ElasticSearch使用总结
elasticsearch 心得 -回复
elasticsearch 心得-回复Elasticsearch 心得Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它基于Apache Lucene 构建而成，为我们提供了一个强大而灵活的全文搜索和分析解决方案。
在使用Elasticsearch 进行项目开发的过程中，我对其有以下一些心得和体会。
1. 强大的搜索功能Elasticsearch 的核心功能是全文搜索，它能够极大地提高搜索效率和准确性。
我之前在项目中使用传统的关系型数据库进行全文搜索，效率感人并且不够灵活。
而Elasticsearch 的全文搜索能力非常出色，能够对大量的数据进行高效、准确的搜索，并且支持复杂的查询语法和过滤器。
2. 简单的部署和扩展Elasticsearch 的部署和扩展非常简单，它采用的是分布式架构，可以轻松地扩展到多个节点上，以处理大规模的数据。
我之前使用关系型数据库在面对大量数据时总是很头疼，而Elasticsearch 的分布式部署方式和自动的数据分片机制让我能够轻松应对大规模数据的需求。
3. 实时分析和聚合Elasticsearch 不仅能够进行全文搜索，还能够进行实时分析和聚合。
它提供了一系列的聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等，能够快速地对大量数据进行统计分析，并且支持实时更新。
这对于需要及时了解数据趋势和做出决策的项目非常有帮助。
4. 友好的RESTful 接口Elasticsearch 提供了简单、易用的RESTful 接口，让开发人员可以方便地使用各种编程语言与之交互。
我在开发过程中使用Python 作为客户端与Elasticsearch 进行交互，通过HTTP 请求来进行索引、搜索和聚合等操作。
这种简单而灵活的交互方式让我能够快速上手和调试。
5. 易于集成和扩展Elasticsearch 提供了丰富的插件和扩展库，使得我们能够轻松地将其与其他工具和系统集成。
比如，我曾经使用Elasticsearch 与Logstash 和Kibana 组成ELK Stack，实现了日志的收集、分析和可视化展示。
es index create update总结
es index create update总结ES（Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它能够帮助人们快速地搜索、分析和存储大量的数据。
其中，index、create和update是ES中的三个重要操作，下面将对它们进行总结。
一、Index（索引）1.定义：Index是在ES中存储和组织数据的核心概念之一。
一个Index对应一个存储查询的数据集合，类似于关系数据库中的表。
每个Index可以包含多个Type，每个Type又称为Mapping，相当于关系数据库中的记录。
2.特点：- Index是不可变的，一旦创建了一个Index，则不能修改其Schema。
如果需要修改Schema，必须创建一个新的Index。
- Index使用倒排索引的方式存储数据，能够快速地进行全文搜索、过滤和排序等操作。
- Index支持水平扩展，可以通过多个节点和分片来处理大量的数据。
3.创建Index的API：- PUT /index_name：创建一个新的Index。
其中，index_name为自定义的索引名。
- POST /index_name/_doc：类似于创建记录，但是可以动态定义字段的类型。
4.删除Index的API：- DELETE /index_name：删除指定的Index。
二、Create（创建）1.定义：Create是用于向Index中添加新的记录的操作。
在ES中，每个记录都具有唯一的ID，可以根据ID进行检索和更新操作。
2.特点：-创建新的记录需要指定记录的ID，如果不指定ID，则ES会自动生成一个唯一的ID。
- Create操作在已存在相同ID的记录时会报错，不允许重复创建记录。
3.创建记录的API：- POST /index_name/_doc：创建一个新的记录。
其中，index_name为目标Index的名称。
三、Update（更新）1.定义：Update是用于更新已存在记录的操作，可以更新记录的某些字段或整个文档。
大数据培训_ Elasticsearch使用总结_光环大数据培训
光环大数据
