Elasticsearch 开发手册.PDF

Elasticsearch 开发手册.PDF Elasticsearch 是一个开源的、分布式的、提供多用能的全文搜索引擎，也是基于 Lucene 搜索的服务器，可以近乎实时地存储和搜索数据。Elasticsearch 能很方便地用于对大量数据进行搜索和分析，充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性，能够使数据在生产环境中变得更富有价值。 Elasticsearch 的主要应用场景有： * 网站搜索、代码搜索等 * 日志管理、日志分析、日志安全指标监控、应用性能监控、Web 抓取舆情分析等 * 利用 Elasticsearch 的高性能和分布式部署特征，可以对海量的业务订单数据进行分析和处理，还能利用 Elasticsearch 的聚合函数和分析能力统计出各种各样的数据报表。 Elasticsearch 全家桶介绍： * Kibana：Kibana 可以理解为 Elasticsearch 的管理平台，类似于 Navicat、DBeaver 等工具。可以通过 Kibana 很方便地对 Elasticsearch 进行数据操作。Kibana 可以实现数据可视化，它的作用是在 Elasticsearch 中对数据进行管理和展现。它能够通过图表的形式把数据呈现给用户。Kibana 可以提供各种可视化的图表，只需要简单地配置即可。Kibana 还可以通过机器学习技术对异常情况进行检测，以提前发现可疑的问题。 * Logstash：Logstash 是一个动态数据收集管道，它拥有可扩展的插件生态系统，支持从不同来源收集数据和转换数据（过滤和处理），并将转换后的数据发送到不同的存储库中。Logstash 能够与 Elasticsearch 强力协同工作。在数据抽取 ELT 领域，ES 全家桶 ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）赫赫有名。 Elasticsearch 开发手册： * 倒排索引：Elasticsearch 的核心设计理念就是采用了倒排索引机制。倒排索引的方式是，根据内容分词后创建索引，索引后的存储方式为：index -> docId -> 字段值。这样在检索的时候，输入内容就可以快速匹配到相关的记录。 * 分词器：分词是搜索引擎的最常见的概念。好的分词能够很好地提高索引效率和搜索命中率。Elasticsearch 默认为 standard analyzer，通常用于处理英语语法，一般以空格拆分。对于中文，会被拆分成一个个词。有很多的中文分词器，例如 jieba 分词器、ik 分词器等。不同的分词器，有不同的分词方式和策略。采用的分词器后，对数据索引和数据检索时均采用同样的分词方式。 Elasticsearch 是一个功能强大且灵活的搜索引擎，可以满足各种搜索和分析需求。通过了解 Elasticsearch 的核心概念和应用场景，可以更好地应用 Elasticsearch 来解决实际问题。