龙大的博客

Elasticsearch的内存占用是由其分布式架构和基于JVM的特性所决定的。为了维持快速的搜索和索引性能，它需要在内存中维护各种缓存和数据结构。合理的配置和资源管理是确保ES高效运行的关键。

在Elasticsearch中，Master节点就像是一个管理员，负责监督和指挥整个集群的运作，而Data节点则像是工人，负责实际的数据处理工作。Master节点确保集群运行顺畅，而Data节点则保证数据的存储和处理。两者合作确保了Elasticsearch集群的高效和稳定运行。

Elasticsearch的KNN搜索提供了一种高效的方法来找到最相似的文档，搜索速度非常快，但可能会受到资源消耗影响。而"script_score"查询则提供了更大的灵活性和复杂度控制且精确度高，但可能会带来性能开销和可维护性的问题。选择哪种方法取决于特定的用例、性能要求和技术能力。

查询语句只要满足ES规范就行，这里使用的是下面的包。

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，提供了丰富的查询DSL（Domain Specific Language）用于执行搜索操作。以下是Elasticsearch中常用的查询语句类型、作用、使用场景、注意事项以及每种查询的实际例子。

在 Elasticsearch 中，term、terms 和 match 查询是基础的搜索操作，它们分别适用于不同的场景。term 和 terms 用于精确匹配，而 match 用于全文搜索。了解它们的差异和适用情况对于构建有效的搜索查询至关重要。

在Elasticsearch中，数组字段的处理是直观和灵活的。你不需要特别声明一个字段为数组类型，Elasticsearch会自动处理多值字段。数组可以存储不同类型的数据，包括字符串、整数、对象等。查询数组字段时，Elasticsearch会对数组中的每个元素应用查询条件。这种灵活性使得Elasticsearch非常适合处理复杂的数据结构，但是要注意查询数组字段时可能会对性能产生影响，特别是当数组很大时。

在 Elasticsearch 中，更新字段实际上是通过检索、重建并重新索引文档的过程完成的，而不是原地直接修改单个字段。这种机制确保了索引的不可变性，但也意味着更新操作比简单的字段修改要复杂和代价更高。了解这一点对于优化 Elasticsearch 的使用和性能至关重要。

尽管Elasticsearch强大，但它的设计不支持在一个查询中直接进行跨索引字段值的比较。你需要考虑使用其他方法或者在应用层面实现此类需求。在设计数据模型和索引结构时，考虑到这些限制并采取适当的策略，是确保能够有效执行查询和分析的关键。

如果在 Elasticsearch 中单个节点上的分片数量超过了 cluster.max_shards_per_node 设置的限制（默认限制通常是1000分片），Elasticsearch 不会提供一个特定的状态码，而是会拒绝创建新的分片，并返回一个错误消息。这个错误消息通常会在创建索引或分片的 API 调用的 HTTP 响应体中体现，并伴随一个 HTTP 状态码。

总结来说，分片滚动查询和滚动查询在Elasticsearch中提供了在特定时间点的数据快照，保证了数据的一致性，但不包括在查询开始之后写入的新数据。对于需要实时数据的场景，可能需要考虑在写入后重新执行查询。

对于elasticsearch的聚合和过滤，他的结果并不会受到你写的顺序而影响。换句话说就是你无论是在聚合语句的前面写过滤条件，还是在过滤语句后面写过滤条件都不会影响他的结果。他都会先过滤再聚合和关系数据库一样先where后group by。 但是如果你想过滤条件不影响聚合(agg)结果，而只是改变hits结果；可以使用setPostFilter() 这个方法

当我执行：  curl -XPOST 'localhost:9200/test/type1/1/_update' -d '{ "script" : "ctx._source.text = \"some text\""}'出现了elasticsearch scripts of type [inline], operation [update] and lang [groovy]