光环大数据--大数据培训 &人工智能培训 {"field1":"value1"}
{"delete":{"_index":"test","_type":"type1","_id":"2"}}
{"create":{"_index":"test","_type":"type1","_id":"3"}}
{"count":7,"desc":"helloworld333"}
光环大数据
光环大数据--大数据培训 &人工智能培训
{"index":{}}
{"count":8,"desc":"helloworld444"}
查看 mapping：GEThttp://localhost:9200/<indexname>/_mapping
NOTE:这里的 index 是 blog，doctype 是 test
{
"blog":{
"mappings":{
"test":{
"properties":{
"activity_type":{
action_and_meta_data\n
optional_source\n
action_and_meta_data\n
学习使用Elasticsearch进行全文搜索和分析
学习使用Elasticsearch进行全文搜索和分析在当今信息爆炸的时代，有效地搜索和分析大量文本数据成为了一项重要的任务。
为了应对这一挑战，引入了许多全文搜索引擎。
其中，Elasticsearch是一个备受推崇的开源搜索和分析引擎，它具有高性能、可伸缩性和灵活性等优势。
1. Elasticsearch的基本概念Elasticsearch是基于Lucene的搜索引擎，它具有分布式架构，可以处理大规模的数据集。
它采用JSON文档来存储和检索数据，并通过倒排索引实现快速搜索。
倒排索引是将每个词映射到对应文档的数据结构，可以大幅提高搜索效率。
2. 安装和配置Elasticsearch要使用Elasticsearch，首先需要安装和配置它。
可以从官方网站下载最新的版本，并按照文档进行安装。
安装完成后，需要配置集群名称、节点名称和绑定的网络地址等。
此外，还可以通过编辑配置文件来调整各种参数，以满足自己的需求。
3. 索引和搜索数据在开始索引和搜索数据之前，需要创建一个索引。
索引可以看作是一组相关文档的集合，每个文档又是一条记录。
可以使用PUT请求创建索引，并指定映射关系。
映射关系定义了文档的结构和字段类型等信息。
一旦索引创建成功，就可以使用POST请求向索引中添加文档了。
4. 分析和处理文本数据Elasticsearch提供了一套强大的文本分析工具，可以将原始文本数据处理成有用的信息。
分词器将文本拆分成单词，过滤器可以对这些单词进行各种处理，如删除停用词、转换大小写等。
此外，还可以使用自定义分词器和过滤器来满足特定的需求。
5. 查询语法和搜索技巧Elasticsearch提供了灵活且强大的查询语法，可以满足各种搜索需求。
最简单的查询是基于词项的查询，可以匹配文档中包含指定词项的记录。
还可以通过布尔运算符组合多个查询条件，并使用范围查询、通配符查询等高级查询。
此外，还可以对查询结果进行排序、聚合和分页处理。
6. 高级搜索功能和性能优化除了基本的全文搜索功能外，Elasticsearch还提供了一些高级的搜索功能。
Elasticsearch全文搜索引擎的使用及优化
Elasticsearch全文搜索引擎的使用及优化Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文搜索引擎。
它提供了分布式、多租户能力，灵活的数据模型和简单的RESTful API 接口。
Elasticsearch的核心功能是全文搜索，它可以让我们通过一些文本搜索和过滤条件，来给出我们想要的结果。
在这篇文章中，我们将深入了解如何使用Elasticsearch全文搜索引擎以及对其进行优化。
使用全文搜索在开始使用Elasticsearch时，我们首先需要确定数据模型。
在Elasticsearch中，数据模型是指我们需要存储哪些数据、数据的类型以及数据如何被索引和搜索。
下面我们将讨论如何处理数据，并通过一个示例来展示如何使用全文搜索。
处理数据在使用Elasticsearch之前，我们需要确定数据如何发送到Elasticsearch中。
我们可以将数据存储在Elasticsearch之前对其进行预处理，或者使用Elasticsearch API。
如果你正在处理媒体文件，可以使用Elasticsearch的插件来处理大文件。
首先，让我们看看如何在Elasticsearch中定义数据类型。
