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要看碳化深度修正值，碳化深度取0的话，回弹平均值应该46才算合格。由于混凝土的质量验收是以其28天抗压强度为准，对生产的质量反馈具有较大的滞后性，因而在生产的过程中的质量控制就尤其重要。混凝土的强度主要有水灰比控制，若混凝士中水或水泥，矿粉，粉煤灰某个组份一旦发生波动，将造成混凝土强度的波动。扩展资料：测量仪器测量回弹值使用的仪器为回弹仪。回弹仪的质量及其稳定性是保证回弹法检测精度的技术关键。国内回弹仪的构造及零部件和装配质量必须符合《混凝土回弹仪》（JJG817-93）的要求。回弹仪按回弹冲击能量大小分为重型、中型和轻型。普通混凝土抗压强度不大于C50时，通常采用中型回弹仪；混凝土抗压强度不小于C60时，宜采用重型回弹仪。传统的回弹仪是通过直接读取回弹仪指针所在位置读数来测取数据的，为一直读式。有产品有自记式、带微型工控机的自动记录及处理数据等功能的回弹仪。参考资料：百度百科-回弹法

做什么事不要拘泥于常规，而要自己心中有所期望想法。不知道理解的是否合理

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学前儿童社会教育作业1参考答案 （第一至二章）　　　　一、填空题（每空1　分，共　20分）　　　　1、尊重儿童生活，遵循儿童社会性发展的规律与特点；有教育意义。　　　　2、应用性，实践性　　　　3、整合性。　　　　4、了解与把握新事物，善于调整自己，并与不同的人建立融洽关系；遵守社会规范的能力，根据信息决策的能力。　　　　5、社会化。　　　　6、自我中心。　　　　7、关联的需要。　　　　8、亲社会行为，反社会行为。　　　　9、安全型儿童。　　　　10、共情。　　　　11、言语指导和行为训练。　　　　12、对他人的行为及其强化性结果的观察；动作再现过程。　　　　13、童年早期经验；“前成人”。　　　　14、情感自主性。　　　 二、简述题　　　　1、简述学前儿童社会教育的研究任务。　　学前儿童社会教育的研究任务有三：一是总结历史发展中学前儿童社会教育的思想及实践经验，以为今天学前儿童社会教育的研究与实践提供思想资源。二是研究学前儿童社会教育的基本问题，揭示学前儿童社会教育的基本原理与规律。这是学前儿童社会教育研究的核心任务。三是指导学前儿童社会教育实践，提高幼儿教师从事学前儿童社会教育的水平和效果。这是学前儿童社会教育研究的最终任务。……　　　 2、简述儿童社会认知发展的一般特点　　　　（1）儿童社会认知发展是一个逐步区分认识社会性客体的过程 首先，婴儿的社会认知的发生是一个逐步区分认识社会性客体的过程，即区分认识人类客体与非人类客体、一个个体与另一个个体，自我与非我的过程。其次，这一过程还表现在儿童不同情绪情感、行为意图及社会规则的认识上。塞尔曼认为，在儿童观点采择能力的发展中，能否区分他人有意与无意行为是早期发展中的关键一步，之后儿童才能逐渐理解人们在同一行为中可能有多种意图。在此基础上，儿童发现对于同一事件自己和他人有着不同的观点和反应，也就能区分自己和他人的观点。 （2）儿童社会认知各方面的发展是非同步、非等速的　　儿童对自我、他人、社会关系、社会规则以及对人的情绪、情感、行为意图、态度动机、个性品质等的认识并非同时开始，发展也是非等速的。其发生发展的总趋势是从认识他人到自我，到相互关系；从认知情绪到行为，再到心理状态；从认识身体到心理再到社会。而同一年龄的儿童各方面的发展水平也是有差异的。　　　　（3）儿童社会认知的发展遵循认知发展的普遍规律，但不完全受认知发展的影响　　研究者也认为，儿童社会认知发展与一般认知发展并非完全平行。它不完全受认知发展的研究。不少研究证明，儿童智商与其观点采择能力之间的相关系数一般是中等或偏下。因为当儿童的一般认知达到一定水平后，个体社会认知能力就更多地受社会、文化、教育等因素的影响和制约。　　　　（4）儿童社会认知的发展水平与社会交往密切相关　　儿童社会认知的对象既包括人及由人构成的社会关系，也包括其生活的社会环境。儿童不仅是认知者，而且是积极的行为者，他是通过与他人的社会交往、相互作用的过程中认知社会的。已有研究表明，儿童社会认知的发展与其社会交往存在着密切的关系。首先，儿童同伴互动对社会认知有促进作用。其次，儿童交往的需要和动机与儿童社会认知的水平有密切的关系。　　　　3、电视可能给儿童的社会性发展带来的负面影响主要有哪些?　　这种负面影响主要体现在1）电视有可能使儿童在认识上与现实产生距离。电视虽然是来自于现实，但是以一种艺术化的方式表现出来，其中可能有很多与现实不符的内容和画面。儿童由于理性思维能力还处于低级阶段，主要是通过自己的感官认识世界，感受世界，如果他们长期接触这样的舅母，就很容易产生认识上的偏差和误解。2）电视可能会影响到儿童现实的交往关系，影响社会交往能力的发展。看电视是在户内进行的，儿童看电视越多，相应的户外活动时间就会减少，亲子间、同龄人间的接触也会减少，这样可能影响到儿童现实的社会性交往，进而影响到交往能力的提升。3）一些不健康电视节目可能导致儿童学习模仿，对社会性发展产生不良影响。在电视节目中，存在相当一部分思想不健康，或者不适合儿童观看的内容，如暴力、凶杀、毒品等内容，而电视节目中不清晰的价值导向也使儿童更容易产生模仿行为。而一些电视节目也有可能刺激儿童已有的内心不良感受，加深不满情绪，使儿童出现憎恨、反叛等心理，进而产生一些问题行为。除电视之外，计算机和网络也日益成为影响儿童社会性发展的因素。作为教育者，应趋利避害，利用这些现代化媒体的长处，避免它们可能对儿童的社会性发展产生负面影响。　　4、简述幼儿教师的积极期望与恰当要求如何影响幼儿的社会性发展　　皮格马利翁效应清楚地说明了教师的期望对学生产生的教育影响。在幼儿园阶段，由于幼儿基本上还处在他律阶段，非常看重成人对自己的评价，同时也会有想作一个“好孩子”的愿望，因此，教师对幼儿的期望和要求会直接影响到幼儿的社会化。　　研究观察表明，当幼儿教师对儿童有高期望时，在情绪、身体语言、口头语言、教学材料、赞扬和批评等不同水平上，教师都表现出这种高期望。如会更经常发出微笑、点头、注视儿童、谈话、提问、提供更多的游戏学习材料等积极行为。而被教师寄予希望的儿童，在感受到教师的关心和爱的基础上，与教师更容易形成融洽的关系，常常以积极的态度对待教师，对待学习，更加自尊自信、有一种积极向上的热情。反之，被教师漠视，处于低期望状态的儿童则更容易表现出一些消极的行为。5、简述幼儿自我评价发展的趋势　　幼儿自我评价的发展趋势是：从轻信和运用成人的评价到自己独立的评价。幼儿初期，儿童对自己的评价往往只是成人评价的简单再现，而且不加考虑地轻信成人对自己的评价。此后，儿童对成人的评价不轻易再现，如评价不正确，儿童会有反抗的表现。一直到幼儿晚期，幼儿才开始出现独立的评价。而且，幼儿的自我评价往往比较简单，一般是两分法的评价方式，如“好”与“不好”；“聪明”与“笨”等，很难象成人一向作出全面细致的区分。由此，幼儿园教师在对儿童进行评价时候要慎重，需要更正客观。而且尽量少给孩子定性的评价，避免孩子因为老师的评价而对自我评价产生偏差。　　　　评价常常带有主观情绪性。在幼儿阶段，儿童的行为由于还受情绪的影响比较大，所以在对自我进行评价时也会显示出情绪化的特征。　　学前儿童的自我评价主要还停留在自己外部行为的评价上，如学前儿童基本能评价自己的外貌特征（如高矮、胖瘦等）；而全面、概括地评价自己各方面能力水平的能力还比较低。　　　 6、简述发展生态学关于建构有教育意义的环境需注意的基本原则。　　（1）集体教养环境能否增进儿童智力发展和学习能力，取决于：自然环境是否限制儿童的活动机会；是否有足够的物品玩具可利用于儿童的自发活动中；成人是否有足够的机会参与儿童活动中；成人与儿童相互交往中是否能够激励儿童完成任务的活动；成人能否为儿童从事日益复杂的人际关系创造和保持机会。（2）对于某种学习或规则来说，真正的发展在于儿童的知觉与行为能迁移到其他或更高的环境系统的活动中。由此，课程设计要尽量考虑提供促进迁移练习的机会。（3）对于幼儿自身的活动来说，幼儿在微观系统中与他人的交互作用如果有第三者以支持性关系参与时，其促进儿童发展的功能发挥更有效。这意味着，在一定条件下可以调动支持幼儿园教育的社会关系越多，越有利于儿童发展。