②度量（metrics） 也就是我们以前学的聚合函数，比如求平均值、最大值、最小值以及求和…等这些运算。 2聚合的使用 ? 在使用之前，我们需要创建一个索引库并添加数据，作为聚合的测试数据。 cars索引库，有color和make两个字段，字段类型都为keyword，也就是不分词。 elasticsearch中度量的划分方式也有多种： Avg求平均值；Max求最大值；Min求最小值；Sum求和……等等多种度量聚合方式 当然关于聚合的使用，spring集成了一个子模块Spring Data
搜索很依赖对系统cache的命中，如果某个请求需要从磁盘读取数据，则一定会产生相对较高的延迟。应该至少为系统cache预留一半的可用物理内存，更大的内存有更高的cache命中率。 例如，如果所有文档都有一个price字段，并且大多数查询在一个固定的范围上运行range聚合，那么可以通过将范围“pre-indexing”到索引中并使用terms聚合来加快聚合速度。 转换查询表达式 在组合查询中可以通过bool过滤器进行and、or 和not的多个逻辑组合检索，这种组合查询中的表达式在下面的情况下可以做等价转换：(A I B) & (C | D) ==> (A & 利用自适应副本选择( ARS)提升ES响应速度 为了充分利用计算资源和负载均衡，协调节点将搜索请求轮询转发到分片的每个副本，轮询策略是负载均衡过程中最简单的策略，任何一个负载均衡器都具备这种基础的策略， ES的ARS实现基于这样 一个公式：对每个搜索请求，将分片的每个副本进行排序，以确定哪个最可能是转发请求的“最佳”副本。与轮询方式向分片的每个副本发送请求不同，ES选择“最佳”副本并将请求路由到那里。
查询字段会被索引和分析，在执行之前将每个字段的分词器（或搜索分词器）应用于查询字符串。 恒大”，只要content中出现两个之一，都会搜索到；设置为and之后，只有同时出现都会被搜索到。 ": { "content": "里皮恒大" } } } 1.3 词项查询 词项搜索时对倒排索引中存储的词项进行精确匹配，词项级别的查询通过用于结构化数据，如数字、日期和枚举类型 1.4.1 bool query 因为工作中接触到关于es是做聚合、统计、分类的项目，经常要做各种复杂的多条件查询，所以实际上，bool query用得非常多，因为查询条件个数不定，所以处理的逻辑思路时 Filters 在Filter的基础上，可以查询多个字段各自独立的各个指标，即对每个查询结果分别做指标聚合。
搜索API 整体来说，搜索条件既可以放在URL中，也可以放在REST请求体中，一般来说建议采用第二种方案，但是为了知识的完整性，这里对两种方案都予以介绍。 执行搜索 通过上面一小节，读者对基本的查询已经有所了解，接下来再来看看查询中其他的一些细节。 bool查询允许用户将几个较小的查询条件，通过bool中的逻辑运算，组合成一个较大的查询条件，如下查询表示查询address中包含“mill”和“lane”的所有文档： curl -X GET "localhost 执行聚合 聚合操作有点类似于我们在SQL中的聚合函数，开发者可以通过聚合操作，在一个查询结果中同时返回查询到的数据和聚合之后的结果，例如，按照state中的关键字对用户进行分组，然后按照分组后state 注意，在这个查询中，因为我们将size设置为0，因此只能看到聚合的结果，而没有查询结果。
API ES提供了两种搜索的方式：请求参数方式 和 请求体方式。 q=*&pretty' 其中bank是查询的索引名称，q后面跟着搜索的条件：q=*表示查询所有的内容 请求体方式（推荐这种方式） curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search 这门语言刚开始比较难理解，因此通过几个简单的例子开始： 下面的命令，可以搜索全部的文档： { "query": { "match_all": {} } } query定义了查询，match_all声明了查询的类型 聚合 聚合提供了用户进行分组和数理统计的能力，可以把聚合理解成SQL中的GROUP BY和分组函数。 在ES中，你可以在一次搜索查询的时间内，即完成搜索操作也完成聚合操作，这样就降低了多次使用REST API造成的网络开销。 下面就是通过terms聚合的简单样例： ?