Elasticsearch支持多种类型的数据，如字符串、数字、日期、地理位置等。
根据数据类型和需求，我们可以定义不同的索引和搜索方式。
创建索引在创建索引之前，我们需要确保我们有一个合适的映射规则，该规则会依照数据类型对数据进行索引。
映射规则用于告诉Elasticsearch每个字段的类型，哪些字段应该是可搜索的等等。
例如，我们需要使用Elasticsearch来存储产品的信息，包括名称、价格、描述、颜色和尺寸等参数。
创建索引的命令如下：PUT /product"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"},"description": {"type": "text"},"price": {"type": "double" },"colors": {"type": "keyword" },"sizes": {"type": "integer" }}}在上面的示例中，我们定义了5个不同的字段，每个字段都有一个特定的数据类型，如文本、double、keyword等。
Elasticsearch用法与配置详解
Elasticsearch用法与配置详解Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。
下面是一些Elasticsearch的用法和配置详解：用法：1.安装和运行Elasticsearch：可以从Elasticsearch官网下载相应版本的安装包，解压后运行bin目录下的elasticsearch.bat（Windows）或elasticsearch.sh（Linux）文件即可启动Elasticsearch。
2.索引数据：使用RESTful API或Java API将数据批量或逐条索引到Elasticsearch中。
数据可以以JSON格式进行索引，每个JSON对象表示一条记录。
3.搜索数据：使用RESTful API或Java API构建搜索查询，通过Elasticsearch的查询DSL（Domain Specific Language）对索引中的数据进行搜索和过滤。
4.分析数据：使用Elasticsearch的分析器对文本数据进行分词、词性标注、句法分析等操作，以提取关键词、短语、实体等。
5.聚合数据：使用Elasticsearch的聚合功能对数据进行分组、汇总、平均值计算等操作，以获得更深入的分析结果。
配置详解：1.节点和集群配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的节点和集群名称、节点端口号、节点IP地址等参数。
2.数据存储和分片配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置索引的分片数、副本数等参数，以控制数据的存储和分布。
3.查询优化配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置查询缓存、查询结果返回数量等参数，以提高查询效率。
4.内存和磁盘配置：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置Elasticsearch的堆内存大小、磁盘路径等参数，以控制内存和磁盘的使用情况。
elasticsearch数据库 培训心得
文章标题：深入探索Elasticsearch数据库——从培训心得到实践应用序言在今天的信息时代，数据管理和分析已经成为各行各业的重要工作。
作为一个数据科学家，我参加了最近的一个Elasticsearch数据库培训课程，想要深入了解这一领域的知识和技能。
在这篇文章中，我将共享我对Elasticsearch数据库的全面评估和深度理解，以及从培训心得到实践应用的过程。
通过这一文章的撰写，我希望能够更深入地理解Elasticsearch数据库的概念和应用，为实际工作提供更多有价值的思考和指导。
一、Elasticsearch数据库概述在Elasticsearch数据库的培训课程中，我首先对Elasticsearch数据库的概念和基本原理有了全面的了解。
Elasticsearch是一个开源的全文搜索和分析引擎，它能够快速、实时地存储、搜索和分析大规模的数据。
它具有分布式、高可用、实时搜索的特点，适用于构建复杂的搜索引擎、分析系统和实时数据处理评台。
在课程中，我学习了Elasticsearch的核心概念，包括索引、文档、分片、复制等，同时也掌握了Elasticsearch的基本操作和管理技能。
