elasticsearch

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：Microsoft Azure AI Foundry Agent Service 中用于提供可靠信息和编排的上下文引擎作者：来自 Elastic Greg Crist Matt Ryan大型语言模型（LLMs）和 agentic 应用的兴起，有望改变企业工作流程。然而，核心挑战依然存在：我们如何确保这些强大的 agent 基于企业专有数据生成准确、相关且可信的响应，而不仅仅依赖其通用训练知识？答案就在于 grounding（有根有据） —— 将 LLM 连接到经过验证、可信且最新的信息。

Day09——ElasticSearch讲义-复合查询在前面ES的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了商品数据的存储。不过查询商品数据时依然采用的是根据id查询，而非模糊搜索。

es快速释放内存一、核心原理：ES索引必须占用的内存 ES索引至少需要占用以下内存(无法完全释放)：索引元数据：分片信息、映射、设置等(每个索引几KB到几MB)；字段数据(Field Data)：聚合、排序时加载的字段值(可通过配置避免)；查询缓存：频繁查询的结果缓存(可清理但会自动重建)；分段内存：索引分段的倒排索引、词频统计等(必须加载)。

【大数据】MySQL与Elasticsearch的对比分析：如何选择适合的查询解决方案在当今大数据时代，信息的快速检索和高效处理对于企业和开发者至关重要。无论是需要处理海量文本数据的全文检索，还是要求高效精确查询的数据库系统，选择合适的技术方案将直接影响系统的性能和用户体验。MySQL和Elasticsearch作为两种广泛使用的数据库技术，它们各自具有独特的优势和适用场景。本文将通过对比两者在不同查询场景下的表现，帮助您在实际应用中做出更明智的选择。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：如何创建知识库并使用 AI Assistant 来配置 slack 连接器在我们之前的文章 “Elasticsearch：如何创建知识库并使用 AI Assistant 来配置连接器”里，我展示了如何使用知识库来帮助我们配置混元大模型连接器。在今天的文章中，我们将展示如何使用 AI Assitant 来帮助我们配置 slack 连接器，并在实际的工作中来使用它。如果大家对配置 Slack 连接器还不是很熟的话，请参考我之前的文章 “Elastic：使用 ElastAlert 发送 Slack 通知”。我们知道 Slack 是一个应用非常广泛的聊天及通知软件。在我们实际的工作中非

小园子的小菜

深度剖析Elasticsearch数据写入与读取：从分片同步到核心组件协同Elasticsearch（ES）作为分布式搜索引擎，其高吞吐、近实时的特性，源于数据写入与读取流程的精妙设计——从客户端请求发起，到Master节点的管控、主从分片的协同，再到translog与OS Cache的底层支撑，每个环节都决定着性能与可靠性。本文将全程拆解数据写入/读取的核心流程，厘清各组件的角色分工，帮你彻底掌握ES数据流转的底层逻辑。

【Unity踩坑】Unity项目提示文件合并有冲突打开Unity项目时，还没有运行，Console里就提示错误：The file ‘Assets/UniversalRenderPipelineGlobalSettings.asset’ seems to have merge conflicts. Please open it in a text editor and fix the merge.

aleph-node Node upgrade instructions 节点升级说明## Node upgrade instructions 节点升级说明### aleph-node-runner aleph-node-runner （英语）

边缘 AI 推理调度与模型优化实战：负载均衡、分片计算与异步策略随着物联网和智能终端快速发展，边缘 AI 推理成为低延迟、高性能计算的重要手段。相比传统云端推理，边缘推理能够在数据产生点附近完成模型计算，显著降低网络延迟、节约带宽并保护隐私。然而，边缘节点的算力有限、设备异构且网络环境复杂，高效调度和模型优化成为核心挑战。本文将结合实践经验，分享边缘 AI 推理调度与模型优化的策略，包括负载均衡、模型分片、异步执行、资源调度和性能监控。

