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1、问题描述执行语句：GET /megacorp/employee/_search{ "query" : { "filtered" : { "filter" : { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } <1> } }, "query" : {

一、ElasticSearch是什么?Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析...

前言本篇内容是es的最后一篇，主要讲解聚合技术，以及与其相关的算法和原理，最后结合实际应用，简单说明了一些常用的数据建模。一 聚合分析之 bucket(分组)&meteric(统计)这一节内容主要是介绍下 bucket(分组)的概念 以及 meteric(聚合统计)概念，其实我们做过开发写过sql的就很容易理解了。然后我们结合案例进行练习和体会不同的bucket，以及不同的meteric，强化我们对分组和聚合统计的理解和记忆。1.1 原理 bucket(分组)与metric(聚合

前言有了前面的理论知识和上机实操的经验，那么下面我们将使用程序开发es。当然本篇说白了就是前面知识的总结和回顾。一 ES不分词(exact value)搜索1.1 实战体验term filter各种不分词搜索term filter/query：对搜索文本不分词，它直接拿条件去倒排索引中匹配。例如：term ：“hello world” --> “hello world”，直接去倒排索引中匹配“hello world”。反过来如果对搜索文本分词的话。则“helle worl.

前言我们通过前面两篇文章的学习，基本解es，但还不足以应对我们平时的开发任务，因此我们还需要全面深入的学习es技术。本篇文章会讲述很多底层内核级原理，所以我们需要集中精力深入体会。一 ES 内核级原理及相关概念1.1 分词器原理&介绍它指把一段语句，拆分成单个的单词。同时对每个单词进行normalization （时态转换，单复数转换）处理，以提升recall召回率（搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量）。1.1.1 分词器的主要构成大部分的分词器都是有三块组成 预处理 、

前言上一篇讲述了ES的基本操作和基本概念，这篇会更加深入了解ES相关操作以及相关操作的背后原理。当然其内容主要是概念和基本原理为主，并且穿插一些实战操作来加深体会。了一 ES分布式架构我们主要了解分片&副本机制，集群发现机制 ，负载机制，容错机制，扩容机制等。1.1 shard&replica机制index包含多个shard 每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据，lucene实例，完整的建立索引和处理请求的能力 增减节点时，shard会自动在nodes

前言本篇文章主要是简单介绍下ES是什么？以及他的使用场景，然后再简单了解下基本的概念以及基本的增删改查操作。最后结合一个小案例体会下ES的相关应用。所以本篇文章主要是入门了解ES。一 ES 定义官网原话：Elasticsearch is a real-time, distributed storage, search, and analytics engineElasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎。（1）分布式的文档存储引擎（2）分布式的搜索引擎和分

前言本篇主要聊聊ES生产环境的一些规划，以及ES的集群搭建。一 环境规划1.1 磁盘的选型固态硬盘（SSD） 提供最佳“热”工作负载的性能。 普通磁盘（HDD） 成本低，用于“暖”和“冷”数据存储。注意：RAID0 可以提高性能。RAID 是可选的，因为 Elastic 默认为 N + 1 分片复制策略。为了追求硬件级别的高可用性，可以接受标准性能的 RAID 配置（例如 RA1/10/50 等）。不建议，副本机制已经保证了高可用1.2 内存规划1.2.1 JVM Heap