（4）对于角色意识的培养来说，在环境中活动时承担的角色对角色意识的发展有重要影响；（5）对社会适应来说，生态变迁往往是发展进程中的转折点，当孩子进入一个新的环境时，为其建立“心理安全基地”是非常重要的。　　　　三、论述题　　1、试论述学前儿童社会教育与其他领域课程的关系　　陈鹤琴先生将五大领域比喻为人的五指，息息相连，五指活动的五指是活的，可以伸缩，依据儿童身心发展的特征，五指活动在儿童生活中结成一张教育的网，它们有组织、有系统、合理地编织在儿童的生活中。不过在这一张网中，学前儿童社会教育起着核心与灵魂的作用，为其他领域提供方向与价值的指引。即一切的教育都在帮助孩子建立与世界的一种恰当关系，学会做一个人格健全有益于人类的人。在幼儿科学教育中，我们不仅让儿童学会科学的认识与探究客观的世界，还要认识到人类与客观世界的关系，以及人类对客观世界所承载的责任；幼儿语言教育也不仅仅只是教会孩子正确与流利的表达，还要教孩子学会表达真诚与善意；幼儿艺术教育不仅仅让孩子学生欣赏与创造美，还让孩子体验与领会人性之美。这些关系的层面，人性的层面就是社会教育需要关注的，因而，社会教育存在于所有领域课程之中。（4分）　　这几者的关系我们可以用一个以学前儿童社会教育为轴心的椎体来表示，底面是健康教育，椎体的三面分别是语言、科学、艺术教育，椎体的轴心是学前儿童社会教育。从这一图示可以发现几大领域是相互支撑、相互渗透的，学前儿童社会教育极大地依赖于其他领域的内容，但它处于课程领域的中心与核心地位。（4分）　　我们认为将学前儿童社会教育作为一个独立地课程领域提出，更多具有研究上的意义，而不是实践上的意义。课程实施中，儿童的发展是整体的，对儿童教育是自然应当是整体的。不过对课程领域的相对区分也有它必要的实践意义，虽然我们强调幼儿的学习要更多遵从幼儿生活的逻辑，而不是知识的逻辑，但生活与知识也不是完全对立的，有组织的教学中按照幼儿知识学习的特点组织教学也是教育的一条基本规律。因为不同类型知识的学习有其不同的特点与方法，如品格、态度的学习与语言或操作技能的学习就有很大的不同，作为教育者自然要根据不同知识的学习特点来设计不同的教育活动，采用不同的影响方式，这才能保证教育的科学性与有效性。这种区分从教的角度看是帮助教育者形成更科学与恰当的教育意识。不过在实践中，教育者越是能将教育作为一个整体加以考虑与实施，那对儿童的发展就是越有益处的。（4分）　　　　有自己的言之成理的独特观点（3分）　　　 2、试论述幼儿教师如何才能为孩子创设一个积极的精神环境？　　（1）教师可以为幼儿创设一个积极交往的气氛，增加交往的机会。例如，对于刚入园的儿童，教师可以让他们互相介绍自己，使他们逐渐消除陌生感的胆怯心理。在日常生活中，引导幼儿相互交流自己的思想、感情，了解别人的需要，学会共情。（4分）　　（2）教师还可以通过引导幼儿相互关心，相互帮助促进儿童社会性的发展。幼儿在生活中或学习中出现了困难，教师可以引导幼儿之间互相帮助解决。如一个幼儿摔倒了，教师可以让其他小朋友把他扶起来；一个幼儿的手工总是做不好，教师可以让做得好的幼儿教他；幼儿之间出现了争执，教师可以引导他们自己解决，提高协调的能力。（4分）　　　（3）还可以通过节日庆祝活动、故事会、合作游戏等活动形式，使儿童增进了解、增进友谊，把班级建成一个团结、温暖的家庭。除此之外，幼儿园中教师与教师之间的关系也是影响儿童社会性发展的一个重要因素。教师之间互相关心、合作可以使儿童产生安全感和归属感，同时也给儿童提供了耳濡目染的学习机会。因此教师之间要友好，工作上要配合，不当着孩子的面说别的老师坏话，不诋毁同事，不互相拆台。班级教师乃至全体教师之间，都应尽力为幼儿创造一个宽松、温情的精神环境。（4分）　　　　有自己言之成理的独特观点（3分）　　四、分析题（每小题10　分，共10　分）　　亲子关系是儿童自出生后最先接触的人际关系，对父母行为的模仿是儿童社会化的重要方式，社会学习理论中的观察学习的概念解释了儿童模仿的过程，认为在社会情境中，儿童直接观察别人的行为就能获得并仿造出一连串新的行为，并且观察到他人行为产生的后果，也就受到了一种“替代强化”。（3分）儿童模仿父母的行为、态度的机制是复杂的。有的学者认为儿童是通过这种方式来获得父母的情感接纳或者避免惩罚，而有的学者则认为儿童的这种行为是受动物性本能的驱动，试图通过对父母行为的模仿来获得对周围环境的控制。由此，家庭中的父母应注重自己的言行举止，为儿童的模仿提供良好的榜样。（3分）教育者既要与家长沟通让他们明白自身行为对孩子的深远影响，也要在幼儿园中通过一定的活动（比如角色扮演，讲故事的方式让涛涛学会尊重帮助、关心与照顾我们的人）（4分）　　　　五、应用题（每小题10分，共10 分）　　　　评分标准：知道相应的能力与知识要求（3分），能对自己的问题进行客观分析（3分），并制定出客观可行的学习与改进计划（4分）　　学前儿童社会教育作业2参考答案（第三至四章）　　　　一、填空题（每空1分，共20分）　　　　1、定向；调控　　　　2、社会发展需要。　　　　3、价值性，合宜性。　　　　4、学前儿童社会教育目标；相关学科知识。　　　　5、幼儿的兴趣与生活经验，社会政治经济文化发展的需求。　　　　6、随机性和无意性，情感驱动性。　　　　7、参观法。　　　　8、行为练习法。　　　　9、试误与练习，强化练习。　　　　10、讲述法；不便直接感知或无法直接感知。　　　　11、共情训练法，类似情绪。　　　　12、潜移默化。　　　　二、简述题（每小题5　分，共30　分）　　　　1、简述幼儿社会教育目标建构的整体性原则。　　整体性原则即建构学前儿童社会教育目标时，要确立一种层次结构的整合观。这种整合观包括横向的类别整合与纵向的层次整合。横向的类别整合包括儿童社会认知、社会情感、社会行为三方面发展目标的整合，学前儿童社会性发展是这三方面的协调发展，避免只重认知而忽视情意和行为发展的现象。是一个整体，它应当包含避免只重知识传授而忽视情感培养和行为习惯培养，要把三者有机的协调起来。横向的类别整合还包括各教育系统幼儿社会教育目标的整合，即家庭、社会与幼儿园的社会教育目标要基本一致，以形成教育的合力，促进幼儿健康发展。纵向的层次整合主要指学前儿童社会教育各层级目标的整合，即各相连层级间的目标是相互联系、相互支持的。　　　　2、简述幼儿社会教育的总目标及其特点。　　《幼儿园教育指导纲要（试行）》中，就社会领域提出以下总目标：“能主动地参与各项活动，有自信心；乐意与人交往，学习互助、合作和分享，有同情心；理解并遵守日常生活中基本的社会行为规则；能努力做好力所能及的事，不怕困难，有初步的责任感；爱父母长辈、老师和同伴，爱集体、爱家乡、爱祖国。”幼儿社会教育总目标的特点有：第一，规范性。第二，共通性。第三，学习结果导向性。第四，可分析性。第五，可扩充性。　　　　3、简述幼儿园与家庭合作需要注意的问题。　　　　幼儿园与家庭合作需要注意以下几个问题：　　（1）取得家长的信任。　　（2）时有效地与家长沟通。　　（3）持家长与幼儿园之间教育观念、教育态度上的一致。　　（4）要充分挖掘、利用家长资源。　　（5）要争取让家长参与幼儿园的决策。　　　 4、简述应用行为评价法需要注意的问题。　　　　行为评价法的运用需要注意：　　（1）根据正面教育原则，行为评价法应以表扬为主，对学前儿童的社会行为进行正向引导。　　（2）行为评价要及时、一致。一方面行为反馈要及时出现在学前儿童好的或不良的行为之后。　　（3）评价要具体，避免空泛。　　（4）强化手段不能运用得过于频繁。　　（5）评价方式要多样化，要根据不同的场合、不同个性的学前儿童选用不同的评价方法。　　（6）引导幼儿进行自我评价和相互评价。　　　 5、积极意义上的良好环境应该具备的基本特征有哪些？　　（1）在物质上是丰富和多样的。　　（2）在气氛上是宽容和接纳的。　　（3）在制度上是明确的和必要的。　　（4）在设计上是具有某种倾向性或暗示性的。　　　　6、简述学前儿童社会教育内容选择的生活性与适宜性的内涵及其运用要求。　　生活性原则是指学前儿童社会教育的内容应当尽可能从儿童的生活出发，选择基于儿童生活经验与生活实际，并能丰富儿童生活经验的内容。适宜性是指学前儿童社会教育内容的选择，要根据目标，儿童发展及社会文化发展需要选择有助于幼儿发展，同时也能为幼儿所理解的内容。前一原则是从学习的经验基础提出的，后一原则是从学习的发展水平提出的。根据这两条原则，学前儿童社会教育内容的选择应当注意：（1）选择幼儿生活需要，并为幼儿所熟悉的内容。（2）选择幼儿可以理解的、有益幼儿发展的内容。

