08、es 进一步了解

最新推荐文章于 2025-07-23 19:35:49 发布
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#es

本文深入探讨Elasticsearch在亿级数据查询中实现毫秒级响应的秘密，从Lucene背景出发，解析ES核心概念如集群、分片、副本与映射，详细阐述写索引与存储原理，分享在存储设备选择、内部索引优化、配置参数调整及JVM调优等方面的性能提升策略。

参考：

https://mp.weixin.qq.com/s/PIl9_1ogyKVDd0nxz8PhUw
全文搜索引擎选ElasticSearch还是Solr？
搞定Java垃圾回收，就这一篇！
Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回？
1、背景：Lucene
2、ES 核心概念
1）集群（Cluster）
2）分片（Shards）
3）副本（Replicas）
4）映射（Mapping）
3、ES 机制原理
1）写索引原理
2）存储原理
4、性能优化
1）存储设备
2）内部索引优化
3）调整配置参数
4）JVM 调优

Elasticsearch 8.16.0：革新大数据搜索的新利器
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
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BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。这对于处理大型工作负载，特别是那些包含大量向量数据的应用场景来说，具有极其重要的意义。
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术Elasticsearch。Elastic — 搜索 AI 公司 | ElasticElasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器引擎(软件)。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎(软件)，基于。
快速了解GO+ElasticSearch
Carlos5en的博客
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通过案例快速了解GO+ElasticSearch 操作
springboot集成elasticsearch注意事项
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一、elasticsearch基础 　　这里假设各位已经简单了解过elasticsearch，并不对es进入更多的，更深层次的解释，如有必要，会在写文章专门进行es讲解。 　　Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)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。 　　但是，Lucene只是一个...
深入了解ElasticSearch的Nested数据类型
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其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。Kafka入门为什么选择KafkaKafka的安装、管理和配置。
2.elasticsearch进一步了解
wang785994599的博客
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面向文档 在应用程序中对象很少只是一个简单的键和值的列表。通常，它们拥有更复杂的数据结构，可能包括日期、地理信息、其他对象或者数组等。 也许有一天你想把这些对象存储在数据库中。使用关系型数据库的行和列存储，这相当于是把一个表现力丰富的对象挤压到一个非常大的电子表格中：你必须将这个对象扁平化来适应表结构--通常一个字段>对应一列--而且又不得不在每次查询时重新构造对象。 Elastics...
探索数据的力量：Elasticsearch中指定链表字段的统计查询记录
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本文探讨了在Elasticsearch中对sell_product_order索引中sellingProducts字段进行基本统计操作的方法。通过一系列具体查询示例，介绍了如何计算产品类型的频率、检索指定文档的产品数量，以及对产品类型进行细分统计。这些统计方法不仅增强了数据分析能力，还为业务决策提供了支持。文章强调了Elasticsearch的灵活性和高效性，并鼓励读者进一步探索其更多功能，以提升数据处理和决策支持的能力。
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这样，即使其中两个节点完全离线，集群仍然可以正常工作。由于 Lucene 段合并的计算量庞大，会消耗大量的 I/O，而 ES 默认让后台定期进行段合并，这可以应对绝大多数场景，如果有特殊情况需要调整，比如对于写密集型的应用，你可能希望减少段合并的频率，以减少写操作的延迟；​ 由于特殊原因导致的节点瞬时中断的问题，默认情况下，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果等待期间重新加入，会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配，这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开销。
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具体的存储路径可在配置文件 …/config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data 文件夹下。 建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失： path.data: /path/to/data //...
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由于标题中提到了“es-client-elasticsearch”，我们可以推测这是一个与Elasticsearch相关的客户端项目。Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎，能够解决复杂的搜索问题。它常用于全文...
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6. **更友好的API**：Elasticsearch 6.x系列对RESTful API进行了大量优化，使得开发者更容易与Elasticsearch进行交互，6.6.0版本可能在此基础上进行了进一步的完善。 7. **更好的兼容性**：与其他生态工具（如...
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因此，在升级Elasticsearch版本时，开发者和运维人员应该仔细阅读官方文档，了解新版本带来的变化，并按照推荐的升级路径进行操作。 另外，Elasticsearch通常与其他两个组件Elasticsearch、Kibana和Beats一起使用，...
ES安装启动常见问题
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1、Caused by: org.elasticsearch.transport.RemoteTransportException: [node-1][172.20.44.8:9300][indices:data/read/search[phase/query]] Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Fielddata is disable...
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2)_内部索引优化 Elasticsearch 为了能快速找到某个 Term，先将所有的 Term 排个序，然后根据二分法查找 Term，时间复杂度为 logN，就像通过字典查找一样，这就是 Term Dictionary。 现在再看起来，似乎和传统数据库通过 B-Tree 的方式类似。但是如果 Term 太多，Term Dictionary 也会很大，放内存不现实，于是有了 Term Inde...
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