Elasticsearch 是一个功能强大的分布式搜索引擎，广泛应用于全文检索、实时分析等场景。

尽管如此，像任何复杂系统一样，它也会遇到一些运行问题，其中较为常见且影响较大的就是 cluster_block_exception 错误。

本文将深入解析这种错误的常见原因、如何排查问题以及如何有效解决。

我想对完整格式的 url 进行分词，请问有什么好的解决方案吗？

比如：https://www.abc.com/any/path?param_1=so+me&param-2=other#title

看了官方的分词器，感觉没啥合适的?

预处理的话，又不知道该怎么处理更合适？

因为我们的数据量比较大，不太想用 pattern，感觉集群的压力会升高？

我看这个分词器会把识别的 url 当作一个token，但我想实现的是，对 url 尽可能保证精准的拆分。

在使用 Elasticsearch 进行数据查询时，很多开发者、读者会遇到这样的问题：一次性检索大量数据，导致查询速度缓慢、网络延迟增加，甚至影响系统的整体性能。

单次获取过多数据不仅增加了网络传输的负担，还会使查询过程复杂化，降低响应速度。

本文将深入探讨该误区的常见场景、错误原因以及优化方案，帮助大家有效避免这个常见的性能陷阱。

在使用 ES 进行检索查询时，我们常常要去优化一些复杂的查询语句，这里 ES 结合 lucene 的生态制作了 Profile API 和图形化的 Profile 分析界面以供用户使用。

之前在与研发进行 ES 使用优化的过程中，研发的同事饶有兴致的在会议后问了我这么一个问题：我们写入 ES 的 _id 字段和 lucene 中使用的 docid 是一个内容么？

在 ES 使用的几个内存缓存中，fielddata cache 算是一个让人头疼的家伙。

作为和 query cache 和 request cache 一样不受 GC 控制的内存使用者，fielddata cache 虽然也有 indices.fielddata.cache.size 的设置来阻止过度使用，但是默认是不限制的。

并且，当 fielddata cache 达到 indices.fielddata.cache.size 设定值的时候，虽然有类似LRU的清理算法，但是官方还是建议你进行手工清理。

那么 fielddata cache 是被什么内容使用了呢？它的作用是什么呢？我们结合官方的一些资料扒一扒。

本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。

ES 进行信息检索的时候，boolean 查询组合条件有 must/must_not/should/filter四个操作。

其中 must 和 filter 的用途都是用于过滤必要符合的条件，但是 filter 在查询过程中不算分并且可以进行缓存，这样逻辑简单又可以加速的查询方式经常得到官方的提倡。

可是，只有 filter 的条件可以被缓存么？这里的缓存是属于哪一部分？

缓存有什么样的进入和淘汰机制？怎么去监控缓存的使用情况？

破解 IK 分词器的秘密：如何选择 ik_smart 和 ik_max_word 模式？

在 Elasticsearch 中，虽然没有直接设置字段默认值的机制，但可以通过其他方式实现类似的功能。

ILM（索引生命周期管理） 遇到热数据迁移至冷节点时造成 IO 打满影响读写的情况。

在企业级应用中，Elasticsearch 常常被用来处理复杂的数据查询和操作。

在 Elasticsearch 中，索引模板用于定义索引的创建预设，包括映射、设置和别名等。

Elasticsearch 提供了两种类型的索引模板：传统模板（Legacy templates）和可组合模板（Composable templates）。

了解这两种模板的使用及其互动方式，对于有效管理索引至关重要。

在 Elasticsearch 中处理复杂数据类型如数组时，提供了极高的灵活性，但同时也带来了一定的复杂性，尤其在使用脚本进行高级查询和数据操作时。

本文旨在通过一系列实战案例，展示如何有效地在 Elasticsearch 中使用脚本来处理数组类型的字段。

技术研发中心平台架构团队关于Elasticsearch 8.x功能与特性的分享。介绍了ES8.x在性能提升、成本降低及新增特性方面的优势；同时为降本增效，中间件搜索团队升级了二向箔搜索引擎服务平台以支持ES8.x的使用。

文章主要介绍了Elasticsearch的压缩功能以及压缩算法。默认情况下，Elasticsearch使用LZ4压缩算法进行数据压缩，但也可以选择best_compression算法以获得更高的压缩比。文章通过实验证明，LZ4算法可以将存储空间压缩到一半，而best_compression算法可以将存储空间压缩到原始空间的35%。对于对压缩比要求较高的情况，推荐使用best_compression算法。同时，通过优化建模参数等方式可以进一步提高压缩效果。