[ES] ElasticSearch总结目录一 ES简介1 ES简介 2 ES的特性3 ES的架构4 ES的核心概念二 索引数据结构1 单词 - 文档矩阵2 倒排索引基本概念3 倒排索引简单实例4 单词词典三 集群（Cluster）1 发现机制2 &nb
一、索引数据1. 使用映射定义文档 映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义，并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如，如果一个字段包含日期，可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。 ES会自动识别字段，并根据数据相应地调整映射。但是在生产应用中，通常需要预
目录1、新增索引2、查看健康状态3、检查分片信息4、检查索引信息5、设置磁盘限制6、查看集群健康状态7、创建索引时指定分片数8、更新索引9、删除索引10、索引不可变特点 我们直接使用Kibana的 Dev Tools工具进行命令操作 1、新增索引执行命令PUT /test_index，创建名为test_index的索引{
"acknowledged" : true,
"shards_a
1，为什么要对elasticsearch进行生命周期管理？ ES索引存活数量过多，会给ES集群带来较大压力，不仅严重影响数据录入和数据查询效率，而且导致磁盘、CPU占用比过高，加大节点“驾崩”的风险。对ES进行索引生命周期管理意义重大，不仅能提高服务器性能，降低内存和磁盘使用率，而且能够优化数据结构，提升读写、查询效率，避免数据丢失情况出现。2，如何对elasticsearch进行生命周期管理？
1. 定时任务通过定时任务向Elastic Search中发送创建索引的请求以达成周期创建索引的目的。这里就不过多说明了，大家应该都会。2. Elastic Search 索引模板首先我们需要打开Elastic Search的自动创建索引功能，有点要求的可以顺便配置白名单：# 设置为true可以自动根据新增的数据格式创建对应格式的索引，并向其中添加该数据
PUT _cluster/setting
1.索引拆分原因如果单个索引数据量过大会导致搜索变慢，而且不方便清理历史数据。 例如日志数据每天量很大，而且需要定期清理以往日志数据。例如原索引为sc_all_system_log，现按天拆分索引sc_all_system_log20220902，sc_all_system_log20220903，sc_all_system_log20220904，并且定期清理五天前索引。实现最终效果2022.0
禁用字段类型猜测 创建索引blog, 插入文档后新增document, 增加字段endPUT /blog
{
"mappings":{
"article":{
"dynamic":"false",
"properties": {
"id":{"type": "text"},
"content":{"type": "text"
elasticsearch 动态模板es模板：新建索引不用重新写语句，按照某个模板自动生成对应的属性 功能：可以实现索引分区，比如按照一个月生成一个对应的索引，把每个月的数据放入到对应的月份索引中，避免单个索引过大的问题 本文主要是动态模板的使用说明，不涉及其中的原理实现，另外本文演示的es的版本是 5.4一、索引模板下面是新建一个名称为: alibaba_temp的模板，匹配的规则是按照 ali
Elasticsearch(六)-映射&数据迁移首先我们需要知道ES7以后的一个改动：ES7 及以上移除了 type 的概念。关系型数据库中两个数据表是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。 elasticsearch 是基于 Lucene 开发的搜索引擎，而 ES 中不同type下名称相同的 filed 最终在 Lucene 中的处理方式是一样的。两个不同
ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化：“index.translog.flush_threshold_ops”: “100000″“index.refresh_interval”: “-1″,这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，
倒排索引正向索引正排表是以文档的ID为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息，查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单，建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的，若是有新的文档加入，直接为该文档建立一个新的索引块，挂接在原来索引文件的后面。若是有文档删除，则直接找到该文档号文档对应的索引信息，将其直接删除。但是在查询的时候需
“ 相比于大多数人熟悉的MySQL数据库的索引，Elasticsearch的索引机制是完全不同于MySQL的B+Tree结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程，这一点在效率上是完爆MySQL数据库的。但是Elasticsearch会对全部text字段进行索引，必然会消耗巨大的内存，为此Elasticsearch针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时，尽量缩减内存空间的占用。这
# 使用Java API 操作ES导入索引模版
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，常用于实现全文搜索和日志分析等功能。在ES中，索引模版是用来定义索引的模式和设置的重要组件。在实际开发中，我们通常会使用Java API来操作ES，包括导入索引模版。本文将介绍如何使用Java API操作ES导入索引模版，并通过代码示例进行演示。
## 索引模版的重要性
索引模版
ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统
ElasticSearch汇总请查看：ElasticSearch教程——汇总篇 介绍索引是ElasticSearch存放数据的地方，可以理解为关系型数据库中的一个数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由El
1、什么是索引模板 索引模版是创建索引时自动应用提前设置好的settings、mappings和aliases，通过索引的名称进行匹配。 对索引模版的更改时不会影响目前已经根据索引模版创建的索引。2、索引模板作
```
内容：ECMAScript基础
日期：xx-xx-xx
```
# 一、...运算符【重点】
## 1.1 扩展运算符(spread)
1、扩展运算符的语法： ...
2、扩展运算符的功能： 展开数据、收集数据
### 1.1.1函数传参
```javascript
<script>
//收集数据
//function
如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。要在索引的生命周期内自动移动索引，可以创建策略来定义随着索引的老化对索引执行的操作。 索引生命周期策略在与 Beats 数据发件人一起使用时特别有用，Beats 数据
一、search template搜索模板，search template，高级功能，就可以将我们的一些搜索进行模板化，然后的话，每次执行这个搜索，就直接调用模板，给传入一些参数就可以了1 template入门案例 简单定义参数并传递GET /cars/_search/template
{
"source" : {
"query" : {
"match" : {
"remark" : "{{k
前言 革命同志是块砖，哪里需要哪里搬！这不，老大发话，要我在组内做一个 Elasticsearch 技术分享。这不话题一转，开始看起来 ES 了。虽然很久之前用过 ELK 做过日志监控系统，但是毕竟时隔已久，还是得从头看起。当然手头的活也不能停，话不多说，开始分享。先看看什么是 ES？ 什么是ESElasticsearch 是分布式搜索和分析引擎。Elasticsearc
