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ElasticSearch的分词器
我们都知道，ES的核心功能之一便是全文本搜索，这种全文本搜索，可以返回相关的结果，而非精确的匹配结果。
那么文本分析Analysis发挥了重要的作用，为什么索引一个文本如“My Name is Old Nico”，当搜索“My Nico”时可以搜索的到呢？
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ElasticSearch的Agg聚合检索
ES的一个很重要的功能是它的聚合分析能力，通过对搜索条件匹配到的文档进行聚合，可以获取到如最小值、最大值、某类数据的文档数等等。
文章介绍了如何使用一些常见的聚合，及一些需要关注的点。
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ElasticSearch的倒排索引和列式存储
在关系型数据库中，当我们有一个字段内容如 “my name is nico”，如果想要搜索字段内容含“nico”的数据。在mysql中，需要写sql如下：select * from user where desc like ‘%nico%’，毫无疑问，它会全表扫描。
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ElasticSearch关于DSL检索
在学习ES的过程中，数据检索的方式可以是Sql、一些语言客户端(http)、EQL、DSL，其中DSL是ES进行搜索不可或缺的东西，DSL究竟是什么，怎么用，有哪些需要注意的呢，接下来一一进行探索。
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ElasticSearch搜索加不加keyword有什么不同呢？
在项目中，通过ES检索时，对于文本字段的搜索，加.keyword和不加.keyword的表现有时并不相同，花时间做个分析和总结。在分析前，先来看下在ES中都有哪些常见数据类型。
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ElasticSearch是如何实现近实时搜索的?
我们都知道ElasticSearch（ES）是近实时搜索引擎，它不像关系型数据库一样，通过事务和隔离性来控制。ES主要用于大数据量/复杂场景的检索能力，近实时也是为了提高索引和检索的性能，那么它是如何做到的呢？我们先来看几个概念。
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Logstash批量Mysql数据导到Elasticsearch
上一篇了解了ES的初步使用，本篇主要介绍如何将其它数据源的数据同步到ES中，也会重点讨论通过Logstash将Mysql导入到ES中。
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Elasticsearch入门篇
Elasticsearch 简称es，是一个分布式搜索和分析引擎，适合大数量复杂查询和高并发场景。es提供了近实时的查询和分析能力，不管是结构化还是非结构化文本、数字还是地理数据，它都能高效的存储与索引。