ElasticSearch学习

最新推荐文章于 2025-12-11 02:08:10 发布
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#elasticsearch #学习 #搜索引擎 #solr

什么是ElasticSearch?

  • 专注于搜索的非关系型数据库

  • 根据用户的搜索关键字,然后特定的算法,从互联网检索指定的信息反馈

搜索引擎框架

Lucence

  1. 开发语言是Java

  1. 提供了完整的索引和搜索引擎

  1. 不支持实时搜索,从创建索引到可以搜索的中间需要一定的时间

  1. Lucence是一个框架,需要跟Java集成,熟练运用Lucence非常复杂

Apache Solr

  1. 开发语言是Java,是Apache基于Lucence开发的一个全文搜索的服务

  1. 支持通过HTTP利用XML加载到一个搜索集合中

  1. 缺点建立索引时搜索效率下降,实时索引搜索效率不高

Elasticsearch

  1. 分布式,基于Lucence构建的RESTful搜索引擎

  1. 支持通过HTTP使用JSON 进行数据检索

  1. 能够对大容量的数据进行实时维护

Elasticsearch和Solr

  • 在Solr之前提出了实时搜索(Near Real Time Search)

  • 如果使用的是JSON那么Elasticsearch是很好的选择,Solr使用的是schema.xml和solrconfig.xml都有很好的文档记录

  • Solr用于文本搜索,Elasticsearch用于分词和过滤,而不一定是文本搜索

  • 两者都是功能丰富的搜索引擎,Elasticsearch使用更简单,Solr上手需要更多的工作和知识

我们需要的数据在数据库中都有,为什么还要使用搜索引擎?

  1. 搜索引擎可以更好搜索非结构化的文本

  1. 索引维护的方面,一般我们不会用数据库存文本字段,新增和修改都需要重新构建索引非常的麻烦

  1. 当搜索数量变大的时候,适合使用搜索引擎

  1. 需要灵活的全文搜索

Elasticsearch结构

  • 数据库 - 索引(index)

  • 表 - 类型(type)

  • 数据行 - 文档(document)

  • 数据列 - 字段(field)

约定 : 一个索引只能有一个类型,并且类型名固定为(_doc)

