2025年elasticsearch（2025年elasticsearch 向量检索）
分布式搜索引擎-Elasticsearch
1、分布式搜索引擎-Elasticsearch Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，并基于RESTful web接口。
2、ElasticSearch是一个基于Lucene构建的分布式、RESTful搜索引擎，具有强大的全文搜索、实时数据分析和可视化能力。以下是关于ElasticSearch的详细介绍：底层架构：ElasticSearch的底层是开源搜索引擎Lucene，但直接使用Lucene需要编写大量代码且仅支持Java语言。
3、Elasticsearch（Elastic）是一个开源的搜索与分析引擎。以下是对Elasticsearch的详细解析：Elasticsearch的基本概念 Elasticsearch是一个分布式的RESTful搜索和分析引擎，它允许你集中存储数据，并对这些数据进行搜索、索引和分析。它是构建在Apache Lucene之上的，并继承了Lucene的强大搜索功能。
4、ES搜索引擎通过倒排索引提高了大数据下的数据查询效率，通过分布式的方式实现了大数据的存储与系统的高可用。采用ES搜索引擎可满足大数据量下的数据查询场景，利用现有的框架可极大地缩小开发成本，提升用户的使用体验。无论是对于开发人员还是对于最终用户来说，ES都是一个强大且高效的搜索解决方案。
5、Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，具有HTTP web接口和无模式的JSON文档。Elasticsearch不仅是一个搜索引擎，更是一个强大的数据分析引擎，能够处理PB级别的数据，并支持复杂的搜索和分析操作。
6、Elasticsearch是一款基于Lucene的分布式实时全文搜索引擎，它利用倒排索引快速处理海量数据。基础概念包括索引（index）类似数据库，存储结构；类型（type）定义数据结构；文档（document）是数据单元；字段（field）是文档的最小单位；分片（shard）实现数据分布和扩展；副本（replica）提供数据冗余和性能提升。
ElasticSearch全流程,看这篇我也懂了
1、Schema（Mapping）ElasticSearch不需要前置的schema定义，在索引doc时确定schema。因为ElasticSearch数据的交互形式是json，所以doc可以开箱即用。
2、如果HTTP_ENABLED设置为true，则启动HttpServerTransport，提供HTTP访问接口。总结：整个ElasticSearch启动流程包括从执行启动命令开始，通过创建和初始化ElasticSearch对象和Node对象，执行一系列关键服务和步骤，直至节点成功加入集群并提供服务。这一流程确保了ElasticSearch集群的稳定运行和高效访问。
3、Elasticsearch的选举流程主要分为筛选activeMasters和masterCandidates列表、从activeMasters列表选举Master节点、从masterCandidates列表选举Master节点、本地节点成为或非Master节点的选举过程。选举在特定时间点触发，比如集群状态改变、网络负载或master假死。
ElasticSearch
1、Solr诞生于2004年，Elasticsearch（简称Es）诞生于2010年。Elasticsearch因更新更频繁，功能迭代更强大。实时索引与动态数据性能 实时索引：Solr在实时建立索引时会产生IO阻塞，导致查询性能下降；Elasticsearch则无此问题，查询性能更优。
2、Elasticsearch是一个基于文档的NoSQL数据库，是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，同时也是Elastic Stack的核心，用于集中存储数据。Elasticsearch以其快速的搜索能力著称（但插入和更新操作相对较慢），非常适合用于搜索场景，如商城的商品搜索。
3、全文搜索是一种根据特定关键字和短语的存在情况在文本集合中查找条目的技术。在比较 Postgres 和 Elasticsearch 的全文搜索功能时，我们需要从多个维度进行深入分析，包括功能、性能、易用性、成本以及与其他系统的集成等。
4、Elasticsearch的分片（Shard）是数据分布和并行处理的基本单元，与Kafka的Partition类似，主要用于提高读写吞吐量和实现负载均衡。 以下是详细说明：分片（Shard）的核心作用提高吞吐量：通过将索引数据拆分为多个分片，Elasticsearch可以并行处理读写请求。
Elasticsearch基本概念和索引原理
Elasticsearch索引原理Elasticsearch之所以搜索速度快，主要得益于其优化的存储结构和高效的磁盘交互效率。倒排索引 Elasticsearch的索引结构是倒排索引。倒排索引的逻辑是：为每个字段建立一组Term（词项），每个Term后面跟着一个Posting List（文档ID列表）。
使用事务机制、版本控制或分布式锁来保证数据一致性，避免并发冲突。以上是 Elasticsearch 面试中可能涉及的关键点和详细解释。在准备面试时，建议深入理解这些概念，并结合实际项目经验进行思考和总结。
索引：类似于数据库，用于存储数据。类型：在旧版本中用于定义数据结构，但自Elasticsearch x起，单个索引下只能有一种类型，且官方推荐使用单类型索引。文档：是ElasticSearch中的基本数据单元，类似于关系数据库中的行。字段：文档的最小单位，包含数据值及其类型信息。
ElasticSearch为什么这么快?
