扩容的单元 扩容的单元 在 [dynamic-indices]，我们介绍了一个分片即一个 Lucene 索引 ，一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合。你的应用程序与索引进行交互，Elasticsearch 帮助你将请求路由至相应的分片。 一个分片即为 扩容的单元 。一个最小的索引拥有一个分片。 这可能已经完全满足你的需求了 — ...

Marvel 监控 Marvel 监控 Marvel 让你可以很简单的通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标。 虽然你可以通过本章介绍的 API 查看大量的指标数据，但是它们展示的都是当前时间点的即时情况。了解这个瞬间的内存占用比当然很有用，但是了解内存占用...

[TIP] 这假设我们使用的分析器会保留标点符号，像 whitespace 分析器。 [[_fielddata_filtering]] === Fielddata 的过滤 设想我们正在运行一个网站允许用户收听他们喜欢的歌曲。(((“fielddata”, “filtering”)))(((“aggregations”, “fielddata”, “...

分布式文档存储 分布式文档存储 在上一章，我们看到了将数据放入索引然后检索它们的所有方法。不过我们有意略过了许多关于数据是如何在集群中分布和获取的相关技术细节。这种使用和细节分离是刻意为之的——你不需要知道数据在Elasticsearch如何分布它就会很好的工作。 这一章我们深入这些内部细节来帮助你更好的理解数据是如何在分布式系统中存储的。 注...

教程小结 教程小结 希望这个简短的教程能够很好的描述Elasticsearch的功能。当然这只是一些皮毛，为了保持简短，还有很多的特性未提及——像推荐、定位、渗透、模糊以及部分匹配等。但这也突出了构建高级搜索功能是多么的容易。无需配置，只需要添加数据然后开始搜索！ 可能有些语法让你觉得有些困惑，或者在微调方面有些疑问。那么，本书的其余部分将深入这些...

下一步 下一步 现在你对Elasticsearch可以做些什么以及其易用程度有了大概的了解。Elasticsearch致力于降低学习成本和轻松配置。学习Elasticsearch最好的方式就是开始使用它：开始索引和检索吧！ 当然，你越是了解Elasticsearch，你的生产力就越高。你越是详细告诉Elasticsearch你的应用的数据特点，你就...

查询与过滤条件的合并 带过滤的查询语句 过滤一条查询语句 单条过滤语句 查询语句中的过滤 查询与过滤条件的合并 查询语句和过滤语句可以放在各自的上下文中。 在 ElasticSearch API 中我们会看到许多带有 query 或 filter 的语句。 这些语句既可以包含单条 query 语句，也可以包含一条 filter 子句。 换...

multi_match查询 在字段名中使用通配符 加权个别字段 multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询。 提示：存在几种类型的multi_match查询，其中的3种正好和在“单一查询字符串”小节中”了解你的数据”单元 中提到的几种类型相同：best_fields，most_fie...

从快照恢复 TIP: 监控恢复操作 取消一个恢复 从快照恢复 一旦你备份过了数据，恢复它就简单了：只要在你希望恢复回集群的快照 ID后面加上 _restore 即可： POST _snapshot / my_backup / snapshot_1 / _restore 默认行为是把这个快照里存有的所有索引都恢复。如果snapshot_...

滚动重启 滚动重启 总有一天你会需要做一次集群的滚动重启——保持集群在线和可操作，但是逐一把节点下线。 常见的原因：Elasticsearch 版本升级，或者服务器自身的一些维护操作（比如操作系统升级或者硬件相关）。不管哪种情况，都要有一种特别的方法来完成一次滚动重启。 正常情况下，Elasticsearch 希望你的数据被完全的复制和均衡的分布...