全文检索ElasticSearch实战本课程以微服务分布式架构为基础，阐述全文检索基础知识、ElasticSearch组件、数据分析与可视化平台Kibana、ElasticSearch微服务、Spring Data ElasticSearch微服务等实用技术，讲述企业级全文检索ElasticSearch开发技术栈知识。

邮专薛之谦

Git复习（查询版本）安装验证：全局配置（必做）：初始化仓库：当两个分支修改同一文件的同一行时，会产生冲突，文件中会出现标记：

Git 高频操作命令大全（分类整理 + 修正说明）💡 配置优先级：local > global > system🔧 注意：⚠️ 重要修正： git merge A B 是非法命令！Git 的 merge 只能将其他分支合并到当前分支。

ES 生产排查一、集群情况查看 1.监控集群状态:实时查看ES集群的CPU、I/O、内存使用率，避免出现资源耗尽:输出说明： name：节点名称 ram.percent：系统内存使用率（ram.percent=100 表示内存耗尽） heap.percent：JVM 堆内存使用率（建议 < 75%） ram.current：当前使用的系统内存（如 31.2gb） heap.current：当前使用的 JVM 堆内存（如 15.8gb） 2.查看系统磁盘使用

Huathy-雨落江南，浮生若梦

ElasticSearch9入门（二）分词器安装与复杂查询语法match_all是一个特殊的查询类型，用于匹配索引中的所有文档，而不考虑任何特定的查询条件。搜索内容不经过分词，直接匹配。主要用于结构化数据（ID、状态、标签）等。适用于未经过分词处理的keyword字段类型。term处理多值字段（数组）的时候，term查询是包含，而不是等于。

电商系统中ES检索技术设计和运用在电商系统中，一个强大的搜索功能需要满足以下几点核心需求在Spring Cloud微服务架构中，搜索服务通常作为一个独立的微服务存在。其核心是与Elasticsearch集群交互，对外提供搜索API。

Git详解Git是当前最先进、最主流的分布式版本控制系统，免费、开源！核心能力就是版本控制。再具体一点，就是面向代码文件的版本控制，代码的任何修改历史都会被记录管理起来，意味着可以恢复到到以前的任意时刻状态。支持跨区域多人协作编辑，是团队项目开发的必备基础，所以Git也就成了程序员的必备技能。

小园子的小菜

Elasticsearch高阶用法实战：从数据建模到集群管控的极致优化当Elasticsearch（ES）从“简单搜索引擎”升级为企业级“数据中枢”时，基础的增删改查已无法满足需求。面对TB级数据、高并发查询、复杂业务场景，必须掌握高阶用法——从底层数据建模的精准设计，到集群资源的精细化管控，再到查询性能的极致优化。本文将拆解ES高阶能力的核心场景，结合实战案例给出可复用的解决方案。

转转技术团队

分页查询的稳定性陷阱与根治方案在后端开发中，分页查询是最基础也最常用的功能之一。无论是运营后台各模块的列表，还是APP上商品列表、帖子列表、关注/粉丝列表等，几乎都离不开「按时间倒序+分页」的查询组合。但就是这个看似简单的需求，却因“锚点不稳定”而暗藏数据重复、丢失的陷阱，轻则影响体验，重则导致资损。本文将揭示这一问题的根本原因，对比分析三种主流解决方案的优劣，并最终给出可落地的工程规范，帮助你一劳永逸地解决分页稳定性问题。

勇往直前plus

ElasticSearch详解（篇二）引入依赖：由于pringBoot默认的ES版本是7.17.10，如果需要其他版本，直接在本地pom文件在标签中指定新版本。

使用 Flink CDC Elasticsearch Pipeline Connector 打通 MySQL 与 Elasticsearch 的实时链路我们先看一下官方提供的最小可用 Pipeline，感受下整体长什么样：可以看到，Flink CDC Pipeline 的结构非常直观：