尝试修改一下字体。。。。可能是字体的问题导致草图有问题。。还有草图也不要太大。。。

（1）“我”忐忑不安的原因是：天已经很晚了，我却来打扰老师休息，怕老师责怪，所以会感觉到忐忑不安。（2）这不是普通的光，这是老师生命的光。第一个“光”指的是（灯光下老师银白色的头发）第二个“光”指的是（老师对教育事业的献身精神及老师对学生的热爱之情，是老师散发出来的生命之光）（3）读下面的句子，说说从人物的心理、语言、动作等描写中，你体会到了什么？老师讲完了题，夜色更浓了，我想赶快离开，她却一点也不放松：“自己再做一遍！”（我体会到了老师的严厉是对我的负责及关心，使我能够真真正正掌握好老师所讲的知识也体现了老师的慈爱之情。）

解释 交：一齐，同时；瘁：疲劳。精神和体力都极度劳累。 出处 清·百一居士《壶天录》上卷：“由此心力交瘁，患疾遂卒。” 　　示例 冰心《南归—贡献给母亲在天之灵》：“我们心力交瘁，能报母亲的恩慈于万一么？” 　　用 法 主谓式；作谓语、定语、补语；用于人 　　近义词 精疲力竭、疲惫不堪 　　反义词 神采奕奕、生气勃勃 、精力旺盛 　　瘁：〈形〉形声。从疒，卒声。从“疒”，表示与疾病有关。本义：困病。 　　“心力交瘁”侧重点在过分“劳累”，有憔悴、枯槁的意思。 　　“心力娇脆”侧重点在“脆弱”，脆弱即是不坚强；不稳固。

应该是：广州的春天是一年中最美的季节。这道题属于语序不当。

把称砣放到四两的位置称半斤的东西，称杆子会翘起来。所以意思是：翘尾巴

气体在定容下的比热容与在定压下的比热容不同主要是因为，在定压下气体温度变化会引起体积变化对外做工消耗一部分能量，所以定压下的比热容略大于定容下的比热容。

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1、直流单芯电缆穿镀锌钢后，单芯电缆传送的直流信号不受影响。2、如果是镀锌钢板构成电磁屏蔽空间，则单芯电缆穿镀锌钢后，电磁屏蔽性能被破坏。

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解释 交：一齐，同时；瘁：疲劳。精神和体力都极度劳累。 出处 清·百一居士《壶天录》上卷：“由此心力交瘁，患疾遂卒。” 　　示例 冰心《南归—贡献给母亲在天之灵》：“我们心力交瘁，能报母亲的恩慈于万一么？” 　　用 法 主谓式；作谓语、定语、补语；用于人 　　近义词 精疲力竭、疲惫不堪 　　反义词 神采奕奕、生气勃勃 、精力旺盛 　　瘁：〈形〉形声。从疒，卒声。从“疒”，表示与疾病有关。本义：困病。 　　“心力交瘁”侧重点在过分“劳累”，有憔悴、枯槁的意思。 　　“心力娇脆”侧重点在“脆弱”，脆弱即是不坚强；不稳固。

开音节指一个单词的发音。 开音节分两种，一种叫绝对开音节，一种叫相对开音节。 ①绝对开音节：单个元音字母后面没有辅音字母的重读音节。例如：no， she， he， we， by ........ ②相对开音节：单个元音字母后...

