Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能，集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置，以确保Elasticsearch集群的高效运行。
Elasticsearch处理并发写入和读取请求的能力是其作为高性能搜索和分析引擎的核心特性之一。为了实现这一点，Elasticsearch采用了多种策略和技术，包括分片、副本、事务日志、队列以及多线程处理等。下面将详细解释这些机制如何协同工作以处理高并发请求。
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示，查询分离的实现思路如下。 1）如何触发查询分离？ 2）如何实现查询分离？ 3）查询数据如何存储？ 4）查询数据如何使用？ 5）历史数据如何迁移？ • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库，即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说，查询分离的触发逻辑分为3种。 1）修改业务代码，在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示，每次客服单击更新工单的按钮后，
ES提供了3中解决深度翻页的操作，分别是scroll、sliced scroll 和 search after。
Clickhouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse 在这两年的 OLAP 领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大规模使用。
一个节点在默认情况会下同时扮演:master eligible，data node 和 ingest node。
最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少，这次总结一下，然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构，毕竟总不能就只了解个倒排索引吧。本文标题就是我遇到过的两个问题，所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结。
以下是 ElasticSearch 面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。JavaPub在这里整理这些容易忘记的重点知识及解答，建议收藏，经常温习查阅。
在Elasticsearch中，线程池是用于管理线程资源和控制并发度的关键组件。它通过将不同类型的操作映射到不同的线程池中，实现了资源的隔离和优化。Elasticsearch的线程池设计考虑了不同类型的操作对CPU、IO和内存等资源的需求，以及操作的优先级和并发度。
因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好、集群不够稳定，询问关于Elasticsearch的调优，但是每次都是一个个点的单独讲，很多时候都是case by case的解答，本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优，以下仅为自己日常经验之谈，如有疏漏，还请大家帮忙指正。
Lucene是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在2000年开源，最初由鼎鼎大名的Doug Cutting开发，是基于Java实现的高性能的开源项目。Lucene采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效地实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。我们所熟知的Elasticsearch，Solr都是基于Lucene工具包进行开发的全文搜索引擎，因此理解Lucene也可以帮助我们更好的理解Elasticsearch原理。
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。
Elasticsearch 中的深度分页（deep pagination）是一个常见但挑战性的问题。深度分页是指从搜索结果中检索距离起始位置很远的页面，例如第100页或更远的页面。在 Elasticsearch 中处理深度分页时，需要考虑性能和效率问题。
近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。
在使用 Elasticsearch 时，频繁更新文档是一种常见误区。这不仅影响性能，还可能导致系统资源的浪费。
TLDR: Elasticsearch 的速度高达 OpenSearch 的 12 倍 - 我们在 Elastic 收到了大量关于 Elasticsearch 和 OpenSearch 性能差异的询问，特别是在语义搜索/向量搜索方面。为了解决这个问题，我们进行了性能测试，以提供一个清晰的数据驱动比较。结果显示，Elasticsearch 的向量搜索速度高达 OpenSearch 的 12 倍，因此需要的计算资源更少。这反映了 Elastic 在巩固 Lucene 作为最佳向量数据库方面的专注，适用于搜索和检索用例。
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写，这意味着我们必须注意堆内存的设置。
ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合，查询和添加数据的配置使用过程。基于Hive0.13.1、Hadoop-cdh5.0、ElasticSearch 2.1.0。
随着企业对近实时搜索的迫切需求，Elasticsearch 受到越来越多的关注，无论是阿里、腾讯、京东等互联网企业，还是平安、顺丰等传统企业都对 Elasticsearch 有广泛的使用，但是在 Elasticsearch 6.8 发布以前，大部分 Elasticsearch 功能都是付费的，开源版本的 Elasticsearch 在集群管控方面能力有限，鉴于此，通用的实施方案就是给 Elasticsearch 添加一层网关，从而实现对 Elasticsearch 的管控。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
集群配置为：8 个 node 节点，16 核 32G，索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。
Elasticsearch 是当前流行的企业级搜索引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。作为一个开箱即用的产品，在生产环境上线之后，我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能，其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化，主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
两句话了解它是什么 1. 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2. 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运维 容量规划 性能优化 问题诊断 滚动升级 搜索结果优化 查全率、查准率等指标 搜索与如何解决搜索的相似性问题 具体场景下的调优 对比传统数据库的区别主要在于 传统关系型数据库 事务性 Joi
国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。
这是系列文章的第五篇，主要探讨：Elasticsearch 出现 “429 reject 报错"，怎么办？
2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析（下）
这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
在当今世界，各行各业每天都有海量数据产生，为了从这些海量数据中获取想要的分析结果，需要对数据进行提取、转换，存储，维护，管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力，只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。 Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」，亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储，并且数据量都超过亿级别，甚至达到百亿级别。
以下是 ElasticSearch 面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。**JavaPub**在这里整理这些容易忘记的重点知识及**解答**，建议收藏，经常温习查阅。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警，不同于以往，查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现，仅123节点存在大量查询请求堆积。
导语 | 一波未平一波又起的疫情对大家的生活、工作造成了一定影响。在信息化飞速发展的今天，小伙伴们技术交流的方式也变得多样化。2021年8月21日下午，ES中文社区联合腾讯云在腾讯滨海大厦举办了深圳地区年度首次Meetup，活动采用线下现场参与、腾讯会议、云+社区线上同步直播的方式进行。来自腾讯、Tapdata、字节跳动、vivo的技术专家们给ES社区的小伙伴们带来了一场精彩的技术视听盛宴。 活动精彩回顾 一、社区发展 活动开始ES深圳分会主席杨振涛先生回顾了深圳Meetup历史并对本次活动表达了
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储，检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
近日，Elasticsearch 的创始人兼首席执行官Shay Banon 向腾讯云发出了一封“特別”的邮件，专程对腾讯团队为Elasticsearch开源社区做出的贡献表示了感谢。
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