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本文介绍了Elasticsearch的核心架构概念和基本操作。架构部分包括：集群（Cluster）由多个节点组成，节点（Node）分为主节点、数据节点等类型，分片（Shard）包括主分片和副本分片。基本概念涵盖文档（Document）和字段（Field），索引（Index）和映射（Mapping）。操作部分详细说明了索引库的创建、查询、修改和删除，以及文档的新增、查询、删除和修改（全量和增量）方法。全文提供了Elasticsearch的完整操作指南。

通过这个简单的示例，你已经成功地将Elasticsearch集成到了SpringBoot应用程序中。这使得你能够轻松地实现全文搜索功能，提升了应用程序对大量数据的管理和检索效率。当然，根据具体业务需求，你还可以进一步优化和扩展这个基础架构，使用Elasticsearch提供的更高级功能。希望这篇文章能够帮助你在SpringBoot项目中利用Elasticsearch实现强大的全文搜索功能。

Kibana数据可视化推出全新配色方案，作为设计系统视觉刷新的一部分。该方案基于Elastic品牌形象，在OKLCH色彩空间通过数学生成10种色调，包含5种基础色的深浅组合。新方案解决了旧系统无法支持复杂场景的问题，提升了一致性和可访问性（WCAG标准4.5:1对比度），同时优化了堆叠图表等场景的可读性。方案于2024年11月测试，2025年4月随Kibana9.0正式发布，为严重性等级等场景提供了统一处理标准。团队将持续迭代改进可视化体验。

本文整理了2025年最新实用的Git常用命令大全，涵盖日常开发全流程。包括基础配置、仓库克隆、本地开发操作、分支管理、撤销修复、远程仓库管理等核心命令。重点介绍了高频使用的gitstatus、gitcommit、gitpush/pull等基础命令，以及gitswitch、gitstash等实用技巧。同时提供了SSH配置、冲突解决等常见问题解决方案，并推荐了提升效率的命令别名。这些命令覆盖了95%的日常开发需求，是开发者必备的Git速查手册。

架构设计：ElasticSearch+HBase海量存储架构设计与实现

Setter@Getter@Data@Document(indexName="account_info_index")//对应ES索引名//由分布式id生成器生成//SpringDataElasticsearch仓库接口//方法名解析查询：根据账户名模糊搜索//根据手机号精确查询。

本文分类介绍了Elasticsearch中用于查询隔离、限流和保护的主要插件。首先介绍了官方和主流插件如SearchGuard和ReadonlyREST，它们提供基于角色的查询限制、速率控制等功能。其次介绍了专用查询管理插件QueryGuard和SearchProfiler，专注于查询保护和诊断。文章还展示了自定义开发插件的示例代码，以及监控告警插件如HQ和Prometheus的配置方法。这些插件共同构成了Elasticsearch查询隔离和保护的技术方案。

假如我们要查第100页数据，每页查十条，也就是查第990到1000这十条数据。但并不是简单的查到这1000条数据然后返回最后十条，而是把每个分片前1000条数据都拿出来合并到一起排序，选出前1000条然后返回最后十条。当要查询第一万页数据时，数据量极大，可能会导致内存炸裂。不能修改索引库已有的字段，因为之前创建好的倒排索引跟分词会受到干扰，对索引库影响很大。数据库采用正向索引：一般情况下会根据id创建索引，形成B+树，如果根据id检索效率就会比较高。先创建好mapping映射，在Java客户端创建索引库。

本文提供了一套完整的ElasticStack（ELK）与Redis集成部署指南，适用于Ubuntu/CentOS系统。主要内容包括：1）环境准备要求（8GB内存、20GB磁盘、Java11+）；2）典型架构拓扑（Filebeat→Redis→Logstash→Elasticsearch→Kibana）；3）分步安装配置各组件（Java、Redis、Elasticsearch、Logstash、Filebeat、Kibana）；4）完整链路验证方法；5）系统优化与安全加固建议；6）故障排查技巧；7）提供监控

摘要：解决Filebeat写入Elasticsearch时日志时间差8小时的问题。尝试通过配置timezone参数无效后，采用JavaScript脚本手动处理时区偏移：在获取日志时间后，使用setMinutes()方法加上本地时区偏移量（getTimezoneOffset）来修正时间戳。该方法通过script处理器实现，能准确将日志时间转换为正确的UTC时间存储到@timestamp字段。

摘要：Elasticsearch节点启动失败，日志显示"UnrecognizedVMoption'UseAVX=2'"错误

分布式搜索中的Elasticsearch面临查询流程复杂性和相关性算分失真两大挑战。Query-Then-Fetch机制通过两阶段处理：Query阶段各分片独立计算并返回TopN文档，Fetch阶段聚合完整数据。分片本地统计导致BM25算法算分偏差，解决方案包括单分片模式、DFS查询模式（预收集全局统计量）和混合方案。NestJS集成示例展示了基础检索和DFS算分修正的实现。关键点在于分片选择必须覆盖所有ID，深分页需调整参数，DFS模式虽提升算分准确性但增加性能开销。