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凯文u2022史派西的《美国丽人》 ；英文名：American Beauty(1999)。

《皮囊》（Skins）是一部英国青少年电视剧，讲述了一群青少年在布里斯托尔（Bristol）的生活、爱情和友情故事。虽然这部剧集本身没有官方小说，但你可以在互联网上找到一些粉丝创作的衍生小说。要找到这些粉丝创作的小说，你可以尝试以下方法：1. 搜索引擎：使用搜索引擎（如Google或Bing），输入关键词“Skins fanfiction”、“Skins Season 1 fanfiction”等，你可能会找到一些相关的小说。2. Fanfiction网站：有一些专门收录粉丝创作的小说的网站，如***、Archive of Our Own（AO3）等。在这些网站上搜索“Skins Season 1”，你可能会找到一些相关作品。3. 社交媒体和论坛：你可以在社交媒体平台（如Reddit、Tumblr等）和粉丝论坛上寻找关于《皮囊》的讨论。在这些平台上，你可能会找到一些小说链接或者有关创作的建议。请注意，这些粉丝创作的小说可能与原剧的情节、角色设定等有所不同，阅读时需要保持开放的心态。同时，也要注意版权问题，尊重原创作者的权益。

RandyRousseauRandyRousseau是一名演员，主要作品有《世界末日》、《帕克》等。外文名：RandyRousseau职业：演员代表作品：帕克合作人物：泰勒·海克福德

一定是D！

seaside citrus海边的柑橘

at the seaside在海边

1.后退，看桌上的盘子，记住蓝4紫3橙6。2.左转，墙上的画颜色为橙蓝紫，得643。3.面对多格架最右下面的柜子里有小盒，输入643得硬币。4.倒数第二排最右的格子里得橙方块；电视机右上角得蓝方块；沙发靠垫拿开得绿圆块。5.沙发座点开，用硬币打开螺丝，放入三色块得蓝色卡。6.用蓝色卡打开电视旁的蓝色房。先左转，电脑键盘下得密码805。7.转回，桌子下方输入805得梯子，右转花盆里得营养液。8.出蓝色房面对多格架，选中梯子，最上面一行第二格有本书打开滴上营养液，得5284。9.回蓝色房，点黑白画左下最靠近地面的墙砖，输入5284得红色卡。10.进入红色房，桌上三色瓶子，记住绿12黄8蓝17，垃圾桶纸条记住方块顺序为13132。11.右转选中梯子，点天花板和窗帘的夹角，得透明板。12.拉开窗帘，将透明板放在瓶子板上，计算得148。13.右转到床头，枕头下得放大镜，床头密码输入器点方形输入148，床左侧抽屉得充电器。14.回床头右边白色四层盒，左边螺丝用硬币打开，点黑色洞得铁管，铁管内得两节电池，按垃圾桶内纸条提示依次点四层盒子，得遥控器。15.回蓝色房，将充电器与电池结合，在花盆边的电源处充电，绿灯亮后得充好电的电池。16.出蓝色房将遥控器与电池结合，打开电视，提示用放大镜依次看三幅画，得密码574。17.回红色房床头密码输入器，将硬币放入圆槽，输入574。听到声音床下得阳台门把手，使用其打开阳台门。18.阳台花盆内得铁丝，点两下变弯钩，蓝色烛台内有钥匙，将铁管与弯钩结合钩出钥匙，回客厅开门走人。

along the seaside

the是特指，指说话双方都知道的一个周末；a是泛指，指某个周末。

你好，on the seaside是在海边如果用in 就是在....里了，希望可以帮到你

在海边 by the sea/seaside；on the sea

near the seaside 和 at the seaside 的意思不完全一样。near the seaside 表示靠近海边，但不一定在海边，而 at the seaside 表示在海边，可以看到海水。例如：1.We live near the seaside, but we rarely go to the beach. 我们住在靠近海边的地方，但我们很少去海滩。2.We spent our summer vacation at the seaside. 我们在海边度过了暑假。

允浩&东海 Bring it on now put them shades on 昌珉 Aloha This is SMtown from Korea 允浩&东海 Put them in your pocket don"t you wanna go girl 有天 Hello 允浩&东海 Gacha gacha yeah Shaka shaka hey 昌珉 Amigo 昌珉 倾泻的阳光中穿着比基尼微笑的小姐 有天 现在还不要离开 俊秀 带上我的心 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 温流 太无聊了 Seaside 休假所 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 韩庚 离我越来越远了 在中 Baby!baby!抛掉后悔 圭贤 Take me!Take me!享受太阳 钟铉 Baby!Baby!不要犹豫 厉旭 现在是快乐的人生 晟敏 避暑地的波涛和山那边落下的红色夕阳 始源 Part-time 打工结束的话 神童 终于到了我的舞台 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 允浩 太无聊了 Seaside 休假所 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 泰民 离我越来越远了 俊秀 Baby!Baby!抛掉后悔 厉旭 Take me!Take me!享受今天 艺声 Baby!Baby!不要犹豫 温流 现在是快乐的人生 银赫 不断地跑到疯狂 跑到呼吸困难 Puleng Puleng 我会带领你的 天哪 怎么办 把担心都抛掉 有天 Seaside That"s right people love each other take a ride Hot girl Please don"t take off bring your make up Move your hot butt Yeah Key You feel the breeze 感受这一瞬间 在炙热的太阳下面 Go!Go! 钟铉 被晒得黑乎乎的脸上 泰民 波涛也 忽悠忽悠 天那边 太阳 忽悠忽悠 温流 拥抱着夏天的小姐 珉豪 接受我的心吧 SHINee 接受我的心吧 Oh Yeah Hey SHINee 这里是 Seaside 休假所 东方神起 接受我的心吧 Hey Summer boy 温流 无论是谁都请来 无论是谁都请享受 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 强仁 我还在等待我的夏天 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 李特 今晚 你和我制造一个一个的回忆 All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 东海 太高兴了 Seaside 休假所 ]All 车子呼呼的跑啊跑啊(shalalalalala) 收音机 Boom Boom Come on Come on 离开我 罗马，， Changmin] Aloha! This is SM Town from Korea (Yoochun Hello) Amigo! Yunho Donghae] Bring it on now put "em shades on put "em in your pocket don"t you wanna go girl Gotcha gotcha yeah shaka shaka hey! Changmin] ssodajineun haessal go sairo PINK-eu BIKINI agasshi Yoochun] ajik ddeonaji marayo Junsu]naui mameul gajyeoyo ALL] chadeureun sshing-sshing dallyeo dallyeo (syalalalalala) radion boom-boom COME ON COME ON Onew] neomu jiruhae SEASIDE hyugeso ALL] chadeureun sshing-sshing dallyeo dallyeo (syalalalalala) radion boom-boom COME ON COME ON Hankyung] naegeseo meoreojyeo gane Jaejoong] BABY! BABY! huhweneun nallyeo beoryeo Kyuhyun] TAKE ME TAKE ME taeyang-eul jeulgyeo Jonghyun] BABY! BABY! mang-seoril piryo eobseo Ryeowook] jigeumi jeulgeo-un insaeng Sungmin] buseojineun pado geu neomeoro bbalgan seogyang-i naerigo Siwon] PART TIME albaga kkeutnamyeon Shindong] deudieo naui mudaeji ALL] chadeureun sshing-sshing dallyeo dallyeo (syalalalalala) radion boom-boom COME ON COME ON Yunho] neomu jiruhae SEASIDE hyugeso ALL] chadeureun sshing-sshing dallyeo dallyeo (syalalalalala) radion boom-boom COME ON COME ON Taemin] naegeseo meoreojyeo gane Junsu] BABY! BABY! huhweneun nallyeo beoryeo Ryeowook] TAKE ME TAKE ME oneureul jeulgyeo Yesung] BABY! BABY! mangseoril piryo eobseo Onew] jigeumi jeulgeo-un insaeng Rap> Eunhyuk] michidorok sumi makhidorok kkeut-eobshi dallyeo bureung bureung ikkeu-reojul tenikka eomeona eojjeona geokjeong-deureun beoryeora

在海边 at the seaside 在海（岸）边 on the seashore 沿着海滨（海岸） along the seashore

歌曲名:Seaside Jam歌手:Kenny G专辑:ParadiseSeasideby The KooksDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideI handled my charm with time and slight of handDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideShe handled her charm with time and slight of hand, and ohBut I"m just trying to love youIn any kind of wayBut I find it hard to love you girlWhen you"re far awayAwayDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goBut I fell in love on the seasideOn the seasideIn the seasidehttp://music.baidu.com/song/2270638

at!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

西塞德品牌

by on at

你好，ontheseaside是在海边如果用in就是在....里了，希望可以帮到你

at the seaside 在海边swam in the sea 在海里游泳

基本没区别麻烦采纳，谢谢!

