是时候复习一下日志的检索了。人麻了，Linux 目录1、找到关键信息1.1列出我的日志文件1.2关键词搜索文件1.3 文件名搜索文件1.3.1 find命令1.4 vim内容检索1.5tail -f 保持日志的滚动2、高亮关键信息2.1 高光显示2.2 显示行号3、VIM其他操作3.1跳转 1、找到关键信息1.1列出我的日志文件按照修改时间列出文件，最新的在列表最下面ls -lrt命令解释-l l
Elasticsearch 7提供了多种检索文档的方式，我们可以通过Restful API的方式来搜索索引中的文档。Elasticsearch的搜索可以分为以下几个类型：全文搜索词项搜索复合搜索嵌套搜索位置搜索特殊搜索本文例子采用测试文档库shakespeare，下载链接https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.2/tutorial-build-dashbo
1.1 检索方式 _search
ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。
使用语法 URL查询:
1、当我们在说 Elasticsearch 检索性能优化的时候，实际在说什么？！检索响应慢！并发检索用户多时，响应时间不达标卡死了！怎么还没有出结果？怎么这么慢？为啥竞品产品的很快就返回结果了？宕机了等等......这些都与可能检索有关，确切的说和检索性能有关。检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。2、内存
文章目录一、概述二、安装Elastic Search三、了解restful四、集成IK分词器五、命令操作六、Java操作Elastic Search 一、概述和Lucene一样,都是用来做全文检索(创建索引和搜索索引).只是lucene是全文检索工具包,而ES是全文搜索服务器。优点：不仅支持java环境 es是服务器,它把原来lucene很复杂的操作封装成了Restful(http)接口.原来要
前言：ES 作为分布式文档的存储，它的存储过程是怎样的，它的分布式检索过程又是怎样的；1 分布式存储过程：为了说明目的, 我们 假设有一个集群由三个节点组成。 它包含一个叫 blogs 的索引，有两个主分片，每个主分片有两个副本分片。相同分片的副本不会放在同一节点，所以我们的集群看起来像 Figure 8, “有三个节点和一个索引的集群”。 我们可以发送请求到集群中的任一节点。 每个节点都有能力处
1 说说ElasticSearch put的全过程put过程主要分为三个阶段：协调阶段：Client 客户端选择一个 node 发送 put 请求，此时当前节点就是协调节点（coordinating node）。协调节点根据 document 的 id 进行路由，将请求转发给对应的 node。这个 node 上的是 primary shard 。主要阶段：对应的 primary shard 处理请
ES是什么搜索引擎 search engine近实时 (Near) Real Time SearchRESTful API分布式、高可用面向文档存储，json格式基于Apache Lucene核心概念Cluster 集群Node 构成集群的单机节点Index 索引Shard 分片Replica 副本Segment 分段Document 文档Field 字段Inverted Index 倒排索引Te
我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎，那么它是如何实现快速的检索呢？传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值，对于全文检索而言，这样的存储是低效的。举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？ 只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。针对上面数据库的不足，所以才出现了L
Elasticsearch是分布式搜索引擎，整个检索过程可以拆解为如下几个核心步骤1)客户端发起请求。2)在主节点或协调节点中，需要验证查询主体(query body)。Elasticsearch从客户端获取搜索请求并将其解析为结构化表示形式。此步骤涉及分析查询语法，提取相关术语和运算符，并将查询转换为Elasticsearch可以处理的格式。3)选择要在查询中使用的索引，根据路由机制选择待检索的
es是什么elasticsearch简写es，es是一个高扩展、开源的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、搜索、分析海量的数据。什么是全文检索全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜
本文基于elasticsearch8.1。在es搜索中，经常会使用索引+星号，采用时间戳来进行搜索，比如aaaa-*在es中是怎么处理这类请求的呢？是对匹配的进行搜索呢还是仅仅根据时间找出索引，然后才遍历索引进行搜索。在了解其原理前先了解一些基本知识。SearchTypeQUERY_THEN_FETCH(默认)：第一步，先向所有的shard发出请求，各分片只返回排序和排名相关的信息（注意，不包括文
前言： Elasticsearch（ES）是一个分布式的开源搜索和分析引擎，它提供了一个强大的查询语言，称为领域特定语言（Domain-Specific Language，DSL）。ES的DSL查询语言允许我们以更灵活和精确的方式来查询和操作存储在Elasticsearch索引中的数据。 本文介绍了DSL查询语句的使用。 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/e
一 Elasticsearch的简介和安装
1.1 Elasticsearch是什么
Elaticsearch简称为ES,是一个开源的可扩展的分布式的全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据。本身扩展性很好，可扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。 ES使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现索引和搜索的功能，但是它通过简单的
一、Elasticsearch介绍Elasticsearch是一个全文检索服务器1 全文检索全文检索是一种非结构化数据的搜索方式。 结构化数据：指具有固定格式固定长度的数据，如数据库中的字段。 非结构化数据：指格式和长度不固定的数据，如电商网站的商品详情。 结构化数据一般存入数据库，使用sql语句即可快速查询。但由于非结构化数据的数据量大且格式不固定，我们需要采用全文检索的方式进行搜索。全文检索通
1 背景石墨文档全部应用部署在Kubernetes上，每时每刻都会有大量的日志输出，我们之前主要使用SLS和ES作为日志存储。但是我们在使用这些组件的时候，发现了一些问题。成本问题：SLS个人觉得是一个非常优秀的产品，速度快，交互方便，但是SLS索引成本比较贵我们想减少SLS索引成本的时候，发现云厂商并不支持分析单个索引的成本，导致我们无法知道是哪些索引构建的不够合理ES使用的存储非常多，并且耗费
Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
简介 https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch 全文搜索属于最常见的需求，开源的
Elasticsearch
是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、
Stack Overflow
、
Github
都采用它 Elastic
的底层是开源库
Lucene
。
ES中高级检索1. 检索方式ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。1.1 测试数据1.删除索引
DELETE /ems
2.创建索引并指定类型
PUT /e
一、前言数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进
