ElasticSearch
elasticsearch版本规则
elasticsearch版本规则摘要：一、Elasticsearch 简介1.Elasticsearch 的发展历程2.Elasticsearch 的特点和应用场景二、Elasticsearch 版本规则概述1.版本号的命名规则2.版本号的组成3.版本发布周期的规律三、Elasticsearch 的主要版本1.1.x 版本系列2.2.x 版本系列3.5.x 版本系列4.6.x 版本系列5.7.x 版本系列四、Elasticsearch 的版本升级策略1.稳定版和预览版的区别2.版本升级的建议和注意事项五、Elasticsearch 的社区和生态1.Elasticsearch 的社区贡献者2.Elasticsearch 的生态系统正文：Elasticsearch 是一款基于Apache Lucene 开发的分布式搜索引擎，它具有高度可扩展且实时的搜索功能，广泛应用于大数据分析、日志处理、网站索引等领域。
自2010 年首次发布以来，Elasticsearch 已经经历了多个版本的迭代，形成了一套稳定的版本规则。
首先，我们来了解一下Elasticsearch 的版本规则。
Elasticsearch 的版本号由两部分组成，分别是主版本号和次版本号。
主版本号以数字表示，如1、2、5 等，代表了Elasticsearch 的主要特性和架构变化。
次版本号以字母表示，如x、y、z 等，代表了Elasticsearch 的修复和优化。
当次版本号发生变化时，表示有重大更新；当次版本号保持不变时，表示为修复bug 和优化性能的更新。
Elasticsearch 的版本发布周期基本上是每两个月发布一个新版本，其中奇数月份发布稳定版，偶数月份发布预览版。
稳定版适用于生产环境，具有较高的稳定性和可靠性；预览版则适用于开发和测试环境，具有较新的功能和特性，但可能存在不稳定和未知的bug。
在过去的几年中，Elasticsearch 发布了多个主要版本，其中1.x 版本系列是最早的版本，适用于小型项目和简单的搜索需求。
elasticsearch学习文档
1.全文搜索引擎elasticsearch1.1.Elasticsearch简介Elasticsearch是开源的，分布式的，提供rest接口，支持云端调用的，构建在Apache Lucene之上的搜索引擎。
1.2.优点&缺点优点：开箱即用，分布式，rest 接口，支持云端调用。
缺点：没有大量商业产品应用。
分片的数目不能动态调整，只能在初始化索引的时候指定。
2.E lasticsearch的安装2.1.运行环境JDK6以上2.2.下载Elasticsearch为了更好的对中文进行分词，减少配置问题，下载集成分词的elasticsearch-rtf（基于elasticsearch 0.90.0,目前elasticsearch更新到0.90.5）版本。
Rtf集成了ik、mmseg分词以及searchwrapper、thrift等插件。
什么是ElasticSearch-RTF？RTF是Ready To Fly的缩写，在航模里面，表示无需自己组装零件即可直接上手即飞的航空模型，elasticsearch-RTF是针对中文的一个发行版，即使用最新稳定的elasticsearch版本，并且帮你下载测试好对应的插件，如中文分词插件等，还会帮你做好一些默认的配置，目的是让你可以下载下来就可以直接的使用。
下载地址如下：https:///medcl/elasticsearch-rtf注释：分词是用于模糊匹配的时候，是把一段话当成词语还是当成单个字来搜索的规则。
2.3.安装解压elasticsearch-rtf-mast.zip到你指定的目录下即可。
2.4.运行2.4.1.启动服务cd/usr/local/elasticsearch/bin/service./elasticsearch start第一次启动服务后，在/usr/local/elasticsearch目录生成data目录和logs目录2.4.2.停止服务cd/usr/local/elasticsearch/bin/service./elasticsearch stop3.e lasticsearch配置文件详解elasticsearch.yml配置文件内容较多，挑几个可能会用的说一下。
elasticsearch 索引结构
elasticsearch 索引结构Elasticsearch 索引结构一、什么是 Elasticsearch 索引Elasticsearch 索引是一种特殊的文件结构，它可以存储共享的全文搜索数据，并能为你提供快速检索和过滤数据所需的功能。
Elasticsearch 索引提供的结构化存储，有助于在你的系统中快速查找和更新数据。
二、Elasticsearch 索引的结构Elasticsearch 索引由3个基本结构组成：文档、类型和字段： 1、文档：文档是索引中存储的最小数据单元，是指一条记录，每一个文档都有一个唯一的ID。