搜一下：关于seaside的搭配疑问

seaside 是海边，泛指beach更具体，指有大片沙滩的渡假海滩

歌曲名:Seaside (Mystic Mirror)歌手:Lee Perry专辑:This Is Crucial Reggae: Lee "Scratch" PerrySeasideby The KooksDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideI handled my charm with time and slight of handDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideShe handled her charm with time and slight of hand, and ohBut I"m just trying to love youIn any kind of wayBut I find it hard to love you girlWhen you"re far awayAwayDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goBut I fell in love on the seasideOn the seasideIn the seasidehttp://music.baidu.com/song/7386306

具体应该看你想要表达怎样的意思：gototheseaside表示到海边去去做什么不一定可能是等一个人，可能是游泳、钓鱼等等，这个短语所表达的只是到海边这个地方去这一单纯的动作而gotoseaside往往就表示到海边去玩（看海等只能在海边做的事）同理gotoschool表示去上学，gototheschool表示去学校gotochurch表示去做礼拜，gotothechurch表示去教堂

歌曲名:Seaside歌手:The Kooks专辑:Inside In / Inside OutSeasideby The KooksDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideI handled my charm with time and slight of handDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goI fell in love at the seasideShe handled her charm with time and slight of hand, and ohBut I"m just trying to love youIn any kind of wayBut I find it hard to love you girlWhen you"re far awayAwayDo you want to go to the seaside?I"m not trying to say that everybody wants to goBut I fell in love on the seasideOn the seasideIn the seasidehttp://music.baidu.com/song/7366551

seaside，英语单词，名词、形容词，作名词时意为“（尤指作为度假地的）海边，海滨”，作形容词时意为“海边的，海滨的”。补充拓展：短语搭配Seaside Park海滨公园 ; 海岸公园 ; 锡赛德帕克镇 ; 滨海绿地Seaside Jam海边派对 ; 海边派队 ; 拥挤海边Seaside Heights海边高地 ; 海滨高地 ; 锡赛德海茨 ; 希塞德高地Calabria Seaside卡拉布里亚海滨 ; 米兰Seaside Inn海边旅馆 ; 海边旅店 ; 海滨旅馆 ; 的评论Seaside Therapeutics海滨治疗公司 ; 滨医疗公司seaside pine海岸松Seaside Boulevard海滨大道The Seaside海边双语例句We went on a pleasant trip to the nearest seaside during our vacation.在假期里我们到最近的海滨作了一次愉快的旅行。I would rather join you in research work than go on holiday to the seaside.我宁愿和你们一起参加科研工作，也不愿到海滨去度假。

seaside的中文意思有：n.海滨，海边；adj.海边的，海滨的。详尽释义为：1、n. (名词)：海滨；海边；滨海城镇；临海面；沿岸；码头前沿；海岸；锡赛德（美国城市）。2、adj. (形容词)：海边的；海滨的；沿海的。seaside的例句1、But he acknowledges the challenges for the seaside fishing village.但他承认这座海边渔村面临的挑战。2、By contrast , many british seaside towns are rather decrepit.相反，许多英国海边城镇都已非常破旧。3、One brighton newspaper called the various seaside incidents " without parallel in english history ".布莱顿的一家报纸称，海滨一系列频发事件“在英格兰历史上独一无二”。4、The un says african seaside cities are spreading by more than 4 % a year.联合国报告说非洲海岸城市正以每年超过4%的速度扩展。5、Today, quanzhou is a regular seaside city of 8 million.如今，泉州是一个不折不扣的海边城市拥有800万人口的。6、He is walking down the seaside.他正沿海边走去。

A search vessel and several search aircraft will be dispatched to the area tomorrow morning to search and locate the targets ( represented by rubber tyres ) in the south china sea , " the spoke *** an added 各参与单位将于明早派出搜索飞机及搜救船找寻及搜索目标（由汽车轮胎组成） 。 A pla search vessel and several search aircraft will be dispatched to the area tomorrow morning to search and locate the targets ( represented by rubber tyres ) in the south china sea , " the spoke *** an added 参与单位将于明早派出飞机往南中国海搜索由汽车轮胎组成的目标，而驻香港部队会派出一艘舰艇参与搜救。 A pla search vessel , a uscg cutter and several search aircraft will be dispatched to the area tomorrow morning to search and locate the targets ( represented by basketballs tied together ) in the south china sea , " the spoke *** an added 参与单位将于明早派出飞机往南中国海搜索由一组篮球组成的目标，而驻香港部队及美国海岸巡逻会各派出一艘舰艇参与搜救。

by sea 是乘船 by vessel 过路船 这样你自己应该知道一不一样了吧

这是一个提单上有关载运提单上所涉及的货物的船名（Vessel)航次（Voy)的信息：在这份提单中：船名（Vessel)是Oversea Star（海外之星），航次（Voy）是015E。

变速箱seat与scat的区别是结构不同，工作原理不同。1、结构不同：手动变速箱由行星齿轮、制动器和单向离合器组成。自动变速箱由泵轮、涡轮和导轮组成。2、工作原理不同：手动变速箱将主动片和从动片压紧排出，使离合器接合分离。自动变速箱通过飞轮带动泵轮旋转产生离心力，使工作液沿叶片从内缘向外缘甩出。