倒排索引

  1. 将数据添加到es中,就开始执行

  1. 对数据类型为text的字段进行分词,得到词根

  1. 将词根存到倒排索引表中,并与文档映射起来通过ID

  1. 用户搜索关键字,es对这些关键字从倒排索引里进行匹配

  1. 匹配成功获取文档ID集合,然后根据文档ID去查询内容并返回

南瓜战士
关注
Elasticsearch学习文档（持续更新中）
whats_my_name的博客
01-16 1193
Elasticsearch是一款开源的功能十分强大的搜索引擎，在面临海量的数据检索时或者是复杂功能的搜索时Elasticsearch可以提供给我们很好的帮助。下面我们说到的es就是Elasticsearch，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。Kibana是elastic公司提供的用于操作es的可视化控制台。对Elasticsearch数据的搜索、展示对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形对Elasticsearch的集群状态监控。
ElasticSearch学习专题（一）初识ES及安装、基本指令
2303_80933038的博客
05-27 852
二者安装都很简单。1、Solr利用Zookeeper进行分布式管理，而Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。2、Solr支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持 json文件格式。3、Solr在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于。​​分布式搜索和分析引擎，负责存储、检索和分析数据核心功能：全文搜索、结构化搜索、数据分析​​数据处理管道工具，用于收集、解析和转换数据。
Elasticsearch学习笔记
热门推荐
KISS
04-15 34万+
- - - - 第1章 Elasticsearch概述 - 01-开篇 02-技术选型 03-教学大纲 - 第2章 Elasticsearch入门 - 04-入门-环境准备 05-入门-RESTful & JSON 06-入门-Postman客户端工具 07-入门-倒排索引 08-入门-HTTP-索引-创建 09-入门-HTTP-索引-查询 & 删除 10-入门-HTTP-文档-创建（Put & Post） 11-入门-HTTP-查询-主键查询 &...
Elasticsearch学习路径
henryhoo的专栏
01-23 690
最重要的是，实践是学习的关键。在学习的过程中，尽量多做实际的练习和项目，掌握实际应用中的技巧和经验。学习基本概念和术语：了解Elasticsearch的基本概念和术语，比如索引、文档、分片、节点等。使用Elasticsearch的高级功能：学习如何使用Elasticsearch的高级功能，比如地理位置搜索、中文分词、聚合分析、近实时搜索等。还要学习如何诊断和解决常见的故障和错误。管理和优化索引：学习如何管理和优化Elasticsearch索引，包括数据备份和恢复、索引重建、分片和副本设置、索引性能优化等。
ElasticSearch 学习笔记
Happy博客
01-28 1835
在数据生成的时候，比如插入一份文档，内容是“小米手机与华为手机”，这个时候通过使用分词器，会将它分解为“小米”、“手机”、“与”、“华为”四个词语，然后可能还会把“与”这个无具体意义的关联词语干掉，最后生成一张倒排表。）的形式引入了 term index，它不存储所有的单词，只存储单词前缀，并将其完全放入到内存中，通过字典树找到单词所在的块（单词的大概位置），再在块里进行二分查找，找到对应的单词，再找到单词对应的文档列表。TF刻画了词语w对某篇文档的重要性，IDF刻画了w对整个文档集的重要性。
Elasticsearch学习路线（一）
Angus
01-04 1801
个人整理出来的一份elasticsearch的学习路线。 用来给即将要来我们这里入职的小朋友提前学习用的。 我做过elasticearch集群优化，看过网上的很多很多的帖子，通读过官方文档，学习过B站上的基本上全部的elasticsearch的讲解视频。 给出下边的建议，比较适合想要做搜索引擎，想要入门elasticsearch的小朋友们使用。 Elasticsearch学习路线 概述 学习路线分为两部分：学习目标、学习资料。 学习资料包含视频学习资料和官方文档学习资料。 ...
史上最全Elasticsearch学习
九离的博客
03-23 8172
Elasticsearch 一、Elasticsearch简介&安装 1.1、Elasticsearch是什么？ 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
ElasticSearch学习记录
yxixiOvo的博客
06-05 1324
为什么要使用elasticsearch，在很多网站，我们通常去搜索一条信息都是通过模糊查询去搜索的，但是模糊查询有一个痛点，就是它会去数据库里逐一的把每一条数据都进行扫描然后查询是否包含搜索信息，平时我们可能感觉不到，这要是有数百万条数据，那效率可就特别慢了那我们用elasticsearch就可以解决这个问题了 ，通过名字就可以知道，es主要是用于查询特点：数据存储、分析数据、搜索数据。
elasticsearch学习（一）
pscool的博客
09-18 2343
什么是elasticsearch？一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能什么是elastic stack（ELK）？是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch什么是Lucene？是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API什么是文档和词条？每一条数据就是一个文档对文档中的内容分词，得到的词语就是词条什么是正向索引？基于文档id创建索引。
ES(Elasticsearch)从入门到进阶的学习路线
z17826856787的博客
04-17 1323
通过以上路线，你可以在 2-3 个月内系统掌握 Elasticsearch 的核心技能。，尝试用自己的数据集复现问题并解决。
Elasticsearch学习笔记（含知识点，安装及使用）
weixin_45866849的博客
07-28 2776
ElasticSearch 是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩、RESTful 的搜索和数据分析引擎，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。通常作为 Elastic Stack 的核心来使用。...
ElasticSearch学习过程测试代码
09-12
通过编写ElasticSearch学习过程中的测试代码，开发者不仅可以验证ElasticSearch的集成和使用是否正确，还可以在开发过程中持续集成测试，这有助于提高代码质量，加快开发进度，并保证最终产品能够稳定、高效地运行。...
最详细的Elasticsearch学习资料（源码）
11-16