二、Elasticsearch数据库的深度应用除了理论知识，课程中还涉及到了Elasticsearch数据库的深度应用，包括在实际项目中的设计和实现。
通过实际的案例分析和操作演练，我对Elasticsearch的搜索、聚合、过滤等功能有了更深入的了解，并学会了如何优化和调整Elasticsearch的性能。
在实际操作中，我发现Elasticsearch强大的全文搜索和多维度聚合分析能力，能够快速、准确地响应各种复杂的查询需求，为数据分析和决策提供了重要支持。
三、Elasticsearch数据库的实践应用在课程结束后，我开始将所学到的Elasticsearch数据库知识应用到实际项目中。
我对现有的数据评台进行了全面的评估和规划，结合Elasticsearch的特点和优势，重新设计了数据存储和检索的架构。
elasticsearch 心得
elasticsearch 心得Elasticsearch学习心得Elasticsearch，这款基于Apache Lucene的开源搜索引擎，给我留下了深刻的印象。
它凭借强大的功能、灵活的扩展性和高效的实时搜索能力，在众多搜索引擎中脱颖而出，成为了我近期学习和研究的重点。
在初步接触Elasticsearch时，我被其分布式实时文件存储和实时分析搜索引擎的能力所吸引。
每个字段都被索引并可被搜索，这使得Elasticsearch在处理大量数据时仍能保持高效的搜索性能。
同时，它还可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据，展现了出色的可扩展性。
在学习过程中，我发现Elasticsearch的REST API设计得非常友好和全面。
通过简单的RESTful API，我们可以轻松地与集群进行交互，完成各种操作，如检查集群、节点和索引的运行状况、管理数据和元数据、执行CRUD和搜索操作等。
这大大降低了使用难度，提高了开发效率。
此外，Elasticsearch的语法也给我留下了深刻的印象。
它支持多种查询语法，如模糊匹配、全句匹配、多字段匹配等，能够满足各种复杂的搜索需求。
同时，Elasticsearch还支持范围查询、聚合等操作，进一步丰富了其搜索功能。
在实际应用中，我深刻体会到了Elasticsearch的强大之处。
它能够帮助我快速构建高效的搜索引擎，处理大量的数据，并提供实时搜索结果。
在处理日志、监控等场景时，Elasticsearch也展现出了出色的性能。
总的来说，学习Elasticsearch是一次非常有意义的经历。
它让我对搜索引擎有了更深入的了解，也为我提供了更多解决问题的思路和方法。
在未来的工作中，我将继续深入学习和应用Elasticsearch，为解决实际问题贡献自己的力量。
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更新整个文档
更新整个文档接口：
PUT /website/blog/123
{
?瑜瑩敬 : ??楦獲?汢杯攠瑮祲
,
瑜硥屴 :?愠?瑳牡楴杮琠?敧?桴?慨杮漠?桴獩?尮
,
摜瑡履 : ?4/01/02
}
接口返回：
{ 彜湩敤屸 : 睜扥楳整 , 彜祴数 : 扜潬屧 , 彜摩 : ?? , 彜敶獲潩屮 : 2, 捜敲瑡摥 : false
,
桜浯履 : {
汜瑡 : 51.5,
Байду номын сангаас汜湯 : 0.1
},
[ 慜捣畯瑮屳 : {
???瑜灹履 : 晜捡扥潯屫 ,
楜層 : 橜桯獮業桴
},
{
???瑜灹履 : 瑜楷瑴牥 ,
楜層 : 橜桯獮業桴
}
]
}
创建文档
_index 、 _type、_id 的组合可以唯一标识一个文档 创建一个文档，并自动生成唯一_id POST /website/blog/ { ... } 按指定_id创建文档，如果文档已存在将返回错误码 PUT /website/blog/123/_create { ... }
接口返回：
{
o?彜un湩d 敤: 屸??尠敷獢f瑩al履se, ,
?彜祴数???尠汢杯
,
?彜摩????尠㈱尳
,
_version : 4
}
查询模式
简单查询
像传递URL参数一样去传递查询语句
DSL查询
DSL是Elasticsearch提供的一种丰富且灵 活的查询语言，该语言以json请求体的形 式出现，通过restful请求与Elasticsearch 进行交互
字段（Field） 相当于数据库中的column
核心概念
