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ES理论：分页查询方案及优化策略博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

Elastic Stack梳理: 关联关系处理方案深度解析与工程实践Elasticsearch（ES）的倒排索引（Inverted Index）架构使其无法原生支持关系型数据库的JOIN操作

Elastic Stack梳理: 聚合分析核心技术深度解析与最佳实践聚合分析（Aggregation）是 Elasticsearch 的实时统计分析引擎，通过对分布式数据执行多维计算，返回归纳性统计结果而非原始文档，计算聚合指标（如计数、平均值、百分位数）或数据分组统计（如分桶、直方图）

挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行挣得进度(ES)指标作为挣值管理(EVM)的重要扩展，通过将项目进度从货币价值维度转换为时间维度，为项目管理者提供了更加直观、准确的进度评估工具。传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统

Elasticsearch分片设计：从数据分布失衡到集群稳定性实战很多人以为用了Murmur3哈希就能自动均匀分布，其实这玩意儿在特定数据分布下能坑死你。但实际情况是，如果你的业务ID是顺序生成的（比如用户ID 10001, 10002, 10003），哈希后的分布可能极度不均匀。我们当时就栽在这上面——用户注册时间集中的那批商家，数据全挤在几个分片里。

Elasticsearch ILM实战：从数据热恋到冷静归档的自动化管理记得去年做日志平台优化时，我差点因为ILM配置问题背了个P0故障。那天集群突然IOPS飙满，查了半天发现是ILM策略里的forcemerge操作同时触发了50个索引的段合并，直接把磁盘干满了。这次经历让我明白：ILM用好了是神器，用不好就是集群杀手。

Elasticsearch深度实战：从分布式原理到生产环境踩坑全记录核心技术点：分布式架构的底层原理、索引性能优化实战、集群调优与故障排查很多人把Elasticsearch当成一个黑盒搜索引擎，这是最大的误解。Elasticsearch的核心价值在于其分布式架构，但不理解这个架构，就会踩遍所有的坑。

【Elasticsearch】索引别名 aliases在博文《【Elasticsearch】动手创建一个索引》中，我们创建了一个名为 test-index 的索引，并且指定索引别名为 log-index，同时设置其为写入索引。

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EFK 日志系统搭建完整教程本教程详细说明如何在 Linux 环境中搭建完整的 EFK（Elasticsearch + Filebeat + Kibana）日志收集分析系统。

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ES日志收集与AI智能分析程序🚀 一个集成了MiniMax AI能力的日志分析小应用，提供智能化的运维监控和报告生成服务。ES日志收集与Kibana的AI日志智能分析，是一套的智能化日志监控解决方案，鉴于该服务需要收费，则基于目前的ES日志收集做了一个小型的日志报告应用。该系统通过集成Elasticsearch强大的数据存储能力和MiniMax AI的智能分析能力，为企业提供实时、准确的日志分析和告警服务。目前ES查询的规则是固定的，如果要用需要根据自己的日志筛查规则对ES筛查部分代码进行微调（AI就能搞定）

分布式ID｜从源码角度深度解析美团Leaf双Buffer优化方案背景在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？

接上篇：如何在项目中实现ES查询功能？大家好，之前我们教大家如何将 MySQL 数据同步到 ES。这篇文章在技术派项目中实现 ES 查询功能。

创建es索引在 Kibana 中创建 Elasticsearch 索引主要通过其 Dev Tools 控制台发送 Elasticsearch API 请求来实现。下面这张图清晰地展示了从准备到创建，再到后续管理的完整操作路径：

【Java八股文】13-中间件面试篇消息队列 (Message Queue - MQ) 是一种异步通信机制，允许不同的应用程序或服务通过消息进行解耦和通信。使用 MQ 的主要原因包括：

(50)elasticsearch服务部署-有状态负载(华为云平台CCE)容器1：环境变量：数据存储：容器2：生命周期：实例间发现服务配置：服务配置：访问方式：

Elasticsearch核心概念与Java实战：从入门到精通Elasticsearch作为一款基于Lucene构建的开源分布式搜索和分析引擎，在现代大数据领域发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍Elasticsearch的核心概念、架构设计，并通过丰富的Java API示例演示如何在实际项目中进行索引管理、文档操作、复杂查询和聚合分析。文章还将涵盖性能优化、集群管理等高级话题，帮助Java开发者全面掌握这一强大技术。

ELKB日志分析平台部署ElasticSearch ELKB 日志分析介绍 docker-compose一键部署ELK(elasticsearch+logstash+kibana)

【面试】面试官：请举例回答Elasticsearch的数据模型有哪些核心概念？ES的数据模型就像一座图书馆，核心概念有这几个：案例：想象你是个吃货，建了个“美食索引”。文档就是菜谱（如{"菜名": "红烧肉", "难度": "中等"}），字段是“菜名”和“难度”，映射确保“难度”不是数字（否则系统会懵：为啥“中等”等于 5 5 5？）。分片：把菜谱分成“川菜”和“粤菜”两个隔层。副本：万一川菜隔层着火，副本能顶上——保证你还能查到“麻婆豆腐”的配方！

墨痕诉清风

AWS OpenSearch Dev Tools使用