基于FlinkCDC的实时数据集成方案本教程演示了使用FlinkCDC实现多源数据实时ETL的方案。通过DockerCompose部署MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch和Kibana环境，构建完整的流式数据处理链路。方案包含：数据源准备：MySQL存储商品和订单数据，PostgreSQL存储物流信息实时处理：FlinkSQL通过CDC连接器捕获源库变更，执行实时JOIN结果输出：将富化后的订单数据写入Elasticsearch可视化：通过Kibana展示实时

exa是一个现代化的ls命令替代品，使用Rust语言编写，提供了更丰富的功能和更好的默认设置。本文将详细介绍如何将exa适配到HarmonyOS平台，包括交叉编译配置、构建脚本编写以及使用说明。v0.10.1构建系统转换：从Makefile转向Cargo，需要理解Rust的构建系统交叉编译配置：正确配置Rust工具链和目标平台链接器配置：通过配置HarmonyOSSDK的链接器环境变量：使用Cargo特定的环境变量格式配置工具链。

浏览器访问http://192.168.73.128:9200、http://192.168.73.128:9200查看节点Node1、Node2的信息。-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作Logstash的配置（如果是空，则默认使用stdin作为输入，stdout作为输出）。pretty检查群集状态信息。浏览器访问http://192.168.73.129:9100/查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。

kibana应该有一些非常实用的场景，仅仅作为一个可视化的esdql图形化界面是很重的，跟原有的postman功能使用上会重叠。execution_hint可以不指定，es会自己选取。，利用aggs聚合处理结果集,aggs可以嵌套。已预设聚合函数包括桶聚合与度量聚合。

这里只做演示和介绍，如果只需要了解在Java中使用可跳过，去看第四部分，但是这些还是很有必要了解一下。Docs。

Elasticsearch是一个开源分布式搜索引擎，具有分布式、自动发现、索引分片等特点。它通过RESTfulAPI隐藏Lucene复杂性，实现全文搜索功能。安装步骤包括添加仓库秘钥、安装ES服务、配置外网访问等。Kibana是ES的数据分析与可视化平台，提供交互式控制台。核心概念包括索引（类似数据库）、文档（数据单元）和字段（数据属性）。ES支持多种数据类型，如字符串、整数、日期等。安装完成后可通过Kibana进行数据管理和分析。

本文演示了如何通过FlinkCDC实现SqlServer到Elasticsearch的数据实时同步。主要步骤包括：使用DockerCompose部署SqlServer2019、Elasticsearch7.6.0和Kibana7.6.0环境在SqlServer中创建inventory数据库和products/orders表，并开启CDC功能配置Flink环境，添加SqlServerCDC和Elasticsearch连接器在FlinkSQL中定义CDC源表和ES目标表通过SQL实现表关

非侵入性：同步逻辑独立于业务代码。事务一致性：仅捕获已提交的事务，保证时序正确。高性能：毫秒级延迟，对MySQL无额外负载。数据完整性：支持捕获INSERT、UPDATE、DELETE操作，确保下游数据一致。通过Canal，企业可以构建可靠、高可用的数据通道，为实时数据平台和用户体验优化提供坚实基础。

本文演示了如何使用FlinkSQL实现OceanBase到Elasticsearch的实时数据同步。通过DockerCompose启动包含OceanBaseCE、oblogproxy、Elasticsearch和Kibana的测试环境，在OceanBase中创建示例订单和商品表并插入数据。配置Flink环境后，使用OceanBaseCDC连接器定义源表，通过FlinkSQL将两表实时Join并写入Elasticsearch结果表。最终可在Kibana中实时查看数据变化，验证INSERT/UPDAT

本文介绍了如何通过Docker和FlinkCDC实现Db2到Elasticsearch的实时数据同步。首先使用docker-compose部署Db2、Elasticsearch和Kibana环境。然后在Flink中配置Db2CDC源表和Elasticsearch目标表，通过SQL建立同步管道。随后演示了在Db2中执行增删改操作后，数据如何实时反映到Elasticsearch索引中。文章还提供了Kibana查看数据的方法，并指出可扩展方向，如实时ETL、多表join等。整个流程构建了一个完整的Db2→Fl

本文介绍了电商系统搜索功能的设计与实现，包括核心需求、架构设计、索引与查询优化，以及SpringCloud与Elasticsearch的集成方案。重点阐述了高相关性搜索、个性化体验、性能优化等关键点，并提供了实际代码示例。文章还探讨了语义搜索、机器学习排序等高级功能，最后给出版本兼容、监控和渐进式实施等实践建议。通过合理的架构设计和优化策略，可构建高效稳定的电商搜索系统。

全文检索是以非结构化数据为对象的计算机检索技术，允许用户通过自然语言直接匹配文本中的字符、词语或短语进行内容搜索，其核心流程包括文本索引构建与快速匹配查询。该技术通过分词处理将文档切分为独立词汇，基于倒排索引建立词汇与文档的映射关系，支持通配符、模糊搜索、精确短语检索等多种查询方式，并采用BM25算法进行相关性排序。全文检索系统由索引构建、查询处理、结果展示三大模块构成，其中索引核心采用层次化存储结构，支持分布式分片与副本机制以实现高可用性。