正常业务开发，产品经理往往要求： 第一：快速秒级或者毫秒级聚合响应。 第二：聚合结果精准。 殊不知，二者不可兼得。 遇到类似两者都要兼得的需求，建议从架构选型和业务层面做规避处理。 如果对最新数据的检索响应没有实时性要求，则应增加刷新间隔，以提高数据写入的效率，从而应释放资源辅助提高查询性能。 每次查询请求都需要轮询每个段，轮询完毕后再对结果进行合并。 4.2 插入数据时对索引进行预排序 Index sorting （索引排序）可用于在插入时对索引进行预排序，而不是在查询时再对索引进行排序，这将提高范围查询（range query）和排序操作的性能。 4.4 使用分片请求缓存 聚合语句中，设置：size：0，就会使用分片请求缓存缓存结果。 size = 0 的含义是：只返回聚合结果，不返回查询结果。
对象与嵌套的区别在于映射，这会促使ES将嵌套的内部对象索引到邻近的位置，但是保持独立的Lucene文档，如图2所示。在搜索时，需要使用nested过滤器和查询，这些会在Lucene文档中搜索。 ? 搜索和聚合嵌套文档 使用nested在嵌套文档上运行搜索和聚合，使ES连接在同一个分块中的多个Lucene文档，并将连接后的结果数据看作普通的ES文档。 （5）嵌套和逆向嵌套聚合 为了在嵌套类型的对象上进行聚合，需要使用nested聚合。这是一个单桶聚合，在其中可以指定包含所需字段的嵌套对象之路径。 在父文档和子文档中搜索 （1）has_child查询和过滤器 使用子辈的条件来搜索父辈的时候，如搜索Elasticsearch活动的分组，可以使用has_child查询或过滤器。 查询反规范化的数据 下面的代码首先索引两个会员，然后在搜索的时候，将同时获得两者。 curl -X PUT "172.16.1.127:9200/my_index/_doc/4?
Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。 主要包含两种类型的聚合 分桶（Bucketing）：生成一系列的桶，每个桶都有一组文档，例如短语、范围、直方图等 度量：计算一组文档的度量指标，例如最小值 、最大值 、求和，平均值等。 搜索页面 适用于对索引数据进行交互式搜索查询。 左侧：所有的索引模式 顶部：时间过滤器和搜索框 页面头部：基于@timestamp字段的默认直方图；对应搜索结果的命中数 搜索结果：按时间倒序显示最新的500个文档 时间过滤器 快捷时间过滤器 ? 相对时间过滤器 ? 绝对时间过滤器 ? 自动刷新设置 ? 区域触发时间过滤器 ? 查询和检索数据 Kibana使用Lucene查询语法来搜索索引数据。
本文主要讨论两个问题： 如何聚合多个节点或分片的数据生成返回结果？ ES是如何将相关度高的内容能放在前面的？ 集群搜索问题 如何聚合多个节点或分片的数据生成返回结果 在对Mysql进行分库分表的时候，经常会遇到一个问题：如果查询的数据分散在多张表中，因为涉及到组合多种表的数据，将会非常麻烦；对于有些分页场景，更是一个灾难 S2: 这N个分片基于本分片的内容独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回。 S3: 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。 有经验的开发很容易看出来，这里有两个问题： 数量问题。 查询方式 ElasticSearch查询的时候可以指定搜索类型 QUERY_AND_FEATCH** 向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回 这种搜索方式是最快的，只需要去shard查询一次，但是各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍。
score - 相关性得分和最高得分(全文检索用) HTTP 客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为 post 也一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 文档是否符合每个“must”或“should”子句中的标准，决定了文档的“相关性得分”。 得分越高，文档越符合您的搜索条件。 例如：address 用 mathch；age 用 term； Aggregation(聚合) 聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。 最简单的聚合方法大致等于SQL Group by和SQL聚合函数。在elasticsearch中，执行搜索返回hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把已响应中的所有hits（命中结果）分隔开。 这是非常强大且有效的，你可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果。