2、类型：类型是文档的一种分组方式，一个索引可以有多个类型。
3、字段：字段是文档中基本数据单元，每个字段都有一个名称和类型。
三、实例下面我们通过一个简单的实例，更加直观地看看 Elasticsearch 索引的结构：假设你需要存储用户的隐私信息，你可以定义一个 index 索引名为 user_info，它的结构如下：user_info|- type_1| |- name| |- gender| |- age| |- address||- type_2|- name|- email|- phone其中，type_1 代表用户的基本信息，type_2 代表用户的联系方式，每一个 type 都包含一些字段，每个字段都包含具体的内容，比如 name 就是存储用户的姓名，gender 就是存储用户的性别。
四、Elasticsearch 索引的优势Elasticsearch 索引提供了结构化的存储，可以快速地查找和更新数据，另外还有一些优势：1、支持多种搜索方法。
Elasticsearch 支持全文搜索、短语搜索、精确搜索等多种搜索方法，可以根据不同的应用场景来优化搜索结果。
2、实时分析。
Elasticsearch 可以实时收集数据，进行实时分析，满足实时应用场景的需求。
3、提供分布式架构。
elasticsearch查询语法大全
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，提供了丰富的查询功能。
作为开发人员和数据分析师，了解Elasticsearch的查询语法是非常重要的。
本文将详细介绍Elasticsearch查询语法大全，以帮助读者更好地利用Elasticsearch进行数据检索和分析。
一、基本查询语法1. 匹配查询：使用match查询可以进行全文搜索，语法为match字段名: 查询内容。
match title: "Elasticsearch入门"。
2. 多字段匹配：使用multi_match查询可以在多个字段中进行匹配，语法为multi_match查询内容字段1,字段2。
multi_match "Elasticsearch" title, content。
3. 范围查询：使用range查询可以查询指定字段的范围值，语法为range字段名: { "gte": 最小值, "lte": 最大值 }。
range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
二、复合查询语法1. must查询：使用must查询可以将多个条件组合起来，所有条件都必须满足。
语法为must查询1 must查询2。
must match title: "Elasticsearch" must range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
2. should查询：使用should查询可以表示多个条件中的任意一个满足即可。
语法为should查询1 should查询2。
should match title: "Elasticsearch" should match content: "分布式搜索引擎"。
elasticsearch 基础定义
Elasticsearch基础定义1. 什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它以JSON文档的形式存储数据，并能够快速、实时地搜索和分析这些数据。
它是一个基于Apache Lucene的搜索引擎，并通过RESTful API提供了简单而灵活的接口。
Elasticsearch广泛应用于全文搜索、日志分析、实时分析、地理空间分析、监控等领域。
2. Elasticsearch的基本概念（1）索引（Index）：在Elasticsearch中，索引是文档集合的逻辑容器，类似于关系数据库中的数据库。
每个索引都有一个唯一的名称，并且可以包含多个类型的文档。
（2）文档（Document）：文档是Elasticsearch中的基本数据单元，它以JSON格式表示。
每个文档都有一个唯一的ID，并且属于一个特定类型。
（3）映射（Mapping）：映射定义了文档类型中的字段和属性，类似于关系数据库中的表结构。
映射规定了字段的数据类型、分析器、存储方式等信息。
（4）分片和副本（Shards and Replicas）：为了实现水平扩展和数据冗余，Elasticsearch将索引划分为多个分片，每个分片可以分布在集群的不同节点上，并且可以配置分片的副本以提高可用性。
3. Elasticsearch的主要特性（1）全文搜索：Elasticsearch使用倒排索引的方式来实现全文搜索，支持复杂的查询语法和多种类型的分析器。
（2）实时性和可扩展性：Elasticsearch能够实现实时的写入和搜索操作，并且可以方便地通过添加节点和分片来实现水平扩展。
