个人技术分享

Elasticsearch集群内如何使用reindex迁移索引，完成分片的拆分

根据实际的生产场景，reindex对源集群性能带来的影响非常大，不建议这样使用。reindex的逻辑是先查询，再写入，一次全量的查询和持续的写入，想想就知道对源集群有多大的压力。如果你的磁盘性能又特别差，集群负载本身就比较高，那你完蛋了。建议最好的方式是将索引迁移至新的es集群中，这样源集群只会涉及到查询，影响最小，新集群刚开始无业务压力，写入不会增加太大的负担。

全文检索&ElasticSearch简介

全文检索是一种通过对文本内容进行全面索引和搜索的技术。它可以快速地在大量文本数据中查找包含特定关键词或短语的文档，并返回相关的搜索结果。全文检索广泛应用于各种信息管理系统和应用中，如搜索引擎、文档管理系统、电子邮件客户端、新闻聚合网站等。它可以帮助用户快速定位所需信息，提高检索效率和准确性。正排索引(Forward Index)和倒排索引(Inverted Index)是全文检索中常用的两种索引结构，它们在索引和搜索的过程中扮演不同的角色。

全文检索&ElasticSearch简介

全文检索是一种通过对文本内容进行全面索引和搜索的技术。它可以快速地在大量文本数据中查找包含特定关键词或短语的文档，并返回相关的搜索结果。全文检索广泛应用于各种信息管理系统和应用中，如搜索引擎、文档管理系统、电子邮件客户端、新闻聚合网站等。它可以帮助用户快速定位所需信息，提高检索效率和准确性。正排索引(Forward Index)和倒排索引(Inverted Index)是全文检索中常用的两种索引结构，它们在索引和搜索的过程中扮演不同的角色。

全文检索&ElasticSearch简介

全文检索是一种通过对文本内容进行全面索引和搜索的技术。它可以快速地在大量文本数据中查找包含特定关键词或短语的文档，并返回相关的搜索结果。全文检索广泛应用于各种信息管理系统和应用中，如搜索引擎、文档管理系统、电子邮件客户端、新闻聚合网站等。它可以帮助用户快速定位所需信息，提高检索效率和准确性。正排索引(Forward Index)和倒排索引(Inverted Index)是全文检索中常用的两种索引结构，它们在索引和搜索的过程中扮演不同的角色。

探索移动云：我的ES与Kibana之旅

可以看到有五大方向的免费使用，选择一个自己喜欢的类型，或者是自己需要的，点击0元试用。跳转登录界面，并且完成实名认证后。这里我选择的是CentOS7.5，且各种参数人家都给你自动选择好了。欧克啊，到这里我们就拥有了一台云主机，也称服务器。点击管理控制台，前往控制台查看。然后可以看到都是0元，是不是非常开心，然后点击前往支付。新用户即可登录免费使用1个月的云主机。到这里就确实拥有了一台云主机，接下来进行安全组配置。

Elasticsearch段合并的原理

自动刷新流程每秒会创建一个新的段（由动态配置参数refresh_interval决定），导致短时间内段数量暴增。而段数目太多会带来众多问题，包含但不限于如下几点。❑资源消耗：每一个段都会消耗文件句柄、内存和CPU运行周期。❑搜索变慢：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上述问题。小段被合并到大段，这些大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文档从文件系统中清除。

关于搜索引擎链路

搜索引擎的工作流程包括爬虫抓取网页内容、索引处理、查询处理、检索与排名以及结果呈现。在查询处理阶段，搜索引擎需进行多个步骤来优化搜索效果。首先是分词，将查询词分解为独立词汇单元。接着是词权重判别，识别查询中的关键和非关键部分。然后进行类目识别与分类，以提高检索准确性。意图识别也是关键步骤，通过识别查询中的时效性和地域性意图，提升搜索结果的相关性。查询词改写和纠错则帮助改进用户输入，增强搜索匹配度。召回阶段包括关键词召回（如BM25）和语义召回（如DSSM双塔模型），用于匹配相关文档。最后，通过排序模型对召回

Elasticsearch优点和缺点以及要点和难点具体应用

3.实时搜索与分析：Elasticsearch具有近实时的搜索能力，能够快速地索引和更新数据，并实时返回搜索结果。5.多租户与安全性：Elasticsearch支持多租户模式，可以在同一个集群中创建多个独立的索引，实现数据的隔离和共享。此外，它还支持故障转移和自动恢复，可以实现无缝的集群管理和维护，提高了系统的可靠性和容错性。4.数据同步问题：在需要添加新数据与新字段的时候，如果Elasticsearch进行搜索，可能需要重新修改格式，导致之前的数据需要重新同步。这可能会对数据的管理造成一些困难。

Elastic Cloud 将 Elasticsearch 向量数据库优化配置文件添加到 Microsoft Azure

今天，我们很高兴地宣布，我们的 Elastic Cloud Vector Search 优化硬件配置文件现已可供 Elastic Cloud on Microsoft Azure 用户使用。此硬件配置文件针对使用 Elasticsearch 作为向量数据库来存储密集或稀疏嵌入的应用程序进行了优化，以用于由 RAG（检索增强生成）支持的搜索和生成 AI 用例。

ElasticSearch插件版本与ES版本不对应的解决方案

最近需要给es安装ik、hanlp分词器和ingest-attachment管道，服务器已有的es版本为8.5.3（似乎太新了），hanlp和ingest-attachment都没有这么高的版本，因此只能下载相对老的版本，然后自己修改配置文件中的内容，再进行安装。请把“7.10.2”替换为你要下载的版本，如果存在此版本会直接弹窗下载，否则可能是没有此版本的插件，需要换一下版本号。找到plugin-descriptor.properties文件。最后成功启动，正常运行，

ElasticSearch插件版本与ES版本不对应的解决方案

最近需要给es安装ik、hanlp分词器和ingest-attachment管道，服务器已有的es版本为8.5.3（似乎太新了），hanlp和ingest-attachment都没有这么高的版本，因此只能下载相对老的版本，然后自己修改配置文件中的内容，再进行安装。请把“7.10.2”替换为你要下载的版本，如果存在此版本会直接弹窗下载，否则可能是没有此版本的插件，需要换一下版本号。找到plugin-descriptor.properties文件。最后成功启动，正常运行，