SEAF:排烟风机SPF:楼梯间加压送风机SAF:送风机

资深 ARC 展现全新多彩活力 为什么 I/50 会让我格外注目？第一个原因是亮丽的外观，I/50 总共有六种色彩，跳脱了 ARC 传统只有银黑两色的框架；第二是回归6922信号管与6550功率管设计，向最早的ARC放大线路致敬；第三则是意外的参考售价，显示 ARC 吹起强攻负担得起的 Hi End（affordable Hi End）的号角。 首先来看I/50亮丽的外观，银、黑两色依然是ARC的代表颜色，可是新增了四种颜色，包括白色、红色、金色与蓝色，色彩全走鲜艳路线，根本是针对年轻族群所设计，真空管的复古，加上鲜艳的色彩，如果要来个贴切的形容词，可以说是Neo-Vintage风格满分。 新增Ceracote制程 I/50多变又鲜艳的色彩，不是阳极处理，而是Ceracote超薄陶瓷镀膜处理，在金属机箱表面加上陶瓷镀层，做出华丽的色彩。这项改变，ARC必须付出对应的代价，他们采购了新的金属表面处理机具，在明尼苏达自家工厂里制作，所以I/50成为第一部百分之百在ARC自家工厂生产的功放。 难道以前不是在 ARC 自家工厂制作？放心，ARC所有器材都是在美国制造，但是金属机箱的阳极处理，必须遵守严格的环保规范，明尼苏达的 ARC 工厂没有这个加工程序，所以要委外处理，可是为了创造 I/50 多样化的色彩，所以新增 Cerakote 陶瓷镀膜生产线，如此一来 I/50 就是百分之百自家制造了。 从这项新制程的投资，可以预期未来ARC的机器，肯定会有多样化的色彩，甚至可能提供定制化特殊色的选项，毕竟ARC多了Cerakote产线，当然要好好利用，不过对这些未来可能的想象，还有ARC研发中的高端器材，厂家可是三缄其口，什么消息也没放，认真冲刺I/50。 回归6922与6550 I/50的第二项特点是回归6922与6550真空管，与1997年CA50综合功放的真空管配置相同。回顾ARC推出综合功放的 历史 ，最早打响名号的要算是CA50，不过CA50的机箱还是传统的ARC样貌，白色面板搭配黑色把手，外观与I/50很不一样。 到了2003年，ARC推出VSi 55，就是把畅销的VS 55后级加上档位切换与音量控制器，变成综合功放，功率管一样是6550，但是信号管换成6N1P，随后2008年推出的VSi 60，外观与 VSi 55接近，算是后续机型，信号管换上6H30，与高端Reference系列看齐。如果从外观工业设计来看，I/50与 VSi 55、VSi 60 最为接近，而这两款也是 ARC 卖得最好的真空管综合功放，而 I/50 要继承这项光荣传统。 ARC还有两款综合功放，分别是2013年的VSi 75与2015年的GSi 75，可是外观已经很不一样，机箱尺寸更大，承接高端真空管线路技术更多，像是VSi 75采用KT120功率管，输出功率提升到75瓦，而GSi 75则用输出更大的KT150功率管，不过功率依然是75瓦，维持更好的工作线性与余裕度。如果以世代传承的角度来看，I/50 回归与这两部综合功放关系较小，更像是 VSi 60 的后续新机型。 令人意外的相对平价 最后就是I/50令人意外的价格了！目前美国官方售价是5500美元，最早ARC发布的售价更低，但是遇上疫情干扰，全球塞港塞货，还缺芯片，成本大增，所以不得已一上市就调整价格，但I/50还是拥有极高的价格竞争力，在这个价位带，要找到百分之百美国设计、美国制造的真空管综合功放，拿一只手的手指头就算得完。 其实，从2008年的 VSi 60 之后，ARC 再也没有推出过低于一万美金的综合功放，这十多年来，ARC 一直在做高端综合功放，可是 I/50 却打出 5500 美金的相对低价，比起 VSi 75、GSi 75，几乎是半价对折砍，但又是道道地地的 ARC ，您说，I/50 怎么能不叫人惊喜呢？ 继往开来的新机器 虽然我说I/50像是 VSi 60 的后继者，可是I/50不光是继往，更像是开来的全新 ARC 器材，除了全新 Cerakote 外观，可能延续到未来其他 ARC 器材，I/50 还加上了可爱的 Lexie Tube，显示音量数字与输入档位，虽然这与线路放大无关，可是增添了器材的设计感，这项创意会不会延伸到其他 ARC 的新机上面，我们且慢慢等着看。 但眼前的I/50，比起推出十多年的 VSi 60，根本不像是既有设计的改良，更像是全新的设计，不光是 Lexie Tube 新颖好看，还包括面板的网状孔洞，不仅简约好看，还可强化散热效果，而 I/50 把两个控制旋钮，从机箱前方换到顶板，有效缩小了机箱体积，也让 I/50 更有复古真空管机的模样，顶板还加上了亮面压克力，与Cerakote陶瓷涂装形成双色对比（two tone），巧妙地点缀出I/50的年轻气息，谁说真空管机都长得土土的，来看I/50绝对改观。 新增模组扩充功能 而I/50另一个开启未来的设计，就是模组扩充功能，预计会推出唱头放大模组与DAC模组，不过因为全球芯片短缺，目前都还没有到货，但是可以想像ARC未来会有更多器材，采用相似的模组扩充，提升产品的价格竞争力。 毕竟如果您不需要唱放或 DAC，又何必弄成标准配备，强迫推销呢？但对于有需要额外功能的用户来说，扩充模组的价格相对比买单机便宜，进可攻、退可守，ARC这招来得漂亮。 带音量控制的后级 从放大线路的设计来看，I/50与 VSi 55、VSi 60 相同，都是具备音量控制的后级，并没有额外的前级放大线路，可是 ARC 贴心地加上了耳机放大线路，让 I/50 的功能性更好。或许有人会担心，少了独立前级放大线路，I/50会不会比较没力，放心，ARC早就考虑到了，所以I/50的第一级放大，增加了7 dB增益，与一般前级常见的10 dB放大很接近了。 I/50 的真空管回归 CA50，采用 3 只 6922 信号管，其中一只做倒相，两只负责第一级放大，驱动 4 只 6550 功率管推挽放大，输出功率 50 瓦，而且音箱输出端子配置了 4 欧姆与 8 欧姆两组，搭配性更好。输入端子部分，I/50 有 4 组输入，包括 3 组 RCA 单端与 1 组 XLR 平衡，在这个价位带给平衡端子，又是加分。 真空管百分之百测试配对 如果注意I/50的真空管配置，可以6922信号管上面，加了弹性阻尼环，这可是有用的设计，不是装好看的，因为真空管工作时，因为电子束的流动产生振动，会与玻璃管共振，产生失真或干扰，所以ARC加装了阻尼环，与高端机型看齐。这虽是设计的小细节，但是可以看出 ARC 并没有因为 I/50 相对平价，就忘记他们对High Definetion的坚持。 又像是I/50所使用的6550，是新款Sovetek 6550WE，不过这些真空管全都经过ARC自家测试配对，所有采购的真空管，都必须在ARC工厂烧管48小时，然后测试配对，所以ARC厂家的真空管，比外面零售的版本要贵一些，因为经过48小时烧管，可以淘汰掉体质不好的真空管，而且 ARC 测管数据的纪录，也便于日后维修所需，假如日后需要换管，ARC 可以提供适合机器的厂家管。 最后一项I/50对High Definition的坚持，就是机器最后出厂的把关，依然由资深工程师Warren Gahl负责，所有机器都要实际听过，合乎ARC标准才能打包出厂。人耳验证这么特别吗？大多数厂家都是仪器测试通过，就能包装出厂，很少人像 ARC 这么厚工，一定要人耳验收，而且是 Warren Dahl 亲自试听，我十多年前去 ARC 采访，就是 Warren Dahl 负责聆听品管，至今依然没变，确保每一部机器的声音符合 ARC 的高标准。 居然可以把 Contour 60 推得不错 至于I/50的声音表现，我要大声说：这是目前最超值的 ARC！50 瓦的输出功率，不是无坚不摧，可是对一般居家使用来说，除非是想开趴掀屋顶，50 瓦功率多半已经足够，是很实用的输出功率。我在 U-Audio 试听时，不管是书架音箱或落地音箱，I/50 都能自在应对，而我最后试听定稿，让 I/50 搭配 Dynaudio Contour 60，这是 Contour 系列尺寸最大的落地音箱，I/50 都能推得很好了，可以对它的驱动力放心。 不过I/50的音量控制，要开得大一点，饱足感与力道才会出来。I/50 的总音量数字，最大是 45，但我听的时候音量都维持在 25~35 之间，对照传统音量旋钮，不仅超过 12 点钟方向，而且是到了 2~3 点钟方向，不要怕，就算我把音量开到底，也没让 I/50 爆掉，而那时候的音量已经太大了，完全超过正常聆听音乐的量感，代表 I/50 够耐操。 Lexie Tube 不光是I/50 的音量控制与档位显示，开机时还有彩蛋，电源开启，点亮真空管，慢着，还不能听，Lexie Tube会从48开始倒数，归零之后代表软开机完成，I/50暖身完毕，可以开始听音乐了。关机呢？不用等那么久，但是 Lexie Tube 还是亮灯后熄灭，告诉您 I/50 关机了。 中低频弹跳有劲 搭配 Contour 60，I/50 轻松地推出饱满且有弹跳力的中低频，听茄子蛋《爱情比你想的阁较伟大》，前奏的大鼓踩踏，低频圆滚滚的跳出来，背后的电子合成器弹奏长音和弦，Hi Hat 的敲打点缀出节奏的亮点，熟悉 ARC 都知道，就算是真空管机，I/50 硬是比人家通透开阔，如果您期待温暖昏黄的真空管音色，请不要找 I/ 50，人家可是年轻有朝气的声音，中低频活力充沛，声场通透开阔，十足阳光青年的神情。 您听，《爱情比你想的阁较伟大》进到热闹的场面时，背后是两把电吉他，一把弹奏 Funky 节奏，一把弹奏 Solo，I/50 把声场的层次与定位，带出鲜活的样貌，我原本以为 I/50 配上 Contour 60，低频会稍微糊一点，可是 I/50 超过我的期待，低频的力道很好，而且中高频维持丰富的细节与明亮的光泽，这就是 ARC 管机的本色，中频段有着真空管机的温暖，但在高频与低频两端，依然维持High Definition的解析。 既真实又有美感 又像是听蔡琴的《机遇》，我想这是发烧友最熟悉的唱片之一了，开场的电钢琴独奏，音色做得很漂亮，很像真实钢琴的音色，却又美得过头，I/50 带出漂亮的声音质地，中频段有着适当的厚度，而高频延伸的光泽很舒服，等蔡琴的歌声唱起，温暖的嗓音才稍微感觉到 I/50 的真空管味，带着些许的浓郁感，可是音乐的解析力却相当好，这种略带真空管的暖意，却有直追晶体机的解析力，是ARC走跳江湖的本领，兼顾音乐回放得真与美。 用I/50来推Contour 60，其实是越级挑战，50瓦功率够用，可是我知道 Contour 60 用更大的后级来推，还会更厉害，但是 I/50 推起 Contour 60，已经够好了，在适当的音量下，I/50 已经能充分展现音乐的魅力。 三张肖邦、三种面貌 例如《肖邦第二号钢琴协奏曲》，听巴伦波因的版本，钢琴的厚度较好，力度较强，换上皮耶丝的版本，钢琴的音色就多了一点明亮感，琴音厚度稍微薄一点，带出女性钢琴家的触键气氛，假如换上速度很慢的齐玛曼，音色还要再浓郁一点，更浪漫一点。 这三张《萧邦第二号钢琴协奏曲》，全都是 DG 的录音，I/50 清楚地点出录音当中细微的差异，代表功放的解析力很好，没有因为真空管放大，为录音带来过多染色，但即便是强调《High Definition》，I/50 还是有着漂亮的音乐韵味，没有完全抹去真空管的气质，听三位钢琴家弹萧邦，巴伦波因带着贵气，像是公子哥，气宇轩昂，换上皮耶丝，明亮的琴音与藕断丝连的断音，带出年轻肖邦的初恋情怀，而齐玛曼的版本，则是用极慢的速度，演绎萧邦深层的忧郁。 底噪很低，连耳放也很好 关于I/50声音表现，我最后要提的是音乐底噪很低，不管您觉得I/50的音色合不合您的口味，但是有机会试听的话，靠近音箱单元听听看，就知道I/50的工作底噪很低，这赋予音乐宁静的背景。这项测试也可以放在耳机放大部分，先不管音色喜不喜欢，这是主观的评价，可是I/50的工作底噪很低，不光是推音箱如此，搭配耳机也是如此。 我用 Sennheiser HD Pro 400 来听，如果听得到底噪，那一定是老类比录音，像是早期 Blue Note、Verve 的爵士乐，一定可以听见模拟母带的底噪嘶声，可是如果是数字录音，年代比较新的，I/50 可以呈现很干净的音乐背景，用很低的噪讯重现音乐。所以，I/50 的耳机放大不光是堪用，而且好用，可以让您省下额外买耳放的预算。 堪称ARC时代新经典 能用5500美元的预算入手 ARC，这可是很久没听过的大消息了，I/50 可说是继往开来、承先启后的全新 ARC 时代，我相信这几年 ARC 会很快推出崭新的机型，用亮丽的外观呈现年轻化的 ARC，从 I/50 可以看出厂家的企图心，而厂家打出预料之外的合宜售价，在相同价位带，很难找到与I/50相匹敌的真空管综合功放，加上弹性的模组设计，I/50绝对足以成为ARC的时代新经典，诚心推荐您亲自试听，感受ARC呈现音乐的真与美。 Audio Research I/50 综合功放 类型：真空管综合功放 输出功率：50瓦（每声道） 使用真空管：6922 3、6550WE 频率响应：7 Hz~ 30 kHz 输入灵敏度：1.25 V 输入阻抗：100k 欧姆（平衡）/48k 欧姆（非平衡） 尺寸：420 180 340（W H D） 重量：18.1 kg 作者：郭汉丞