API ES提供了两种搜索的方式：请求参数方式 和 请求体方式。 q=*&pretty' 其中bank是查询的索引名称，q后面跟着搜索的条件：q=*表示查询所有的内容 请求体方式（推荐这种方式） curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search 聚合 聚合提供了用户进行分组和数理统计的能力，可以把聚合理解成SQL中的GROUP BY和分组函数。 在ES中，你可以在一次搜索查询的时间内，即完成搜索操作也完成聚合操作，这样就降低了多次使用REST API造成的网络开销。 对于基本的数据搜索大致就是上面讲述的样子，熟悉了一些常用的API，入门还是很简单的，倒是要熟练使用ES，还是需要掌握各种搜索查询的命令，以及ES内部的原理。
简介 GET操作只能对单个文档进行处理，由_ index、_type 和id 三元组来确定唯一文档。 但搜索需要一种更复杂的模型，因为不知道查询会命中哪些文档。 需要两个阶段才能完成搜索的原因是，在查询的时候不知道文档位于哪个分片，因此索引的所有分片(某个副本)都要参与搜索，然后协调节点将结果合并，再根据文档ID获取文档内容。 本章的流程分析默认搜索类型。下面我们仍旧按照请求涉及的节点来分析流程，搜索流程涉及两个节点：协调节点和数据节点。 分布式搜索过程 一个搜索请求必须询问请求的索引中所有分片的某个副本来进行匹配。 查询阶段并不会对搜索请求的内容进行解析，无论搜索什么内容，只看本次搜索需要命中哪些shard，然后针对每个特定shard选择一个副本，转发搜索请求。 小结 聚合是在ES中实现的，而非Lucene Query和Fetch请求之间是无状态的，除非是scroll方式 分页搜索不会单独“cache”，cache 和分页没有关系 每次分页的请求都是一次重新搜索的过程
在30分钟的演讲中，其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。 例如其中的两页 为此，将自己对索引相关的理解梳理如下： 1.什么是索引？ 可以在一个给定的数据记录集合上创建多个索引，每个索引有不同的查询码（搜索码）。 非聚集索引是第二索引， 对提高查询性能至关重要。 4.什么是书签查找 非聚集索引不包含查询需要的列，需要通过书签查找来获取所查询列信息。 常见的书签查找有两种：一个是键查找（key lookup，聚簇索引的表），还有一个就是RID查找（RID lookup，堆表）。 使用覆盖索引，让非聚集索引包含查询列，从而避免书签查找。 聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
，主要是与搜索和聚合分析相关，介绍了常用的一些搜索 API、Query DSL 和聚合 API 的使用； 整体上的内容还是比较多的。 REST API 涉及功能包括： 检查集群、节点和索引的健康情况、状态以及统计信息； 管理集群、节点、索引和元数据； 针对索引的增删改查以及搜索 API； 高级搜索功能，比如分页、排序、过滤、脚本处理、 数据探索 本节内容主要涉及两个方面：搜索与分析。 数据 搜索分析不可缺少数据，我们将使用 elastic 官方提供的数据样本，相对而言，应该比自己的生成更符合真实场景。 搜索 API 开始尝试一些简单的搜索。有两种基本的搜索方式： URI Search，通常 URI 参数指定搜索参数。 Request Body，在请求内容包含在请求体中发送。 搜索和聚合都是通过 _search 请求实现，同一个请求可同时处理搜索与聚合的请求。这样也可以帮助我们节省必要的网络带宽。 一个例子，按银行卡账号状态（即 state）分组。默认是返回 top 10。
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。 逻辑设计：用于索引和搜索的基本单位是文档，可以将其认为是关系数据库里的一行记录。 索引-类型-文档ID的组合唯一确定了一篇文档，文档ID可以是任意字符串。当进行搜索的时候，可以查找特定的索引中的文档，也可以跨多个索引进行搜索，类似于单表或多表查询。 数据同步使得副本分片可以服务于搜索请求，并在原主分片无法访问时自动升级为主分片。 当搜索一个索引时，ES需要在该索引的完整集合中进行查找（见图4的右边）。 ES在索引的主分片和副本分片中进行搜索请求的负载均衡，使得副本分片对于搜索性能和容错都有所帮助。 2. （4）应用聚合 除了查询和过滤，还可以通过聚合进行各种统计。
然而，混合存储的索引构建和查找方案在索引构建和查询这两个过程都会频繁地发生内存和磁盘之间的数据交换，不可避免地带来高昂的磁盘访问开销而导致性能降低。 查询向量在倒排文件的检索时，首先会找到与查询向量靠近的多个聚类集合，然后在多个聚类集合中进行进一步的搜索，因此能够避免对整个向量检索引擎中的数据进行搜索。 因此，在倒排文件结构搜索过程中，查询点首先会和中心点进行一一比对，找到有限个相近的中心点向量，进一步对中心点向量所在的聚类进行搜索。 相比于向量检索引擎的数据规模，中心点集合的规模要小得多。 下图可以解释这个现象：图中存在两个聚类集合，在两个聚类集合之外的黄色点为查询向量，聚类内灰色点为中心点。 当查询向量和某聚类中心点的距离大于 ，则认为是查询向量和中心点距离较远，对这一聚类进行进一步搜索的收益不高，可以进行剪枝，不对其进行搜索。
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