节点（Node） ElasticSearch Server的一个实例称作一个节点，每个节点都知道所有文档所处的位置并
能够将请求直接转发给拥有数据的节点。
集群（Cluster） 多个ES节点工作在一起组成一个集群。ES对于集群的支持几乎是无缝的，这也是ES重要
的竞争优点之一。
分片（Shard） ES集群环境下是将索引数据打散存放在多个节点上的，所以每个节点实际存放了ES索引
的一部分，而这部分索引本质上就是Lucene的物理索引。分片过程是ES自动执行并且对用 户来说是可见。
副本（Replia） 副本就是分片的一个拷贝，不仅能提高自身容灾，另外，请求量很大的情况下，副本可
入门教程 本文档、网上博客等 说明书 《Elasticsearch 权威指南》：/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/index.html
接口文档 《Elasticsearch Reference》：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
ElasticSearch使用总结
目录
介绍
分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 基于Java/Lucene构建的开源系统 提供全文搜索、结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理 提供RESTFUL接口方式
使用案例
版本
官方最新版本：5.3 线上环境版本：2.3.4 开发环境版本：2.4.1
文档资料
}
}
, ,
查询所有文档
查询所有的索引所有的类型的文档 GET /_search 查询 website 索引中所有的类型的文档 GET /website/_search 查询 website 索引中 blog 类型的所有文档 GET /website/blog/_search
轻量搜索
查询在指定索引和类型中 tweet 字段包含 first 单词的所有文档 GET /website/blog/_search?q=title:first 由于对ES轻量搜索研究较少，轻量搜索的其他方法见官方文档
目录
查询一个文档
查询一个文档接口： GET /website/blog/123?pretty 接口返回：
{ ?彜湩敤屸 : 睜扥楳整 ,
彜祴数 : 扜潬屧 , 彜摩 : ?? , 彜敶獲潩屮 : 1, 晜畯摮 : true, 彜潳牵散 : {
瑜瑩敬 : ??楦獲?汢杯攠瑮祲 瑜硥屴 : ?獵?牴楹杮琠楨?畯?? 摜瑡履 : ?4/01/01 “
演示： 开发环境ES：http://10.11.145.216:9200/_plugin/head/ 大数据团队ES：http://10.118.31.103:9200/_plugin/head/
核心概念
索引（Index) 相当于关系数据库中的database概念
类型（Type） 相当于数据库中的table概念。同一个索引里可以包含多个 Type。
源码 https:///elastic/elasticsearch
讨论社区 英文社区：https://discuss.elastic.co/c/elasticsearch/ 中文社区：/
插件 - elasticsearch-head
}
更新部分文档
更新部分文档接口：
POST /website/blog/1/_update {
摜捯 : {
[ 瑜条屳 : 瑜獥楴杮 ],
癜敩獷 : 0 } }
接口返回：
{ 彜湩敤屸 : 睜扥楳整 , 彜摩 : ? , 彜祴数 : 扜潬屧 , 彜敶獲潩屮 : 3
}
删除文档
删除接口： DELETE /website/blog/123
以分担主Shard压力，承担查询功能。
目录
文档
文档是包含键值对JSON 对象
键是字段的名称
值可以是 ? 一个字符串， ? 一个数字， ? 一个布尔值， ? 日期的字符串， ? 地理位置对象， ? 数组， ?等
{
湜浡履 : ?桯?浓瑩屨 ,
慜敧 : 42,
捜湯楦浲摥 : true,
橜楯彮慤整 : ?????就
映射（Mapping） 相当于数据库中的schema，用来约束字段的类型，不过 Elasticsearch 的 mapping 可以 自动根据数据创建。
文档（Document) 相当于数据库中的row。文档是ES中主要的实体，所有ES的查询都是基于存放在ES中文档 资源的查询。实际上，从用户的角度看，一个ES文档就是一个JSON对象。