ElasticSearch之所以快，主要得益于其倒排索引结合字典树（Trie Tree）的高效查询机制，以及分词处理、索引结构优化等底层设计。
综上所述，在特定场景下，如多维复杂查询、大数据量、多表关联查询等，ElasticSearch的查询性能确实比MySQL要快。这主要得益于ES使用的倒排索引机制和结果合并策略。
ES，全称为Elasticsearch，其实质并非一种数据库，而是一种搜索引擎。它的优势在于搜索速度快，通过倒排索引将数据分词存储，实现快速查询。另外，ES能提供MySQL难以实现或效率较低的模糊搜索。在使用ES时，我们通常需要安装ES和Kibana，推荐参考我之前的博客文章或访问官方网站获取详细的安装步骤。
功能丰富：官方提供分面搜索、动态聚类、数据库集成等更多功能，高级定制可通过插件实现。非实时场景性能：在单纯搜索已有数据时，Solr速度更快，适合对实时性要求不高的场景。
写入性能：写入相同数据时，OpenObserve的速度最快，ClickHouse慢30%，Elasticsearch慢250%。此外，在写入数据时，Elasticsearch的内存与CPU占用最高。这表明在写入性能方面，OpenObserve具有明显优势。
Elasticsearch索引原理Elasticsearch之所以搜索速度快，主要得益于其优化的存储结构和高效的磁盘交互效率。倒排索引 Elasticsearch的索引结构是倒排索引。倒排索引的逻辑是：为每个字段建立一组Term（词项），每个Term后面跟着一个Posting List（文档ID列表）。
Lucene、solr以及elasticsearch之间的区别和联系
综上所述，Lucene、Solr和Elasticsearch在搜索领域各有其特点和优势。Lucene提供了底层的索引和搜索机制；Solr则在此基础上提供了丰富的功能和易用性；而Elasticsearch则更注重于高效实时搜索和分布式处理。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的搜索解决方案。
Solr支持多种数据格式（如XML、JSON、CSV等），灵活性更高；Elasticsearch仅支持JSON格式，但JSON的轻量级特性使其在数据传输和解析上更高效。应用场景适配 传统搜索：Solr在静态数据检索场景下效率更高，适合传统搜索应用。实时搜索：Elasticsearch更适用于实时搜索需求，如日志分析、实时监控等新兴场景。
Solr：支持多种格式的索引，但在多租户支持方面可能需要额外配置。Elasticsearch：无需额外配置就能支持多租户，且主要以json文件格式支持数据索引，这使得数据的管理和访问更加便捷。系统可用性与备份：Elasticsearch：其Gateway机制使得备份更加便捷，同时，即使节点故障，也能自动切换，增强了系统的可用性。
Lucene：Lucene是一个基于Java的全文信息检索工具包，Elasticsearch和Solr都是基于Lucene的索引和搜索能力构建的。Elasticsearch中的核心概念：Near Realtime（NRT）：近实时，表示从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大约1秒），同时基于Elasticsearch执行搜索和分析可以达到秒级。
导入性能，es更强 查询性能，solr 0最好，es与solr 6持平，可以乐观的认为，等es采用了lucene4之后，性能会有质的提升 Es采用SAM_CODE这样的查询性能很好，但是用_all性能就很差，而且差别非常大，因此，个人认为在目前的es情况下，仍然有性能提升的空间，只是现在还没找到方法。
不支持实时搜索。LinkedIn开源方案：功能丰富但可定制性差，与LinkedIn业务紧密耦合。结论：若追求实时性、分布式扩展和易用性，Elasticsearch是更优选择；若需处理多格式数据、传统搜索场景或稳定性优先，Solr更合适。其他基于Lucene的方案适用于特定需求，但成熟度和易用性普遍低于Elasticsearch与Solr。