luv 英[lu028cv] 美[lu028cv] n. 爱，爱情; [例句]"Don"t worry, luv."“别担心，亲爱的。”

请问SEAf00D中文读法和如何焼法？

1、打开lusttheoryseason1软件。2、点开设置，找到语言设置。3、选择中文保存就可以了。

lusttheoryseason1改中文的方法：第一步：点击OPTIONS（第二个选项）；第二步：点击INTERFACE（第二选项）；第三步：点击Language；第四步：点击SIMPLIFIEDCHINESE（第三个选项），即可设置为简体中文；设置完成后的简体中文界面。

一年有几个季节

fruit:apple orange banana mango lemon grape peachmeat: pork beaf lamp chicken duck turkey vegetable:Eggplant Spinach Cucumber potato tomato celerydrink:bear wine juice Cocktail milk liquorseafood:fish Shrimp Crab Squid Oyster Sea cucumberstaple food:rice noodle dumpling bread pizza sandwich

记住,中文和英文不可能在所有情况下都是一一对应的,具体译法要看具体语境.单独用at sea不是一个完整的句子,travel at sea 才是一个完整的句子.此外根据不同情况可以译为： go on a voyage ,sail on the sea ,等等等等

Wolfram Research　　Wolfram Research 是当今世界科技计算软件的领导开发商。公司由天才科学家Stephen Wolfram创建。Stephen Wolfram是公司的创建者和首席执行官。　　公司的主打产品为Mathematica.公司的主要产品和服务如下：　　软件　　Mathematica是当今世界四大数学软件之一。Mathematica是由WolframResearch开发的一个广泛使用的计算机代数系统。它拥有强大的数值计算和符号运算能力。它是目前为止使用最广泛的数学软件之一。Mathematica同时也为Wolfram公司的注册商标。

mix and match ，moose and squirrel：混搭，指随你的便，随意搭配都行老友记台词：Janice:Well,I knew you had the Rockys,and so I figured,you know,you can wear Bullwinkle and Bullwinkle,or you can wear Rocky and Rocky,or,you can mix and match, moose and squirrel.Whatever you want.

小题1:D小题2:A小题3:B 试题分析：本文是篇新闻报道，讲了八岁的Jesse因为在不允许游泳的大海区域游泳，被鲨鱼咬掉一条胳膊，他的叔叔勇敢的同鲨鱼搏斗，取回了Jesse被鲨鱼咬掉的一条胳膊。Jesse及时手术，手术很成功。小题1:根据he says, “Evening is the shark"s feeding time. And Jesse was in the area without lifeguards. This would never have happened if he had been in the area where swimming is allowed.”，故选D。小题2:根据He picked the shark up and threw it onto the beach. A coastguard shot the fish four times and although this didn"t kill it, the shark"s jaws relaxed so that they could open them, and reach down onto its stomach, and pull out the boy"s arm，故选A。小题3:根据When reporters asked Jesse"s uncle how he had had the courage to fight a shark , he replied, “I was mad and you do some strange things when you"re mad.”故选B。点评：这篇文章非常简单，先看问题，再带着问题仔细阅读短文，理解了全文内容，很容易选出正确答案。阅读注意事项：1、关注连词，分析文章逻辑结构。2、聚焦代词，明辨指代关系。3、抓住关键词语，利用平行结构、上下文（包括定义、释义、举例、对比、标点）进行判断与推理。4、了解一些构词法，从词根的特殊含义入手。

1 需要在accounts.json所在的目录运行curl命令。2 localhost:9200是ES得访问地址和端口3 bank是索引的名称4 account是类型的名称5 索引和类型的名称在文件中如果有定义，可以省略；如果没有则必须要指定6 _bulk是rest得命令，可以批量执行多个操作（操作是在json文件中定义的，原理可以参考之前的翻译）7 pretty是将返回的信息以可读的JSON形式返回。执行完上述的命令后，可以通过下面的命令查询：

