Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎，它可以用于存储、搜索和分析大规模的数据。本文将带您快速入门Elasticsearch，并演示如何在Next.js应用程序中使用Elasticsearch进行全文搜索。
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
本文主要介绍什么是 ElasticSearch 以及为什么需要它，如何在本机安装部署 ElasticSearch 实例，同时会演示安装 ElasticSearch 插件，以及如何在本地部署多实例集群，方便在日后学习分布式相关原理。
在2023年的 ElasticON AI大会上，我们见证了Elasticsearch如何通过融合人工智能技术来推动搜索引擎的发展。
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。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。
ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。 本文主要涉及的知识点有： ElasticSearch 的使用场景和技术。 spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。 如何在 Spr
如今在一些中大型网站中，搜索引擎已是必不可少的内容了。首先我们看看搜索引擎到底是什么呢？搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索分析引擎，支持各种数据类型，包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。
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。
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。
Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。其设计理念包括实时性、分布式、多语言支持等，使其成为构建全文搜索、日志分析、监控系统等应用的首选引擎。在本文中，我们将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、用途、架构以及一些高级功能。
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎，可以说 Lucene 是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。
在信息检索领域，向量搜索技术近年来成为了一个热门话题，它通过将文本转化为向量的方式，实现了更加精准和高效的搜索结果。在众多搜索引擎和数据库中，Elasticsearch和OpenSearch都提供了向量搜索的支持，但它们在实现方式上存在显著差异。Elasticsearch将向量搜索作为其核心功能之一直接内置于系统中，而OpenSearch则通过插件的形式提供类似功能。这种差异不仅影响了开发者的使用体验，也在性能和灵活性上造成了不同的影响。因此，理解这两种实现方式的特点及其背后的技术细节，对于选择合适的搜索解决方案至关重要。
在数字化时代，数据的价值日益凸显。而如何有效地存储、检索和分析这些数据，成为了开发者们面临的关键问题。
如果我们要想对全文检索的方式实现更细粒度的控制该怎么办呢？ 这里我们就来探讨下手动控制全文检索结果的精准度的几种方式
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。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
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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。
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
Elasticsearch是一个开源的、分布式的、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它能够解决越来越多的用例，并不仅仅局限于全文搜索。以下是Elasticsearch的一些主要使用场景及其深入详解。
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 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。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 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 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
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。
首先，来了解一下Elasticsearch，它是一个分布式可扩展高实时的搜索和分析引擎，可以很轻松的让高量级数据具有搜索分析和探寻能力，其自身的水平伸缩性可以让数据在生产环境下具有更高价值。
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)
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
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。
在之前的《Java大数据：大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中，我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase，系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最后一篇，我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。
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：
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
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。
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。
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：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
Interesting things 本周的计划暂时这样子的： 1.学习Solr和ElasticSearch 2.深入学习SpringBoot 3.了解日志系统的实现 What did you do today 先入为主 ElasticSearch是什么？百度词条是这样解释的。 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
Elasticsearch采用分布式设计，能够支持PB级别的数据存储和处理。每个节点都可以存储数据并参与集群的索引和搜索操作，数据在多个节点间自动复制，提供了高可用性和水平扩展能力。
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。
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是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
在大数据时代，实时高效地处理信息成为了企业和开发者的必需。而在众多工具中，Elasticsearch 无疑占据了核心地位。它不仅以实时数据处理能力被高度重视，还因其在搜索与分析方面的强大功能而备受推崇。
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库，特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能，最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构，倒排索引先对需要索引的字段进行分词，然后以分词为索引组成一个查找树，这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找，这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。
以前经常有人问散仙，如何学好搜索？ 其实这个问题很具有代表性，你可以归纳为一类问题？ 其实，散仙在以前博客的中，也有总结过，回复微信后台回复关键词10查看。 本篇散仙要介绍的内容，是关于如何用Luke查看ElasticSearch的索引，那么为什么会写如此一篇文章呢？ 相信学过或了解过全文检索的朋友们，都知道，搜索的核心的就是倒排索引，之所以我们能够使用Google在互联网的海量的数据中，通过关键词快速定位到我们想要的数据，就是因为倒排索引在这里起了非常大的作用，在搜索中索引通常是不可见的，我
Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，使用它可以轻松地进行全文搜索、结构化搜索和分析。Elasticsearch Service 是 Elastic 公司提供的一种托管服务，可以让用户轻松地在云上部署和管理 Elasticsearch 集群。在本篇文章中，我们将分享一些 Elasticsearch Service 的实践经验和技术干货，帮助您更好地使用 Elasticsearch Service。
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