（3）多样化的数据聚合和分析功能：Elasticsearch提供了丰富的数据聚合和分析功能，包括范围聚合、日期直方图聚合、嵌套聚合等，使用户能够更轻松地理解和分析数据。
4. 个人观点和理解作为一名Elasticsearch的使用者，我认为其强大的全文搜索和数据分析功能为我在工作中处理数据提供了极大的便利。
elasticsearch 联想词
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，被广泛应用于全文搜索、日志分析、数据可视化等领域。
在使用 Elasticsearch 进行搜索时，联想词功能可以帮助用户快速找到相关的内容，提高搜索效率和准确性。
联想词是指在用户输入搜索关键词的系统自动提示相关的可能的搜索关键词，帮助用户更快地找到所需信息。
本文将探讨Elasticsearch 联想词的实现方式、功能特点以及在实际应用中的优势。
二、Elasticsearch 联想词的实现方式1. 搜索建议Elasticsearch 联想词的实现方式之一是搜索建议（Search Suggestion）。
当用户输入搜索关键词的时候，系统会根据已有的索引数据，通过模糊匹配算法，提供可能的搜索建议，用户可以选择其中之一或继续输入。
搜索建议可以大大缩短用户的搜索时间，提高用户体验。
2. 模糊匹配Elasticsearch 通过使用模糊匹配功能来实现联想词。
在用户输入搜索关键词的系统会根据已有的索引数据进行模糊匹配，找出与输入内容相近的搜索关键词。
通过模糊匹配，用户可以快速找到与自己输入内容相关的搜索建议，提高搜索的精准度和便捷性。
三、Elasticsearch 联想词的功能特点Elasticsearch 联想词的功能特点之一是实时性。
系统会根据用户实际输入内容，即时地提供可能的搜索建议，不会出现延迟或过时的情况。
这样可以让用户在输入搜索关键词的立即获得相关的搜索建议，提高搜索的效率。
2. 精准度Elasticsearch 联想词可以根据用户输入的内容，通过模糊匹配算法，提供与之相关的搜索建议。
这样可以大大提高搜索的精准度，确保用户能够找到他们真正需要的内容，而不是一些无关的结果。
精准的搜索建议可以提高用户的满意度和搜索体验。
3. 可定制性Elasticsearch 联想词功能可以根据用户的需求进行定制。
用户可以根据自己的业务需求，对联想词进行调整和优化，确保搜索建议能够与实际需求紧密匹配。
elasticsearch分享PPT
1.提升基层管理者的心得报告时代光华管理课程之余世维——如何提升管理者的执行力学习心得应公司总部的要求，我们公司从2004年就开始学习了时代光华管理课程，只是真正意义上的认真学习还是要从2005年的年末开始的，人啊，有时候就是会有懒性，总要让人敲一下头才会有点激情的动一下手，在年末，总部说要下来检查工作，其中包含了时代管理课程的学习，公司这才当回事，开始认真的组织人员学习。
时代光华管理课程里有很多老师讲得都不错，其中对余老师讲的课情有独钟，在《如何提升管理者的执行力》里，举出很多实例，如联想的柳传志、GE的杰克•违尔奇、戴尔的迈克•戴尔、伊利的郑均怀、韩国三星的李建熙等，执行力就是要选正一个人摆在一个合适的位置，每一个阶段、每一个环节都一丝不苟的、按质按量的贯彻执行，去完成自己的任务。
好的执行力必须要有一个好的团队，领导要以身作则，亲力亲为。
在我们的很多企业当中，出现问题的时候，都会觉得无所谓，没感觉，不是自己的事，在个性上不追求完美，不按标准去执行，对细节不能坚持，上层领导骂中层领导，中层领导骂基层员工，其中，出现问题，不单单是基层员工的错，是某一个环节贯彻执行时出现了偏差，而没有及时去制止，造成了错误的思路，达到了不可挽回的地步。
为了避免出现偏差，就要检查部属的执行力情况，确定一个总指挥，把高端解码成工作清单，每一个阶段、每一个细节都要按照标准，要不断的要求部属回报，回报就是回去报告，反馈的意思，确保每一个细节都不出错，要不断的反醒，不断的深思，诚实的总结。
执行力的核心应该是人员流程——战略流程——运营流程，只有选对人了，运用合理的战略，每一个细节都一丝不苟的去执行，才能够保证执行力的顺利进行。
那要如何挑选人才，挑选有执行力的人呢？把高端的问题解码成细节去做的问题所在就是不会发现问题，不会思考问题，不会解决问题。
领导用人要对公司有帮助，与自己互补，要信任他，不断的激劢他，不断开发他的价值。
①自动自发②注意细节③为人诚信④善于应变分析⑤乐于学习⑥创新⑦对工作非常投入⑧有韧性⑨争气。
elasticsearch 查询向量数据库原理
elasticsearch 查询向量数据库原理Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索引擎。
它使用了一种特殊的查询语言，称为Lucene Query Language（或简称QL），来查询和索引数据。
