elasticsearch应用场景,elasticsearch 应用

ElasticSearch海量数据使用简述

方便与 SpringBoot 的版本兼容。在 application.properties 全局配置文件中，配置 elasticsearch 自定义环境变量 至此，客户端配置完毕，项目启动的时候，会自动注入到 Spring 的 ioc 容器里面。

底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务，我们决定在项目中使用Elasticsearch。

Elasticsearch既可以搜索、也可以保存数据。它提供了一种半结构化、不依赖schema并且基于JSON的模型，你可以直接传入原始的JSON文档，Elasticsearch会自动地检测出你的数据类型，并对文档进行索引。

单从数字上当然能看出来，但是如果使用热力图表达的话会更加的明显。

今天细说一下elasticsearch的update更新功能，以及如何利用script脚本更新数据。

es/logstash/kibana框架是用于什么

1、Logstash：日志收集工具，可以从本地磁盘，网络服务（自己监听端口，接受用户日志），消息队列中收集各种各样的日志，然后进行过滤分析，并将日志输出到Elasticsearch中。

2、Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具，几乎支持所有类型的日志，能够接收多种来源的日志，包括syslog、mq，并且能够输出到多种介质中，包括es，邮件等等。

3、nutch和logstash用来搞数据 nutch是做爬虫，从外部采集数据。 logstash是做日志采集转换，从内部采集日志做分析。说到爬虫，现在用python很多吧，python下的urllib、requests、crawler，都是爬虫神器。

4、放es数据如下：日志数据：ES适合存储日志数据，可以使用Logstash将不同来源的日志数据收集到ES中，通过Kibana进行可视化分析。

5、注：Logstash意思是日志存储，下文中对本词使用英文。

6、ELK是三个开源软件Elasticsercher、Logstash、Kibana的缩写，现在又增加一个 Beats 轻量级日志搜集工具用于在各种服务器上搜集日志后传给logstash。

es的用法区别是什么?

英语复数加s和es的区别是一般情况下直接加s，单词以s，x，sh，ch结尾的词加es。以辅音字母加y结尾的词，变y为i再加-es，部分以f结尾的词，变f为ves，以o结尾的词，加“-s”或“-es”。

一般情况下，在动词后+s；以辅音字母加“y”结尾的动词，要先将“y”变为“i”然后再加“es”；以“s、x、ch、sh”结尾的动词在词尾加“es”；以“o”结尾的动词，在词尾加“es”。

直接在名词末尾加s。如：desk-desks 以s，x，sh，ch结尾的加es，如：box-boxes，brush-brushes，match-matches 以y结尾，前为辅音字母，要变y为i+es。如：baby-babies。

Elasticsearch

elasticSearch天然具有分布式的特征，实现水平扩容时通过 分片预分配 。在创建索引时，选择合适的分片数。

elasticsearch：英式音标：[lstk] [st]：美式音标：[lstk] [st]。

Elasticsearch 中的结构化搜索，即面向数值、日期、时间、布尔等类型数据的搜索，这些数据类型格式精确，通常使用基于词项的term精确匹配或者prefix前缀匹配。本文还将新版本的“text”，“keyword”进行说明，还有Term查询。

elasticsearch模板介绍 这里说明下，elasticsearch8的模板接口发生了一些变化，_template接口将在后期被废弃（虽然还能使用，不推荐），所以本文不介绍这个接口。既然有废弃的那肯定有新的方式来玩模板了。

Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。搜索引擎，不支持join表等操作。主要用于全文检索。不适合做数据库。