本文目录一览：
- 1、Java实现读取转码写入ES构建检索PDF等文档全栈流程
- 2、SpringBoot2.x系列教程54--SpringBoot整合ElasticSearch方式一...
- 3、ElasticSearch客户端源码:RestHighLevelClient
- 4、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
- 5、Elasticsearch配置及python操作
Java实现读取转码写入ES构建检索PDF等文档全栈流程
在实现Java读取转码写入ES构建检索PDF等文档全栈流程中，首先我们搭建了WebHook触发流程，能够接收push更新消息。消息接收后，通过本地git工具拉取最新变动，这些文件与ES应用在同一台机器上，随后利用Java读取文件并进行转码，将文件内容索引至ES。
Java实现文档读取转码入库ES并构建检索流程，已经完成了基础搭建。首先，通过WebHook触发机制，接收文件更新通知后，利用本地git工具获取最新文件，这些文件存储在与ES应用同一台机器上。核心任务是利用Java解析PDF、Word、txt等文件，将其内容转换为ES索引的基础结构。
Java实现读取转码写入ES构建检索PDF等文档的全栈流程如下：触发机制与文件获取：利用WebHook触发机制，接收文件更新通知。使用本地git工具获取最新文件，这些文件存储在与ES应用同一台机器上。文件解析与转码：解析PDF、Word、txt等文件：利用Java库解析这些文件的内容。
SpringBoot2.x系列教程54--SpringBoot整合ElasticSearch方式一...
1、在整合Spring Boot和Elasticsearch之前，需要确保Elasticsearch、Logstash和Kibana环境已经正确搭建并运行。具体搭建方法可参考相关文档或教程。创建Spring Boot Web项目：使用Spring Initializr或其他方式创建一个Spring Boot Web项目。添加依赖包：在项目的pom.xml文件中添加springbootstarterdataelasticsearch依赖。
2、SpringBoot整合Elasticsearch的教程如下：准备工作：确保已安装并配置好JAVA、Elasticsearch和SpringBoot所需的版本。使用IDEA作为开发工具。安装与配置Elasticsearch：确保已了解Elasticsearch的基本概念，并完成其安装。配置Elasticsearch，以便SpringBoot项目能够与其通信。
3、Spring Boot 集成 Elasticsearch 时，会使用 Spring Data Elasticsearch 作为封装的 API 访问 Elasticsearch。Spring Data Elasticsearch x 版本适用于 Elasticsearch x，因此在选择版本时需与 Elasticsearch 服务器版本保持一致。
ElasticSearch客户端源码:RestHighLevelClient
1、例如，IndicesClient在执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。总结：RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过高效的初始化流程和响应机制，为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。
2、除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。
3、在SpringBoot中集成RestHighLevelClient，可以通过引入相应的客户端库进行操作。通过配置文件和Java配置类读取配置信息，实现与ElasticSearch的连接。在实际应用中，还需配置Mybatis，定义实体对象，并实现索引操作、文档操作、DSL高级查询等功能。
4、rest-high-level-client是操作Elasticsearch的高级客户端，适用于大部分公司使用的x版本。了解其基本操作有助于更高效地进行数据管理和搜索。首先，配置依赖。在使用SpringBoot11版本时，注意其内部集成的Elasticsearch和elasticsearch-rest-client为13版本，需注意兼容性问题。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
1、Elasticsearch所有字段自动索引，MongoDB的字段需要手动索引。Elasticsearch 使用 Apache Lucene 实现索引，而 MongoDB 索引是基于传统的B+ 树结构。Elasticsearch利用Lucene实现实时索引和搜索功能，默认支持在文档的每个字段上创建索引。而 MongoDB，我们必须定义索引用于提升查询性能，但会影响写操作。
2、Es与MongoDB集群的资源消耗对比显示，MongoDB在成本方面实现十倍级节省。Es磁盘占用约为MongoDB的6倍，考虑到MongoDB集群还存储了额外业务数据，成本优势更加明显。适用场景总结 不同场景下，Es与MongoDB各有优势与局限性。对于查询条件随机组合、非前缀匹配模糊查询等场景，Es更优。
3、首先，Elasticsearch的搜索需要数据刷新后才能实时获取，这可能导致插入数据后的即时搜索需求无法满足。其次，对于Elasticsearch，缺乏像MySQL和Redis那样的友好的可视化客户端，如navicat和Redis Desktop Manager，这些工具能够降低学习门槛。
4、智能产品业务数据原先存储在Elasticsearch（Es）中，磁盘占用约30T，总数据量25亿，按不同业务分类分布在不同表中。迁移前，业务遭遇性能及成本问题，部分数据已迁移到mongodb中，效果显著，实现成本十倍级节省，业务抖动问题得到解决。文章主要以该场景业务迁移为例，分享相关实践及经验。
Elasticsearch配置及python操作
1、Elasticsearch配置及Python操作要点如下：Elasticsearch配置 环境搭建：部署Elasticsearch：确保配置文件正确，并修正可能存在的错误。配置Kibana：通过访问指定IP和端口进行访问，作为分析与可视化平台。使用elasticsearchhead：用于监控集群状态，执行增删改查操作。当集群状态为red时，需尽快修复故障分片。
2、Python操作Elasticsearch涉及连接ES、增删改查操作。使用index（）方法实现插入或更新文档，注意body中包含全部字段以支持更新。update方法用于更新文档，必须提供全部字段。使用查询方法如GET /es_index/_search进行数据查询。DSL语句用于构建安全的查询语句，通常先在Kibana中验证正确性，再转到Python中使用。
3、使用pip安装Elasticsearch对应的Python包，命令为：pip install elasticsearch。创建Elasticsearch客户端对象：通过from elasticsearch import Elasticsearch导入Elasticsearch类，然后创建客户端对象，例如：es = Elasticsearch。管理索引：创建索引：使用create_index方法，例如：es.indices.create。
4、在进行Python操作Elasticsearch之前，首先需要确保Elasticsearch已成功安装。安装Elasticsearch对应的包通常通过Python的包管理工具pip进行，具体命令为：pip install elasticsearch。连接Elasticsearch，需要创建一个客户端对象。
