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目录前言示例1、创建策略2、查询策略3、启动生命周期管理4、查看生命周期管理状态5、查看统计信息6、查看自动备份的快照7、删除策略8、停止生命周期管理9、恢复快照10、查询恢复数据前言        Elasticsearch 提供了自动生成快照的功能，即snapshot 生命周期管理 snapshot lifecycle management （SLM），通过自定义快照生成策略，让Elasticsearch 根据设置的

目录前言一、快照仓库1、仓库类型2、注册仓库二、创建快照三、restore前言可以通过 snapshot 保存 Elasticsearch 索引和集群的数据和状态，使用 restore 恢复快照的数据和状态。它们提供了很重要的数据备份功能，快照存储在仓库中，可以通过快照恢复到旧版本的数据。一、快照仓库1、仓库类型

目录前言一、索引Clone1、创建连接2、创建索引3、创建映射4、实体类5、写入数据6、索引 Clone7、查询新索引二、索引 ReIndex1、示例2、查询新索引三、总结前言索引 Clone 和 ReIndex 可以用于 es 数据的复制、备份，本文简单测试 Clone 和 ReIndex 的使用。一、索引Clone首先搭建 es 服务，可参考之间的博客。下面通过示例测试 es 索引的克隆1、创建连接这里使用的时elasticsearch8，连接方式是用户名密码 + 证书的方式publi

目录前言一、请求示例二、执行流程三、拦截器前言在请求es的过程中，打印出请求方式、请求uri、请求参数等信息一、请求示例 @Test public void updateMapping() throws Exception { Map<String, Property> map = new HashMap<>(); Property name = new Property.Builder()

目录前言一、builder二、序列化1、示例2、原理三、反序列化1、示例2、原理前言在 Elasticsearch-java 依赖中，大量使用了 builder 模式：在类里会有一个 builder 静态内部类，创建对象时无法使用 new，也没有无参构造，只能使用 builder 来创建对象，序列化和反序列化也是通过 builder 来实现。本文通过 builder 来探究这些类序列化和反序列化的过程。

目录前言一、引入依赖二、创建连接https + passwd + crt三、示例1、ping2、info3、createIndex4、putMapping5、updateMapping6、getMapping7、saveData8、searchAll9、deleteAllData10、deleteIndex11、catIndices前言通过 ElasticsearchClient 来操作 Elasticsearch8 的一些示例。

目录前言一、初始化节点二、新节点加入三、第三个节点四、问题前言安装elasticsearch之后，启动es节点，让es自动生成安全证书。

目录前言一、生成证书1、集群环境2、生成证书3、拷贝证书4、CA密码5、修改配置二、测试1、拷贝证书2、测试前言上一篇文章主要讲述了使用https访问es集群，使用用户名密码并且绕过了证书验证，这一篇文章主要讲述为https方式的es集群创建证书，并使用证书 + 用户名密码或者Apikey访问集群。一、生成证书1、集群环境直接使用上一篇文章中的集群

目录前言步骤1、集群2、配置3、验证前言在上一篇文章中，讲述了搭建elasticsearch集群的流程，使用的时http + 用户名密码的方式访问集群，本文在上一篇文章的基础上，修改为使用https + 用户名密码 或者Apikey方式访问集群。步骤1、集群使用上一篇文章的集群

目录前言步骤1、环境2、解压3、生成证书 elastic-stack-ca.p124、生成证书 elastic-certificates.p125、将证书拷贝到其他节点6、配置密码7、配置 elasticsearch.yml8、启动集群9、验证前言使用elasticsearch版本8.1.3，搭建elasticsearch集群，并通过 http协议+ 用户名密码 访问集群。

目录前言一、安装es二、使用 http 连接三、使用 Basic authentication 连接四、使用 http_ca.crt 连接五、使用 Api key 连接前言Elasticsearch8安装完成启动，默认启动了安全的设置，需要通过Basic authentication、http_ca.crt、ApiKey等方式进行访问，当然也可以关闭安全设置。一、安装es1、参考之前的安装教程 安装 es我这里安装的是最新版本 elasticsearch-8.1.3-linux-x86_64.t

目录前言一、创建索引二、通配符匹配三、正则匹配四、模糊匹配前言        wildcard 通配符匹配，? 匹配任意字符， * 匹配 0 或多个字符。        regexp 正则匹配，支持复杂的正则表达式模式。        wildcard 和 r