Elasticsearch还支持向量空间查询（Vector Space Query，VST），这是一种高级查询方法，可以处理包含大量文档和实体的复杂查询。
向量空间查询是一种特殊的查询方式，它能够将文本和数值数据转化为向量的形式进行处理，并根据这些向量来评估文档的相似度。
这可以帮助搜索引擎对搜索查询和文档之间的相关性进行准确的评估。
Elasticsearch使用一种叫做倒排索引的数据结构来存储和分析数据。
倒排索引是一个包含了每个词汇在哪些文档中出现的数据的集合。
这对于查找一个词或短语在一个文档中的位置非常有用，但它无法有效地处理对一组词汇的整体搜索或主题分析。
为了解决这个问题，Elasticsearch使用了一个特殊的查询方式叫做向量空间查询，该方式可以更好地处理文本数据的分析。
当一个搜索查询通过向量空间查询被提交给Elasticsearch时，它首先会使用词干化工具对输入的文本进行处理，以便能够在所有这些不同的变体中提取出有用的信息。
然后，它会将这些词汇转换成一个向量空间模型，该模型会将每个词汇映射到一个数值向量中，这个向量表示的是该词汇在文本中的重要性和常见程度。
最后，Elasticsearch 会根据这些向量的相似性来评估搜索查询和文档之间的相关性。
总的来说，Elasticsearch通过使用向量空间查询和倒排索引等高级技术，实现了高效、准确的搜索功能。
这种查询方式使得搜索引擎可以对大规模的数据进行快速的查询和分析，这对于许多需要处理大量数据的业务场景来说是非常有用的。
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ElasticSearch
ES评估资料
通过开发机登陆hadoop03:9200/_plugin/sql 可以访问
ES调研结果
以下是我们对于ES的调研结果（调研主要是锦明完成的，我主要把各项数据总结一下）
我们已经在开发机上部署了ES以及ES SQL，ES Hadoop插件，大家如果要访问ES SQL的话可以通过开发机登陆 hadoop03:9200/_plugin/sql
1. 1. 使用方式：
目前在我们的环境中ES大致有下面三种使用方式可供先择：
a) 调用Estate的restfule API/Java API用于做数据的增删改查。
经测试这种方法效率最高
b) 布署ES-SQL插件，提供SQL的方式插入，删除，修改以及查询;
c) 布置es-hadoop插件，将es与hive集成; 通过hive SQL进行数据的批量插入和查询
1. 2. 性能评估
测试对象：user_basic_es2，记录数目74228947，字段数70-80
使用方式
操作
API ES-SQL HIVE
批量插入7500万40mins(数据要提前准备好) 不支持90mins
批量更新7500万40mins（数据提前准备好）不支持现有配置Hive语法不支持更新
删除数据1s 1s 现有配置Hive方法不支持更新
单表查询-where过滤 1s 1s 60mins
单表查询-Group By 1s 1s 60mins
Hive之所以查询慢是因为hive并没有用到ES的索引，查询的时候只是把数据都读了出来在map端进行过滤以及之后的操作，所以完全没法使用
而ES SQL会把查询翻译程API，然后使用API发起查询下面是几段测试SQL，都在1s返回结果:
a) Select count(*) from user_basic_es2 ;
b) Select address_city, gender, count(*) from user_basic_es2 group by address_city, gender
c) Select count(*) from user_basic_es2 where gender=’male’ and address_city=’上’ (result 17274)
d) Select user_id from user_basic_es2 where gender=’male’ (result 61647932)
从上面的结果来看，基本1-2s能返回查询结果
1. 3. 各种使用方式优缺点评估
优势
使用
方式
优势劣势适用场景
API 提供所有的ES功能;最快速需要开发应用来更新及展示数据需求很灵活的情况下
ES-SQL 使用方便;将SQL解析成ES
查询，所以响应快速
不支持数据的插入更新;不能与HIVE中的其他
数据一起使用
用于数据的查询
HIVE 可以同时访问存储在
HDFS/HBASE/ES中的数据
只将ES作为简单的数据存储，并不将SQL解
析成ES查询，所以速度最慢;不能分字段更新
数据，一次只能更新所有字段
用于将hive中的数
据算好以后批量存入
供后续查询
1. 4. ES占用的存储HDFS: 1.3GB
ES: 42GB
总体来说，ES会额外占用不少存储，也是一种空间换时间，但是考虑到未来集群空间比较富裕，所以问题不大。