ES全称为Elasticsearch，是一种开源的分布式搜索引擎。它利用Lucene搜索引擎库，将数据存储在分布式集群中，提供了快速、高效、可扩展的搜索和数据分析功能。ES主要用于处理大数据，索引及搜索和分析结构化和非结构化数据。ES具有丰富的功能，可以用于搜索、数据分析和数据可视化等方面。
毫米，长宽高分别是4975毫米，1866毫米，1447毫米。雷克萨斯ES是雷克萨斯旗下轿车，es其生写尺寸为轴距为2870毫米，长宽高分别是4975毫米，1866毫米，1447毫米是一款中大型轿车。
钢笔Es是由德国独具匠心的名牌卡文卢比推出的一款独具风格的文具。它以圆润优雅的外形和蓝色铜笔夹的经典设计，吸引着众多文具爱好者的喜爱。Es系列钢笔采用了高品质的不锈钢镀铂笔峰和金属笔杆，配有经典的螺旋开关式笔盖，方便易用，写起来也非常舒适。
此外，某些动词的过去分词形式也会加上“-es”，表示被动语态的完成动作。例如，“cortado”就是加了“-es”的结果。这些都是语法规则中固定的使用场合。特指某个场景时使用“es”的后缀有时也会随上下文而变化，特别是用于描述物体或个人状态和行为等时会有附加说明和特定表达的需求。
以s，x，sh，ch，o等结尾的动词，加es，如：wash-washes，watch-watches，go-goes，do-does.（3）以辅音字母加y结尾的动词，变y为i，再加es，如：study-studies.（4）不规则变化，如：have-has.一般现在时的变化：（1）be动词的变化。否定句：主语 be not 其它。如：Heisnotaworker.他不是一名工人。
加es的是名词变为复数；没有加e这种情况，那是单词本身就带有的；加ing是动词现在进行时。
1、个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事 性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。
2、MySQL和Elasticsearch作为数据管理工具，各自有其适用场景。MySQL作为关系型数据库，适合结构化数据存储，依赖SQL查询，适合事务处理，且有高可用的复制和集群方案。而Elasticsearch则擅长非结构化数据处理，支持全文检索和复杂查询，通过分布式设计实现高可用性和扩展性，适合实时搜索和大数据量的场景。
3、候选人：“有些数据库查询检索类操作，我们用MySQL数据库会比较慢，所以全部挪到ElasticSearch（简称ES）中去做了，性能马上就提升了挺多。”面试官：“为什么挪到ES里面性能就提升了，可以从技术原理上讲一讲吗？”候选人：“因为ES用的是倒排索引啊，而MySQL用的是B+ Tree索引，前者的性能要快很多。
4、OpenSearch - 一个社区驱动的开源搜索和分析套件，由数据存储和搜索引擎、可视化和用户界面以及服务器端数据收集器组成。它具有丰富的功能路线图，旨在提供安全、高质量、完全开源的搜索和分析套件，并支持一系列增强搜索、分析、可观察性、安全性、机器学习等功能的插件。
5、那么NewSQL这种分布式一致性，满足ACID，又带有k-v水平伸缩存储的方案就极为合适，不用在关系数据库的分库分表的泥潭中挣扎。
6、简介 Elasticsearch在x版本中提供向量检索功能，其计算过程中会进行线性扫描以匹配所有文档。为优化查询效率，建议限制匹配文档数量，先用match query检索相关文档，再计算文档相关度。
1、ES文档指的是Elasticsearch中存储和索引的数据单元。每个ES文档都包含一条JSON格式的记录，其中包含了要索引的实际数据以及与之关联的元数据。ES文档可以包含多个字段，用于存储复杂的数据结构。ES文档是Elasticsearch中重要的组成部分，它们存储了索引数据的具体内容和相关元数据。
2、本文将深入解析英语缩写词ER/ES，它代表Electronic Records/Electronic Signatures，中文即电子记录/电子签名。这个术语在商务领域广泛使用，特别是在通用业务环境中。它的中文拼音是diàn zǐ jì lù diàn zǐ qiān míng。
3、- 作为名词，是文档的集合，按特征组织。- 作为动词，用于存储和检索数据。类型在ES6前为多，ES7后仅支持单个类型，建议避免使用多类型结构。文档是可索引的JSON数据单元，如用户或产品信息。分片与副本：索引在节点上存储，通过分片提高性能。创建索引时指定分片数，每个分片都有副本备份。
4、英语中的缩写词“ES”，在中文中通常被翻译为“欧洲野村”，其全称是“Europos Sajunga”。这个缩写词广泛用于表示其英文含义，并在特定领域有一定流行度。ES的中文拼音为“ōu zhōu yě cūn”，其在英语中的使用频率达到了109，表明它在国际交流中较为常见。
1、Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理。Elasticsearch是索引、搜索和分析魔法发生的地方。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。
2、Elasticsearch是一个实时、分布式的搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量数据。它基于Lucene库构建，提供了全文搜索功能，同时提供了更易于使用的API和更丰富的特性集。Elasticsearch不仅是一个存储和搜索平台，还是一个具备核心数据功能的平台，能够进行复杂的分析操作。
3、ES是英文Elasticsearch的缩写，它是一款基于Lucene的分布式开源搜索引擎，可以快速地存储、搜索和分析数据。ES可以轻松处理图像、时间序列以及结构化和非结构化数据，具有高效分布式数据处理能力和开放的编程接口，因此被广泛应用于搜索引擎、推荐系统、日志分析、物联网等领域。
4、Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎，它可以存储、搜索和分析大量数据。以下是关于Elasticsearch的详细解释：Elasticsearch的主要特点： 分布式搜索：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以在多个节点上存储和检索数据，从而实现水平扩展和弹性扩展。
1、术语（Term）：术语是组成句子的最小单位，也是搜索结果中能被识别的最小单位。术语的定义取决于如何切词，而切词方式由分词器决定。对于英文，通常按照空格切分，而对于中文，需要利用词典或统计学语言模型，如mmseg，内置词库来切词。倒排索引：倒排索引是一种数据结构，它记录了每个术语在文档中的出现位置。
2、_primary_term：用于冲突处理，保证数据一致性。_routing：路由规则，保证查询和写入的对应性。实时搜索是Elasticsearch的一个关键特性，通过将数据分段存储并采用延迟写策略，实现秒级近实时搜索。同时，通过一主多副架构，保证数据冗余性和高可用性，但这也带来了一定的写入延迟。
3、本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。
1、可以看到正排数据、倒排索引数据，列存数据容量占比几乎相同，正排数据和倒排数据还会存储Elasticsearch的唯一id字段，所以容量会比列存多一些。35M的uuid存入Elasticsearch后，数据膨胀了3倍，达到了127mb。Elasticsearch竟然这么消耗资源，不要着急下结论，接下来看另一个测试结果。
2、Elasticsearch中生成的数据文件一般来说主要有三种，分别是state、index和translog。查看ES存储目录，可发现有多个_state目录，目录下存放了以.st为后缀的文件。
3、elasticsearch 数据是以 JSON 格式存储的，而 JSON 中是并没有 date 数据类型，因此 Elasticsearch 中虽然有 date 类型，但在展示时却要转化成另外的格式。
4、在查询执行过程中，涉及内存中的Term Index、Term Dictionary与Posting List等结构。当用户查询时，ES首先通过Term Index快速定位到Term Dictionary，再通过Posting List找到对应的文档ID。接着，通过文档ID从正排索引中获取数据信息。