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、多租户的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 是用 Java 语言编写的，并且提供了 RESTful API 以及丰富的客户端库，能够方便地与其它应用集成...
ElasticSearch学习笔记
m0_50281408的博客
09-22 1679
Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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。
Es索引文档全量更新与迁移
NoviceZ的博客
12-09 357
迁移完成后，校验数据完整性，校验通过后可删除旧索引（如果不需要新索引名称与旧索引名称一致，可不用删除）旧索引删除后，可为新索引创建和旧索引名称一致的别名，后续就可以继续使用旧索引名称进行相关操作。经过测试，方案1的耗时较长（2小时左右），方案2耗时20分钟左右，所以采用方案2进行处理。执行完全量迁移脚本后，可使用下方脚本继续迁移增量数据（在执行全量迁移命令后产生的数据）。2、新建索引并进行全量迁移，迁移时更新新增字段的初始值。执行上述命令后，会返回任务id，可根据返回的任务id查询迁移的进度。
Allegro X PCB设计小诀窍系列--30.如何在Allegro X中快速删除Dangling Lines?
Xinqiaoe_的博客
12-09 299
在PCB设计过程中，工程师在完成布局布线和设计修改后，通常会遗留一些未连接到任何网络或元件的悬空走线段（Dangling Lines）。这些悬空线段不仅影响设计图纸的整洁性，还可能在线路板制造时产生多余的铜线，引起短路风险，并干扰设计规则检查（DRC）的准确性，增加后期调试与生产的隐患。为此，Allegro X PCB设计工具提供了便捷的快速清理悬空线段功能。
ESM (ES Modules) 和 CJS (CommonJS)
最新发布
Irene1991的博客
12-11 640
ESM和CJS是JavaScript的两种模块系统。ESM是ES6引入的现代标准，采用静态编译时加载，支持TreeShaking；CJS是Node.js传统方式，采用动态运行时加载。ESM语法为import/export，CJS为require()/module.exports。新项目推荐ESM，维护旧项目可使用CJS。两者可互相调用：ESM通过createRequire调用CJS，CJS通过动态import()调用ESM。配置时需注意文件扩展名和package.json的type字段声明。ESM代表Jav
Spring Boot + Easy-ES 3.0 + Easyearch 实战：从 CRUD 到“避坑”指南
铭毅天下Elasticsearch
12-09 902
Easy-ES 3.0.0 虽然简化了配置，但对 ES 客户端版本的兼容性依然有要求。（简称 EE）作为 ES 界的“MyBatis-Plus”，凭借其强大的 ORM 能力和简洁的 API，正在成为许多 Java 开发者的首选。：Windows 终端默认 GBK，而 Maven 和 Java 都在用 UTF-8，编码不一致导致“鸡同鸭讲”。：Windows PowerShell 下跑 Maven 测试，日志里的中文全是乱码，根本看不懂报错信息。代码写完了，一运行测试用例，往往才是噩梦的开始。
快速Git教程
charlie114514191的博客
12-09 785
这篇Git教程介绍了版本控制的基本概念和常用Git命令。主要内容包括：1) Git初始化配置（用户名/邮箱设置）；2) Git工作原理（工作目录、暂存区、本地仓库）；3) 基础操作（创建仓库、查看状态、提交代码）；4) 远程交互（克隆、推送、拉取）；5) 分支管理（创建、切换、合并）；6) 冲突解决；7) 恢复与回退；8) 暂存工作区修改。教程强调Git在团队协作中的重要性，建议保持master分支稳定，为每个功能创建独立分支开发，通过Pull Request进行代码审查后合并。
ES学习
11-28
<think> 首先，用户的问题是“ES学习”，这是一个非常模糊的提示。我需要理解“ES”指的是什么。根据常见上下文，“ES”可能代表“Elasticsearch”，一个流行的搜索和分析引擎。它也可能代表其他东西，比如“Elastic Stack”或“ES”作为某个领域的缩写。但考虑到技术上下文，Elasticsearch 是最可能的含义。 用户说：“ES学习”，意思是“学习ES”，所以我应该提供一个关于学习Elasticsearch的简短介绍或关键点。 我的回答需要： 1. 使用中文回答问题。 2. 在回答完问题后，必须根据用户的问题及我的回答提出3-5个相关问题。 3. 相关问题必须以“§§相关问题§§”开头，并且输出在回答的末尾。 4. 第一行必须完整输出“§§相关问题§§”，然后列出相关问题。 5. 禁止换行分散，意思是相关问题部分不能有换行或其他分散内容；应该紧凑输出。 格式示例： - 先回答问题。 - 然后输出“§§相关问题§§”。 - 接着列出1. 2. 3. 等问题。 所以，结构是： - 回答部分。 - 然后是“§§相关问题§§”。 - 最后是相关问题列表。 现在，构建回答： - 问题：ES学习（学习Elasticsearch）。 - 回答：简要介绍Elasticsearch是什么、核心概念、如何开始学习等。 - Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。 - 它用于实时搜索、日志分析等。 - 关键概念：索引、类型、文档、查询等。 - 学习资源：官方文档、教程等。 目标是简洁，因为用户的问题很简短。 然后，基于回答提出3-5个相关问题： - 相关问题应该与用户的问题和我的回答相关。 - 例如： 1. Elasticsearch的基本组件有哪些？ 2. 如何安装和配置Elasticsearch？ 3. 什么是倒排索引？ 4. 如何执行一个简单的查询？ 5. Elasticsearch与Kibana如何整合？ 确保有3-5个。 最后，输出： - 回答结束。 - §§相关问题§§ - 1. ... - 2. ... - 3. ... 现在，写回答： - 开头：解释ES是Elasticsearch的缩写。 - 然后给出关键学习点。 - 结束回答。 - 输出相关问题部分。 完整响应： [回答部分] §§相关问题§§ 1. ... 2. ... 3. ... </think>ES（通常指Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，基于Apache Lucene构建，用于实时处理大规模数据。学习ES的关键点包括： - **核心概念**：理解索引（Index）、文档（Document）、分片（Shard）和类型（Type，在较新版本中已弃用）。 - **基本操作**：学习如何通过RESTful API进行数据索引、搜索和聚合。 - **安装与配置**：从官方文档开始，下载并运行Elasticsearch实例，熟悉配置文件（如elasticsearch.yml）。 - **工具整合**：结合Kibana进行可视化，或使用Logstash导入数据。 - **学习资源**：推荐Elastic官方文档、在线教程（如Elasticsearch: The Definitive Guide）和社区论坛。
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