前言 去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块。

本次主要目的是科普下Elasticsearch（以下简称：ES），同时分享下目前自己使用到的ES的情况。

ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据

这期给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。那么问题来了，商品上架，数据一般写入到MySQL的数据库中，那么用于检索的数据又是怎么同步到Elasticsearc

我们在业务开发中，该通过怎么样的姿势去使用ES，来持续保持高稳定、持续迭代的ES，稳健的为业务提供价值呢？本文将从 电商商品搜索 --ES设计 -- ES 优化 来展开，沉淀的使用姿势与方法论

记知识先记轮廓，关于DSL语法的轮廓，记住以下3句话即可：1.索引、文档和查询。2.Match、Term和Bool。3.还有翻页和聚合

在使用 Elasticsearch 的时候，总会有需要修改索引映射的时候，遇到这种情况，我们只能做 _reindex。 事实上，这是一项相当昂贵的操作，因为根据数据量和分片数量，完成索引的完整复制可能

前言 随着大数据技术的发展，基于关系型数据库的查询无法满足庞大数据量下的秒级返回速度，es成为面试中的一项重要加分项。今天爆肝一波es相关八股文，供自己跳槽时复习参考，也跟大家分享一波。 基本概念 i

最近博主有一些elasticsearch的工作，所以更新的慢了些，现在就教大家快速入门，并对一些基本的查询、更新需求做一下示例，废话不多说开始： 1. ES快速上手 es下载：[https://elasticsearch.cn/download/]()这里关于es所需要的链接基本都有，可以快速下载使