Elasticsearch 聚合
聚合是一种基于搜索的数据汇总，通过组合可以完成复杂的操作。聚合可以对文档进行汇总、分组等。通过聚合，我们会得到一个数据的概览，是分析和总结全部的数据，而不是寻找单个文档。
分布式搜索引擎ElasticSearch之高可用集群搭建配置
主节点负责创建索引、删除索引、分配分片、追踪集群中的节点状态等工作， 主节点负荷相对较轻， 客户端请求可以直接发往任何节点， 由对应节点负责分发和返回处理结果。一个节点启动之后， 采用 Zen Discovery机制去寻找集群中的其他节点， 并与之建立连接， 集群会从候选主节点中选举出一个主节点， 并且一个集群只能选举一个主节点， 在某些情况下， 由于网络通信丢包等问题， 一个集群可能会出现多个主节点， 称为“脑裂现象”， 脑裂会存在丢失数据的可能， 因为主节点拥有最高权限， 它决定了什么时候可以创建索引， 分片如何移动等， 如果存在多个主节点， 就会产生冲突， 容易产生数据丢失。
Elasticsearch 复合查询——多字符串多字段查询
有时我们在搜索电影的时候，包含了多个条件，比如主演是周星驰，打分8分以上，上映时间是1990年~2001年的，那么Elasticsearch又该如何帮我们做查询呢？这里我们可以用 bool 查询来实现需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的 bool 查询。
ElasticSearch(ES)使用Nested结构存储KV及聚合查询
本文将讨论如何在ElasticSearch中使用nested结构进行数据的存储、查询和聚合，并结合K-V场景讨论ElasticSearch针对field数量限制的解决方案。
ElasticSearch 集群安全
在安装完 ES 后，ES 默认是没有任何安全防护的。ES 的安全管理主要包括以下内容：身份认证：鉴定访问用户是否合法。用户鉴权：设置用户有哪些访问权限。传输加密：数据在传输的过程中，要加密。日志审计：记录集群操作等...
数据同步工具 Elasticsearch-datatran v6.2.8 发布
数据同步工具 Elasticsearch-datatran 6.2.8 发布，Elasticsearch-datatran 由 bboss 开源的数据同步迁移工具，支持在Elasticsearch、关系数据库、Mongodb、HBase、Hive、Kafka、文本文件、SFTP/FTP多种数据源之间进行海量数据同步。
图解 ElasticSearch 原理，你可收好了！
Elasticsearch 是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，目前国内诸多互联网大厂都在使用，包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米、vivo 等。除了搜索之外，结合 Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack 还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别异常状况。
elasticsearch备份和还原（基于hdfs）
备份和还原，为什么elasticsearch还需要备份呢，明明可以设置副本做到高可用，那怕啥呢？其实在实际的生产环境中，一般最终的结果数据都是要备份的，这样的做的目的，就是能够以最快的速度还原数据，找回数据。明明mysql可以有主从，es有副本，备份干啥呢？不就是为了万无一失吗，生产环境有时候压力会很大，像mysql频繁的插入和删除数据也会导致binlog日志同步延迟，有时候就不一定能够做到同步，还有就是误操作删除了一些有用的数据呢，对吧，这个叫做有备无患。es也同样，万一一波操作猛如虎，一把把某个索引删除了呢，没有备份，到时候怎么死的都不知道呢，所以呢，从集群的角度去思考，权限，数据备份，高可用，节点拓展等都很重要。elasticsearch备份数据有很多选择，本地呀，Amazon S3, HDFS, Microsoft Azure, Google Cloud Storage这些都可以，但是我这里选择了hdfs，因为做大数据的熟悉呀，还有就是hdfs就是一个分布式的存储系统，也是数据高可用的呀，只要集群不椡，我数据依然完整，所以一点都不方了，所以这篇文章是基于HDFS的Elasticsearch的数据备份和还原。
elasticsearch如何设计集群
在写本文时就在想，如果让你负责一个elasticsearch集群，从零开始，你会从哪些方面考虑？我们也知道es基本都是开箱即用，而且也很好用，配置参数也用默认的就好，只是这么简单的用不难，但是要想更好的用好es集群，那要怎么去做设计呢？我们知道想要用es集群，首先要安装es集群，当然es安装需要硬件，也就是服务器的支撑，如果安装好了es集群，也不能空跑吧，所以要有数据，所以要写入数据，当然写入数据是为了后期有所用，比如查询数据，做分析等。用是可以了，如果数据量增大，业务更加复杂，还要考虑如何更好的用，怎么用可以提高效率？一个集群也不可能只有一个人用呀，如果很多人用，就会存在不安全，需要考虑权限吧，想想也算健全了，但是万一哪天机器出问题了，数据丢失了怎么办？
Docker Elasticsearch 集群配置
公司项目有些mysql的表数据已经超过5百万了，各种业务的查询入库压力已经凸显出来，初步打算将一个月前的数据迁移到ES中，mysql的老数据就物理删除掉。首先是ES使用起来比较方便，对于项目初期存储一些不能删除但又一般使用不到的数据比较合适，还有就是ES的存储采用索引分片式，使用数据的创建时间分片也很合适。
elasticsearch7.8权限控制和规划
由于在版本7开始，x-pack可以免费使用了，但是权限控制免费的不够细，但是控制到索引级别都基本够用了。付费的可以体验更细致的权限控制。本文的基础是已经有了es集群的基础上进行的。官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.8/secure-cluster.html一、集群权限配置假设你已经安装了elasticsearch7.8的集群，并且能够正常的运行。接下就是来配置权限；在elasticsearch.yml配置文件中新增（每个节点）：xpack.security.enabled: truexpack.securi...
Elasticsearch 集群的正确重启方式（qbit）
本文对 Elasticsearch 7.10 适用正确关机是为了防止数据丢失或集群混乱（如脑裂），也可避免无意义的重新分片官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/restart-cluster.html。方式一所有 master 机器配置 recover 策略，示例如下# 有 20 个数据节点加入集群就开始恢复分片...