elasticsearch 分类

Elasticsearch 架构

存储流程

ES 存储数据的流程可以从三个角度来阐述：

从集群的角度来看，数据写入会先路由到主分片，在主分片上写入成功后，会并发写副本分片，最后响应给客户端。
从分片的角度来看，数据到达分片后需要对内容进行格式校验、分词处理然后再索引数据。
从节点的角度来看，ES 数据持久化的步骤可归纳为：Refresh、写 Translog、Flush、Merge。

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Elasticsearch 搜索（上）

搜索简介

Elasticsearch 支持多种搜索：

精确搜索（词项搜索）：搜索数值、日期、IP 或字符串的精确值或范围。
全文搜索：搜索非结构化文本数据并查找与查询项最匹配的文档。
向量搜索：存储向量，并使用 ANN 或 KNN 搜索来查找相似的向量，从而支持语义搜索等场景。

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Elasticsearch

概述

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索和数据分析工具，它提供了一个分布式服务。Elasticsearch 是遵从 Apache 开源条款的一款开源产品，是当前主流的企业级搜索引擎。

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Elasticsearch 集群

集群

空集群

如果我们启动了一个单独的节点，里面不包含任何的数据和索引，那我们的集群看起来就是一个包含空内容节点的集群。

Figure 1. 包含空内容节点的集群

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ElasticSearch API 之 HighLevelRestClient

Elasticsearch 官方的 High Level REST Client 在 7.1.5.0 版本废弃。所以本文中的 API 不推荐使用。

快速开始

引入依赖

在 pom.xml 中引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.17.1</version>
</dependency>

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Elasticsearch Mapping

概述

本文介绍了 Elasticsearch 常用的数据类型，以及如何在 Elasticsearch 中通过 Mapping 定义字段的数据类型。

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Elasticsearch 文本分析

概述

Elasticsearch 中存储的数据可以粗略分为：

词项数据 - 采用精确查询。比较两条词项数据是否相对，实际是比较二者的二进制数据，结果只有相等或不相等。
文本数据 - 采用全文搜索。比较两个文本数据是否相等，没有太大意义，一般只会比较二者是否相似。相似性比较，是通过相关性评分来评估的。而计算相关性评分，需要对全文先分词处理，然后对分词后的词项进行统计才能进行相似性评估。

Elasticsearch 文本分析是将非结构化文本转换为一组词项（term）的过程。本文将介绍 Elasticsearch 文本分析的各个关键组件，以及文本分析的处理流程。

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Elasticsearch 存储

概述

本文介绍了 Elasticsearch 的逻辑存储、物理存储，以及 Elasticsearch 的倒排索引设计。

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Elasticsearch 优化

Elasticsearch 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。作为一个开箱即用的产品，在生产环境上线之后，我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能，其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化，主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。

硬件配置优化

升级硬件设备配置一直都是提高服务能力最快速有效的手段，在系统层面能够影响应用性能的一般包括三个因素：CPU、内存和 IO，可以从这三方面进行 ES 的性能优化工作。

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Elasticsearch 聚合

概述

在数据库中，聚合是指将数据进行分组统计，得到一个汇总的结果。例如，计算总和、平均值、最大值或最小值等操作。

Elasticsearch 将聚合分为三类：

类型	说明
Metric（指标聚合）	根据字段值进行统计计算
Bucket（桶聚合）	根据字段值、范围或其他条件进行分组
Pipeline（管道聚合）	对其他聚合输出的结果进行再次聚合

本文将逐一介绍这几种聚合方式的用法和特性。

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