1.Doc Values
聚合使用一个叫Doc Values的数据结构。Doc Values使聚合更快、更高效且内存友好。
Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档，而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效。
结构类似如下：
Doc Terms
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2024-08-30 17:40:41
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倒排索引的不可变性，这点主要是因为 Elasticsearch 的底层是基于 Lucene，而在 Lucene 中提出了按段搜索的概念，将一个索引文件拆分为多个子文件，则每个子文件叫作段，每个段都是一个独立的可被搜索的数据集，并且段具有不变性，一旦索引的数据被写入硬盘，就不可再修改。段 的概念提出主要是因为：在早期全文检索中为整个文档集合建立了一个很大的倒排索引，并将其写入磁盘中。如果索
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2024-02-27 09:39:44
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段合并
由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。 每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。 Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。 段合并的时候会将那些旧的已删除
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2024-03-25 18:31:16
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2019.08.05 13:50:21由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据非结构化数据结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的
含义编辑
段寄存器CS指向存放程序的内存段，IP是用来存放下条待执行的指令在该段的
偏移量，把它们合在一起可在该内存段内取到下次要执行的指令。
段寄存器SS指向用于
堆栈的内存段，SP是用来指向该堆栈的栈顶，把它们合在一起可访问栈顶单元。另外，当
偏移量用到了
指针寄存器BP，则其缺省的段寄存器也是SS，并且用BP可访问整个
堆栈，不仅仅是只访问栈顶。
不是教程，随心记
分段存储，不允许修改：
删除只是标记，修改是先增加再删除
对于很少update是很友好的，但是如果频繁update，则会效率低下
先写请求日志再延迟分析和加载，可以提高建立索引和写磁盘的性能，但是查询会有时延
段合并：
Elasticsearch 通过在后台定期进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并
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2024-03-19 00:02:00
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字符串常用方法合并 除了+号 concat()才是正经的合并字符串的方法复制 repeat(n)查找 1. indexOf() 找到了返回字符所在的下标，找到第一个匹配的字符串，找不到返回-1 2. lastIndexOf() 取最后一个匹配字符串下标，也是从左向右删除和修改 1. replace
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2024-04-07 10:42:05
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03 Elasticearch 注意要点：这三点你不得不知02 讲中我们提到 Elasticsearch 能在短时间内搜索、分析大量数据，并作为查询数据的存储系统。坦白地说，Elasticsearch 确实是个好东西，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少的坑，以至于我身边几个好朋友经常跟我抱怨 ES 多么多么不好用。对于 Elasticsearch 而言，我们想掌握好这
1、检索文档
现在Elasticsearch中已经存储了一些数据，我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。
这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息，我们就可以返回原始JSON文档：
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2024-03-19 00:02:02
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在Elasticsearch中，文档（document）是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID，这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。如果延续我们之前不恰当的对比RDMS的话，我认为文档可以类比成关系型数据库中的表。元数据前面我们提到，每个文档都有一个唯一ID来标识，获取文档时，“_i
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2024-04-05 22:01:57
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一、文档1、Elasticsearch 是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位日志文件中的日志项电影的具体信息/ 唱片的详细信息播放器里的一首歌 / PDF 文档中的具体内容2、文档会被序列化成JSON格式，保存在ES中Json 对象字段组成每个字段都有对应的字段类型（字符串/ 数值 / 布尔 / 日期 / 二进制 / 范围类型）3、每个文档都有一个Unique ID可以用户指定ID通过ES
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2024-05-13 15:48:23
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对ES官网的reference的翻译，同时也是备忘，ES版本为7.5==================================================================================================加权平均聚合一种单值指标聚合，计算从聚合的文档中提取出来的数值的加权平均。这些数值可以从文档中某些特定的数值字段中提取出来，也可以使用给
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2024-06-08 22:16:37
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使用ES，通常会遇到这个概念， 索引，文档，节点，分片，副本。索引和文档，是偏向开发人员视角，逻辑概念节点，分片，副本等，运维人员可能会偏重点，偏向物理概念。1- 文档(document)：是ES 所有可搜索数据的最小单位，它会被序列化成JSON格式(可以包含 不同的类型的字段)，保存到ES中。每个文档都有一个UID，可以自己定义，也可以交给系统生成。 1.1- 文档的组成
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2024-03-26 04:52:01
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1.Http基础知识Http定义了与服务器交互的不同方法，最基本的方法有4种，分别是GET，POST，PUT，DELETE。URL全称是资源描述符，我们可以这样认为：一个URL地址，它用于描述一个网络上的资源，而HTTP中的GET，POST，PUT，DELETE就对应着对这个资源的查 ，改 ，增 ，删 4个操作。到这里，大家应该有个大概的了解了，GET一般用于获取/查询 资源信息，而POST一般用
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2024-07-15 08:04:55
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# 学习 MongoDB 的文档嵌套以及与 Elasticsearch（ES）的整合
## 1. 整体流程概览
在学习 MongoDB 的文档嵌套及其与 Elasticsearch 的整合之前，我们需要明确实现的步骤。以下是整个流程的表格总结：
| 步骤 | 描述 | 目标 |
|----
原创
2024-10-23 04:22:32
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字符串常用方法合并 除了+号，concat()才是正经的合并字符串的方法复制 repeat(n)查找indexOf() 从头向尾，从左向右,找到第一个匹配的字符串，找不到返回-1lastindexOf() 取最后一个匹配字符串下标，从左向右删除和修改replace(target,value) 只能修改匹配到的第一个relpaceAll(target,value) 修改匹配到的所有的字符切割spli
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2024-04-07 06:46:14
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原创
2021-12-15 11:03:46
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.__插入文档 文档的值也可以是文档 内嵌文档 $push 用于向数组中添加一个新的元素 会添加重复的元素 db.users.update( { username:"tangseng" } , { $push : { "hobby.movies" : "Interstellar" } } )
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2023-09-22 14:46:03
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文档Document用户存储在es中的数据文档，相当于mysql的表中的一行，Json结构形式，由字段组成，常见数据类型如下：字符串：text、keyword，text是分词，keyword是不分词的数值型：long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float布尔：boolean日期：date二进制：binary范围类
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2024-05-29 07:28:51
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Elasticsearch笔记（二）安装与使用
理论知识索引、文档、节点、分片 索引、文档偏向开发人员 节点、分片偏向运维人员文档（Document）简介Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位
日志文件中的日志项一部电影的具体信息/一张唱片的详细信息MP3播放器里的一首歌/一篇PDF文档中的具体内容文档会被序列化成JSON格式，保存在Elasticsearc
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2024-06-05 21:13:09
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