OpenSearch是一个基于Elasticsearch的开源搜索和分析引擎，它与Elasticsearch有很多相似之处，但也有一些不同之处：开源许可证：OpenSearch使用ApacheLicense2.0开源许可证，而Elasticsearch使用的是ElasticLicense。ApacheLicense2.0是一种广泛使用的开源许可证，允许用户自由地使用、修改和分发OpenSearch。社区治理：OpenSearch的开发和维护由一个独立的社区组织负责，这个社区由一些大型科技公司和个人贡献者组成。而Elasticsearch的开发和维护由Elastic公司负责。功能特性：OpenS

博主介绍：🚀自媒体JavaPub独立维护人，全网粉丝15w+，csdn博客专家、java领域优质创作者，51ctoTOP10博主，知乎/掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和副业。🚀公众号：JavaPub⭐⭐简历模板、学习资料、面试题库等都给你💪🍅关注公众号【JavaPub】，回复：最少必要面试题，获取《10万字301道Java经典面试题总结(附答案)》pdf，背题更方便，一文在手，面试我有以下是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

1.es快照备份和还原原理es快照.png版本兼容官网说明https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/snapshot-restore.htmlES8版本兼容.pnges快照兼容.png2.下载查插件的地址https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/repository-hdfs/repository-hdfs-7.12.0.zip3.下载后放入到elasticsearch安装目录中的elasticsearch/plugins中[root@

原文链接ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。ElasticSearch安装方式参考：Linux安装ElasticSearchLinux安装elasticsearch-headWindows安装ElasticSearch1Spring项目项目GitHub地址：https://github.com/Snowstorm0/learn-es项目Gitee地址：https://gitee.co

1Elasticsearch1.1简介ES是使用Java编写的一种开源搜索引擎，它在内部使用Lucene做索引与搜索，通过对Lucene的封装，隐藏了Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTfulAPI然而，Elasticsearch不仅仅是Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。它可以被下面这样准确的形容：一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索。一个分布式实时分析搜索引擎。能胜任上百个服务节点的扩展，并支持PB级别的结构化或者非结构化数据。官网对Elasticsearch的介绍是Elasticsearch是一个分布式、可扩展、近实时的搜索与数据分析引擎。

1、背景我有一堆学生数据，其中湖北省的学生需要排在所有数据的最前面。其余省正序排序，对于同一个省的数据，按照年龄倒序排序。2、分析对于上方的排序需求，湖北省的学生数据需要排在前端，但是湖北省并不是一个字段，那么这个时候改如何实现呢？对于这种场景我们很容易就想到需要脚本scriptsort来实现。3、构建数据3.1mappingPUT/index_person{"settings":{"number_of_shards":1},"mappings":{"properties":{"id":{"type":"long"},"name":{"type":"keyword"},"age":{"type

API作用使用场景curllocalhost:9200/_cluster/health?pretty查看ES健康状态curllocalhost:9200/_cluster/settings?pretty查看ES集群的设置其中persistent为永久设置，重启仍然有效；trainsient为临时设置，重启失效curllocalhost:9200/_cat/nodes?v查看ES在线的节点存在节点缺失的情况可用该命令查看缺失节点为哪些curllocalhost:9200/_cat/master查看ES的主节点curllocalhost:9200/_cat/indicescurllocalhost

高性能日志存储与检索系统在现代应用开发中扮演着重要角色，它能够高效地存储、管理和检索大量的日志数据。下面将介绍如何利用MongoDB和Elasticsearch这两个强大的工具来构建一个高性能的日志存储与检索系统。主要包括数据结构设计、数据导入、查询优化、索引管理以及系统监控等方面的内容。一、数据结构设计1、日志数据结构：根据实际需求设计合适的日志数据结构，通常包括时间戳、日志级别、日志内容、请求信息等。可以根据业务需求进行扩展，如添加用户ID、请求IP等字段。2、集合设计：在MongoDB中创建合适的集合（Collection）来存储日志数据，根据数据的大小和访问模式选择适当的分片策略，确保

一、前言之前我们学习了布尔查询，知道了filter查询只在乎查询条件和文档的匹配程度，但不会根据匹配程度对文档进行打分，而对于must、should这两个布尔查询会对文档进行打分，那如果我想在查询的时候同时不去在乎文档的打分（对搜索结果的排序），只想过滤文本字段是否包含这个词，除了filter查询，我们还会介绍ConstantScore查询。相反，如果想干预这个分数，我们会使用FunctionScore查询，这些都会在后面介绍到。二、ConstantScore查询如果不想让检索词频率TF（TermFrequency）对搜索结果排序有影响，只想过滤某个文本字段是否包含某个词，可以使用Consta

前言elasticsearch给我们提供了很强大的搜索功能，但是有时候仅仅只用相关度打分是不够的，所以elasticsearch给我们提供了自定义打分函数function_score，本文结合简单案例详解function_score的使用方法，关于function-score-query的文档最权威的莫过于官方文档:function_score官方文档基本数据准备我们创建一张新闻表，包含如下字段：字段类型说明idLong新闻IDtitlestring标题tagsstring标签read_countlong阅读数like_countlong点赞数comment_countlong评论数rankd