目录前言一、创建索引二、前缀匹配三、短语匹配四、总结前言        prefix 前缀匹配对于一些特定的匹配是有效的，但使用方式还是应当注意。当字段中词的集合很小时，可以放心使用，但是它的伸缩性并不好，会对集群带来很大压力。        前缀越短所需访问的词越多，可以使用较长的前缀来限制这种影响，减少需要访问的量。一、创建索引1、实

目录前言一、建立索引二、检索三、自定义矩形前言Geo-Shape和Geo-point都属于地理数据类型，Geo-point表示经纬度的坐标点，Geo-shape用以表示复杂图形，比如多边形、矩形等。geo_shape 支持 intersects（相交）、disjoint（相离）、within（内含）、contains（包含）。本文针对intersects（相交）做示例。一、建立索引1、实体类shape字段用注解@GeoShapeField标识@Data@Accessors(ch..

目录前言一、建立索引二、geo_bounding_box 检索三、geo_distance 检索四、geo_polygon 检索前言在ES中，通过坐标点的经纬度表示一个地理位置。ES中根据坐标点搜索的方式如下：geo_bounding_box 找出落在指定矩形框中的点。geo_distance 找出与指定位置在给定距离内的点。geo_polygon 找出落在多边形中的点。一、建立索引1、实体类其中location字段是geo_point类型@Data@Accessors..

目录前言一、Logstash安装二、测试1、全量数据测试2、增量数据测试2.读入数据总结前言ELK是三个开源软件的缩写，分别是：Elasticsearch , Logstash, Kibana。Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具；Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供Web 界面，便于查询、分析数据。一、Logstash安装Elasticsearch , Kibana已经安装过，参见博客原创 Elasticsearch学习..

文章目录前言一、创建索引1、实体类2、创建索引3、存入数据二、空值检索1.exists查询2. not exists查询总结前言es实体类某些字段可能出现会是空值一、创建索引1、实体类@Data@Document(indexName = "student", shards = 3, replicas = 2)@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class Student { /** * id，long类型 ..

文章目录前言一、整合步骤1、引入ElasticSearch依赖2、添加配置文件3、创建Student实体类4、创建测试类三、测试1.创建索引2.添加数据3.检索数据【1】通过id查询【2】通过keyword查询【3】通过text查询【4】通过text多值查询【5】通过多条件查询3.更新数据3.删除数据总结前言本篇主要对介绍springboot整合ElasticSearch的步骤，通过springboot简单的操作ElasticSearch。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、整..

一、下载Kibana地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana下载跟Elasticsearch对应的版本 Kibana 7.10.1二、安装Kibana1、解压将下载下来的包kibana-7.10.1-linux-x86_64.tar.gz上传至/opt/software/kibana目录，解压mkdir -p /opt/software/kibanatar -zxvf kibana-7.10.1-linux-x86_64.tar.gz

一、下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch下载 linux版本 Elasticsearch 7.10.1二、安装es1、解压将下载下来的包 elasticsearch-7.10.1-linux-x86_64.tar.gz上传至/opt/software/es目录，解压mkdir -p /opt/software/estar -zxvf elasticsearch-7.10.1-linux-x86_64.tar.gz

文章目录前言一、实体类【1】 Student【2】Address3、AddressDetail二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言有时候需要在实体类中加入对象类型的字段，这个时候就需要用到嵌套类型的存储和查询。一、实体类【1】 Student其中包含嵌套类型的字段Addresspackage com.iscas.biz.es;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsCon..

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基本概念桶（Buckets）指标（Metrics）聚合（Aggregations）二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言Elasticsearch有一个功能叫做聚合 (aggregations)，它很像SQL中的 GROUP BY 分组功能，可以用来进行复杂的分析统计。聚合和搜索是一起的， 我们可以对数据搜索的同时对数据进行过滤和分析提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、基本概念桶（Bucket

文章目录一、分页方式1、from和size分页2、search_after分页二、PageRequest分页三、search_after分页总结一、分页方式1、from和size分页from：要跳过的命中数，默认为0；size：命中返回的最大返回数量。官方说明：避免使用from和size分页太深或一次请求太多结果。搜索请求通常跨越多个分片。每个分片必须将其请求的命中以及任何先前页面的命中加载到内存中。对于较深的页面或大量结果，这些操作会显着增加内存和CPU使用率，从而导致性能下降或节点故障..

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、创建实体类二、date_time1.引入 format = DateFormat.date_time2.创建索引3. 存入数据4. 检索数据【1】根据某个时间检索【2】根据时间区间检索三、其他类型【1】date_time_no_millis【1】date【3】epoch_second总结前言ElaseicSearch提供了很多种时间类型，具体可参考官方地址：https://www.elastic.co/guide/en