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找到做网站的公司,平面设计师上的网站,网站建设方面的书籍,做抽奖网站合法吗Elasticsearch搜索流程及原理详解 1. Elasticsearch概述1.1 简介1.2 核心特性1.3 应用场景2. Elasticsearch搜索流程2.1 搜索请求的发起2.2 查询的执行2.3 结果的聚合与返回3. Elasticsearch原理详解3.1 倒排索引3.2 分布式架构3.3 写入流程3.4 读取流程4. 技术细节与操作流程4…

Elasticsearch搜索流程及原理详解

  • 1. Elasticsearch概述
    • 1.1 简介
    • 1.2 核心特性
    • 1.3 应用场景
  • 2. Elasticsearch搜索流程
    • 2.1 搜索请求的发起
    • 2.2 查询的执行
    • 2.3 结果的聚合与返回
  • 3. Elasticsearch原理详解
    • 3.1 倒排索引
    • 3.2 分布式架构
    • 3.3 写入流程
    • 3.4 读取流程
  • 4. 技术细节与操作流程
    • 4.1 索引创建与配置
    • 4.2 数据写入
    • 4.3 搜索查询
    • 4.4 聚合查询
  • 5. 案例分析
    • 5.1 日志分析案例
      • 5.1.1 数据导入
      • 5.1.2 聚合查询
    • 5.2 监控系统案例
      • 5.2.1 数据模型
      • 5.2.2 搜索与报警
  • 6. 流程图与脑图
    • 6.1 搜索流程图
    • 6.2 架构脑图
  • 7. 总结
  • 2. 架构原理
    • 2.1 分布式架构
    • 2.2 节点与集群
    • 2.3 分片与副本
  • 3. 索引原理
    • 3.1 倒排索引机制
    • 3.2 文档索引过程
  • 4. 搜索机制
    • 4.1 查询执行流程
      • 4.1.1 客户端请求
      • 4.1.2 请求路由
      • 4.1.3 分片查询
      • 4.1.4 结果聚合
      • 4.1.5 结果返回
      • 4.1.6 技术细节与命令示例
    • 4.2 相关性评分
      • 4.2.1 评分算法
      • 4.2.2 影响因素
      • 4.2.3 技术细节与命令示例
  • 5. 数据写入与更新
    • 5.1 数据写入流程
      • 5.1.1 写入请求的接收
      • 5.1.2 路由到主分片
      • 5.1.3 写入主分片
      • 5.1.4 数据同步到副本分片
      • 5.1.5 写入确认与响应
      • 5.1.6 技术细节与命令示例
    • 5.2 数据更新与删除
      • 5.2.1 数据更新流程
      • 5.2.2 数据删除流程
      • 5.2.3 技术细节与命令示例
  • 6. 性能优化
    • 6.1 硬件优化
      • 6.1.1 存储设备选择
      • 6.1.2 CPU和内存配置
      • 6.1.3 网络优化
    • 6.2 索引设置优化
      • 6.2.1 分片和副本配置
      • 6.2.2 索引生命周期管理(ILM)
      • 6.2.3 映射和设置优化
    • 6.3 查询语句优化
      • 6.3.1 使用Filter Context
      • 6.3.2 避免深度分页
      • 6.3.3 预索引聚合字段
      • 6.3.4 避免使用复杂的脚本
  • 7. 配置与管理
    • 7.1 配置文件详解
      • 7.1.1 集群名称和节点设置
      • 7.1.2 网络设置
      • 7.1.3 路径设置
      • 7.1.4 内存锁定
      • 7.1.5 线程池和垃圾回收
    • 7.2 集群管理命令
      • 7.2.1 查看集群健康状态
      • 7.2.2 查看节点信息
      • 7.2.3 查看索引信息
    • 7.3 监控与日志
      • 7.3.1 监控集群
      • 7.3.2 查看日志

1. Elasticsearch概述

1.1 简介

Elasticsearch,一个基于Apache Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,以其强大的全文搜索能力、分布式架构和近实时数据处理而闻名。它能够处理PB级别的数据,并提供毫秒级的查询响应。Elasticsearch通常与Logstash和Kibana一起使用,合称为ELK Stack,用于日志分析、监控、搜索等场景。

1.2 核心特性

Elasticsearch的核心特性包括:

  • 分布式架构:允许水平扩展,无单点故障。
  • 全文搜索:提供快速的文本分析和搜索能力。
  • 近实时搜索:数据更新后,几乎可以立即搜索到新数据。
  • 高可用性:通过副本分片实现高可用性。
  • 多租户:支持在单个集群上运行多个独立的索引。
  • RESTful API:提供易于使用的RESTful接口,简化开发。

1.3 应用场景

http://www.yayakq.cn/news/786005/

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