lucene的联想词是在org.apache.lucene.lucene-grouping包下边，提供了组查询功能的支持。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。
最近散仙比较忙，只能利用下班之后，写文章了，发的时间晚了点，还请大家见谅，点击右上角的文字：我是工程师，即可关注本公众号，不多说了，赶紧回家，再晚就没地铁了。 初学编程的人，都知道hello world的含义，当你第一次从控制台里打印出了hello world，就意味着，你已经开始步入了编程的大千世界，这和第一个吃螃蟹的人的意义有点类似，虽然这样比喻并不恰当。 如果说学会了使用hello world就代表着你踏入了单机编程的大门，那么学会在分布式环境下使用wordcount，则意味着你踏入了分布式编程的
在当今大数据时代，数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch（以下简称ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
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。
最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring，客户端语言使用的是Java，以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式，非常轻量级的组合，只不过不太适合服务化的工程，Kibana充当可视化层，功能虽然非常强大和灵活，但是需要业务人员懂Lucene的查询语法和Kibana的Dashboard仪表盘自定义功能才能玩的转，所以Kibana面向专业的开发人员和运维人员比较良好，但面向业务人员则稍微有点难度，我们这边就使用Java进行二次开发，然后前端定义几个业务人员关注
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
前言： 在Lucene4.x之后，出现一个重大的特性，就是索引支持DocValues，这对于广大的solr和elasticsearch用户，无疑来说是一个福音，这玩意的出现通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个： （1）节省内存 （2）对排序，分组和一些聚合操作时能够大大提升性能 下面来详细介绍下DocValue的原理和使用场景 （一）什么是DocValues？ DocValues其实是Lucene在构建索引时，会额外建立一个有序的基于document => field value的映射
了解lucene的基本概念 这一部分可以参考我以前写的博客： http://www.cnblogs.com/skyme/tag/lucene/ lucene是什么 下图是一个很好的说明： 1、luce
中文分词一直是自然语言处理的一个痛处，早在08年的时候，就曾经有项目涉及到相关的应用（Lunce构建全文搜索引擎），那时的痛，没想到5年后的今天依然存在，切分效果、扩展支持、业务应用等方面依然不甚理想。收费的版本不提了，原因自不必言表，开源版本中，发现之前曾经活跃的版本，大多已经没落（好几年没更新了），存活下来的寥寥无几。我是一个守旧的人，评估版本的选择有些保守，至少目前为止，只看1.0正式版本之后的版本，0.XX的不在考虑范围之内，用了一个周末的时间，对比了十多款的样子，个人感觉源于中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer效果还是不错的。
摘要： 最早lucene2.4以及以前，追溯到2008年前后，lucene刚刚引起大家的关注，到后来Nutch、solr的出现，lucene变得更加热。Nutch、Solr的发展，极大推动了lucene的升级。对于一些接触过搜索，使用过lucene、solr的人来说，一般都会感觉lucene、solr很牛.
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。
Lucene是一款高性能、可扩展的信息检索工具库，是用于全文检索和搜寻的Java开放源码程序库，最初是由Doug Cutting所撰写，2000年发行了第一个开源版本，2005年成为Apache顶级项目。虽然经过近20年，Lucene在全文检索领域还是独领风骚，蓬勃发展。
在Lucene4.x之后，出现一个重大的特性，就是索引支持DocValues，DocValues是通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个（即以空间换时间），该特性有以下两个主要优点：
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
作为一个开源的分布式全文搜索和分析引擎，Elasticsearch（以下简称ES）已经在不少企业应用中发挥了重要作用。ES最早是由Shay Banon于2010年创建，经过多年的发展，现已成为一个功能丰富、性能优越的大数据搜索引擎。本文将介绍ES的一些关键知识点、技术原理和操作实践，并结合Java代码示例进行讲解，以帮助开发者更好地了解和应用ES。
简介：常⻅的搜索引擎，Lucene，Solr，Elasticsearch Lucene Lucene是⼀个Java全⽂搜索引擎，完全⽤Java编写。Lucene不是⼀个完整的应⽤程序，⽽是⼀个代码库和API，可以很容易地⽤于向应⽤程序添加搜索功能。 通过简单的API提供强⼤的功能 可扩展的⾼性能索引 强⼤，准确，⾼效的搜索算法 跨平台解决⽅案 Apache软件基⾦会 在Apache软件基⾦会提供的开源软件项⽬的Apache社区的⽀持。 但是Lucene只是⼀个框架，要充
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Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
（一）背景介绍 大多数时候我们使用lucene/solr/elasticsearch自带的评分查询都是没问题的，当然这也仅仅限于简单的业务或者对搜索排名 不敏感的场景中，假设业务方要求有若干业务
接触搜索/推荐相关工作，也有两年了。工作里对lucene的接触不少，却也不精。最近工作里没有那么忙，因此想通过学习源码的方式，来对lucene进行一个系统的学习。
散仙在上篇文章中，介绍了关于ElasticSearch基本的增删改查的基本粒子，本篇呢，我们来学下稍微高级一点的知识： （1）如何在ElasticSearch中批量提交索引 ？ （2）如何使用高级查询（包括，检索，排序，过滤，分页） ？ （3）如何组合多个查询 ？ （4）如何使用翻页深度查询 ？ （5）如何使用基本的聚合查询 ？ （一）首先，我们思考下，为什么要使用批量添加，这个毫无疑问，因为效率问题，举个在生活中的例子，假如我们有50个人，要去美国旅游，不使用批处理的方式是，给每一个
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。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene™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。
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。
Solr 是一个独立的企业级搜索引擎服务器，并提供类似web-service 的API接口。可以通过http协议把文档以xml格式的方式放入索引库。同样通过HTTP的GET协议接收XML格式的文档。
大数据（big data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。Solr的特性包括：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，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，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
Apache Lucene是ElasticSearch使用的全文检索库。了解Lucene之前，需要先了解一些概念：
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 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。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
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。
实时搜索（Real-time Search）很好理解，对于一个数据库系统，执行插入以后立刻就能搜索到刚刚插入到数据。而近实时（Near Real-time），所谓“近”也就是说比实时要慢一点点。
Elasticsearch（后文简称 ES）的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下：
来源：blog.csdn.net/dc_726/ article/details/94252850
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。Solr是一个高性能，采用Java开发，
很多文档已经被转化成扫描版的PDF，之前我们认为PDF类型是最终的文档格式，现在看来，我们想听听建议（比如：xml是不是更好呢？）
两句话了解它是什么 1. 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2. 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运维 容量规划 性能优化 问题诊断 滚动升级 搜索结果优化 查全率、查准率等指标 搜索与如何解决搜索的相似性问题 具体场景下的调优 对比传统数据库的区别主要在于 传统关系型数据库 事务性 Joi
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