前言： ElasticSearch是一个一个分布式的实时文档存储，每一个字段都可以被索引与搜索，并且能支持PB级别的结构化或者非结构化数据。早期我们应用的全局搜索是简单的SQL模糊查询，为了分担数据库压力所以用了ES，选择他的原因除了以上几点外，还有其提供的API方式简单，于任何对接的编程语言都适用。以下将以PHP的业务场景完善搜索功能。环境：
前言： 为了实践一下ElasticSearch的自定义相关度评分，使用了Expression脚本。但是在执行过程中却报错了，最后通过修改索引映射，添加别名和同步旧索引数据得以解决，所以以下也围绕这几项问题展开。 涉及知识：索引映射修改索引别名使用重建索引相关度评分 问题：1. 评分脚本执行报错。 (
前言： 上一篇实践了通过Logstash同步MySQL的几张关联表到Elasticsearch中。为了实现同一种业务需求，嵌套文档在资源开销和查询速度上要优于父子文档（针对少量数据的情况）。所以以下就实践一下嵌套文档的基本使用和，以及Logstash如何同步一对多关系表到ElasticSearch的嵌套文档中。 RESTf
前言 目前大部分业务开发中，ElasticSearch主要还是用来做搜索。而支撑搜索功能的数据结构比较单一，不会有数据嵌套或者多种关联之类的。尽管没有，但是有些小众需求可能还会有一对多查询的场景。为了实现和MySQL的Join类似的查询方式，以下以ES的父子文档方式储存，并详细演示Logstash如何将MySQL的多张有关联的表同步到ES的父子文
上一篇文章也简单的介绍了Logstash同步MySQL到ElasticSearch。批量同步虽说就配置文件不一样，但是实际操作的时候，也还会遇到不少的问题，比如reader不允许特殊字符(0x0)等等。下面也主要以几个问题来演示批量同步的过程，以及启动命令时如何排查报错的方法。
最近又重新在看ElasticSearch的文档，发现那些DSL语法全都忘记了，所以准备写一个用ES做储存的demo小项目。其实是用DSL代替之前项目的SQL，但是数据以及一些字段还是需要，所以就需要将以前的MySQL数据导入到ElasticSearch中。
ElasticSearch是一个一个分布式的实时文档存储，每一个字段都可以被索引与搜索，并且能支持PB级别的结构化或者非结构化数据。早期我们应用的全局搜索是简单的SQL模糊查询，为了分担数据库压力所以用了ES，选择他的原因除了以上几点外，还有其提供的API方式简单，于任何对接的编程语言都适用。
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