X-Pack是Elastic Stack扩展功能，提供安全性，警报，监视，报告，机器学习和许多其他功能。 ES7.0+之后，默认情况下，当安装Elasticsearch时，会安装X-Pack，无需单独再安装。 自6.8以及7.1+版本之后，基础级安全永久免费。 默认情况下，拥有安全免费许可证时，Elasticsearch安全功能被禁用。 要启用安全功能，需要设置xpack.security.enabled。 在每个节点的elasticsearch.yml配置文件中，新增： 使用范围：配置传输层安全性适用于具有多个节点的集群以及需要外网通信访问的单节点ES。 使用环回地址127.0.0.1的单节点ES可以不用配置。 Elasticsearch节点可能存储是机密的数据，而无处不在的网络攻击对这些数据垂涎欲滴。 网络攻击包括对数据的嗅探，对数据的操纵，以及试图获得对服务器的访问权限，进而访问存储数据的文件。 保护节点的安全有助于降低来自网络的攻击的风险 。 1、证书实现加密通信的原理 TLS需要X.509证书（X.509 证书是一个数字证书，它使用 X.509 公有密钥基础设施标准将公有密钥与证书中包含的身份相关联。X.509 证书由一家名为证书颁发机构 (CA) 的可信实体颁发。CA 持有一个或多个名为 CA 证书的特殊证书，它使用这种证书来颁发 X.509 证书。只有证书颁发机构才有权访问 CA 证书）才能对与之通信的应用程序执行加密和身份验证。 为了使节点之间的通信真正安全， 必须对证书进行验证 。 在Elasticsearch集群中验证证书真实性的推荐方法是信任签署证书的证书颁发机构（CA）。 这样，只需要使用由同一CA签名的证书，即可自动允许该节点加入集群。 2、借助elasticsearch-certutil命令生成证书 启用安全功能后，必须使用TLS来确保节点之间的通信已加密。 在elasticsearch.yml中心新增配置如下： 借助：elasticsearch-setup-passwords 设置集群密码。 核心： auto - 随机生成密码。 interactive - 自定义不同用户的密码。 注意：必须配置好xpack之后，才能设置密码。否则会报错。 最简单的方法， 假定是初始部署集群阶段。 X-Pack安全配置的核心三步骤： 这些对于安全来说只是皮毛，更多的角色、权限、Space需要借助Kibana实现。 5.1 pom文件 5.2修改配置文件

一、ElasticSearch是什么？ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，零配置和完全。我们先说说ES的基本概念。1、索引(Index)ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。2、类型(Type)类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。例如，在索引中，可以定义一个用于存储用户数据的类型，一个存储日志数据的类型，以及一个存储评论数据的类型。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。3、文档(Document)文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。4、映射(Mapping)ES中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token、哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等。另外，ES还提供了额外功能，例如将域中的内容按需排序。事实上，ES也能自动根据其值确定域的类型。5、集群(Cluster)ES集群是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，并提供了联合索引以及可跨所有节点的搜索能力。多节点组成的集群拥有冗余能力，它可以在一个或几个节点出现故障时保证服务的整体可用性。集群靠其独有的名称进行标识，默认名称为“elasticsearch”。节点靠其集群名称来决定加入哪个ES集群，一个节点只能属一个集群。如果不考虑冗余能力等特性，仅有一个节点的ES集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。6、节点(Node)运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群，节点靠其名称进行标识，默认为启动时自动生成的随机Marvel字符名称。用户可以按需要自定义任何希望使用的名称，但出于管理的目的，此名称应该尽可能有较好的识别性。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。7、分片(Shard)和副本(Replica)ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。OK，上面把ES相关的基本概念及原理大致说明了下，那么ES到底是怎么实现全文检索的呢？Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。目前我们在最新版的ES中，使用的是IK分词。安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录analysis-ik，和一个配置目录ik, 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。当你有大量的文本数据时，ES均会将其进行分词并将这些词语保存在索引中，当输入关键词进行查询时，索引就会起到作用，查找对应的相同的查询词，从而实现全文检索。当然这个过程是很吃内存的哦。

elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文 件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日 志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的 东西。cluster.name: elasticsearch配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。node.name: "Franz Kafka"节点名，默认随机指定一个name列表中名字，该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt文件中，其中有很多作者添加的有趣名字。node.master: true指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true，es是默认集群中的第一台机器为master，如果这台机挂了就会重新选举master。

主要看数据量ES索引优化篇主要从两个方面解决问题，一是索引数据过程；二是检索过程。（本文主要介绍）索引数据过程我在上面几篇文章中有提到怎么创建索引和导入数据，但是大家可能会遇到索引数据比较慢的过程。其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化。ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化：“index.translog.flush_threshold_ops”: “100000″“index.refresh_interval”: “-1″,这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，而这个过程相对而言是比较浪费时间和资源的。所以我们可以将这个值调大一些还是设为-1关闭，进而手动进行tranlog平衡。第二参数是刷新频率，默认为120s是指索引在生命周期内定时刷新，一但有数据进来能refresh像lucene里面commit,我们知道当数据addDoucment会，还不能检索到要commit之后才能行数据的检索所以可以将其关闭，在最初索引完后手动refresh一之，然后将索引setting里面的index.refresh_interval参数按需求进行修改，从而可以提高索引过程效率。另外的知道ES索引过程中如果有副本存在，数据也会马上同步到副本中去。我个人建议在索引过程中将副本数设为0，待索引完成后将副本数按需量改回来，这样也可以提高索引效率。“number_of_replicas”: 0上面聊了一次索引过程的优化之后，我们再来聊一下检索速度比较慢的问题，其实检索速度快度与索引质量有很大的关系。而索引质量的好坏与很多因素有关。一、分片数分片数，与检索速度非常相关的的指标，如果分片数过少或过多都会导致检索比较慢。分片数过多会导致检索时打开比较多的文件别外也会导致多台服务器之间通讯。而分片数过少为导至单个分片索引过大，所以检索速度慢。在确定分片数之前需要进行单服务单索引单分片的测试。比如我之前在IBM-3650的机器上，创建一个索引，该索引只有一个分片，分别在不同数据量的情况下进行检索速度测试。最后测出单个分片的内容为20G。所以索引分片数=数据总量/单分片数目前，我们数据量为4亿多条，索引大小为近1.5T左右。因为是文档数据所以单数据都中8K以前。现在检索速度保证在100ms 以下。特别情况在500ms以下，做200,400,800，1000，1000+用户长时间并发测试时最坏在750ms以下.二、副本数副本数与索引的稳定性有比较大的关系，怎么说，如果ES在非正常挂了，经常会导致分片丢失，为了保证这些数据的完整性，可以通过副本来解决这个问题。建议在建完索引后在执行Optimize后，马上将副本数调整过来。大家经常有一个误去副本越多，检索越快，这是不对的，副本对于检索速度其它是减无增的我曾做过实现，随副本数的增加检索速度会有微量的下降，所以大家在设置副本数时，需要找一个平衡值。另外设置副本后，大家有可能会出现两次相同检索，出现出现不同值的情况，这里可能是由于tranlog没有平衡、或是分片路由的问题，可以通过?preference=_primary 让检索在主片分上进行。三、分词其实分词对于索引的影响可大可小，看自己把握。大家越许认为词库的越多，分词效果越好，索引质量越好，其实不然。分词有很多算法，大部分基于词表进行分词。也就是说词表的大小决定索引大小。所以分词与索引膨涨率有直接链接。词表不应很多，而对文档相关特征性较强的即可。比如论文的数据进行建索引，分词的词表与论文的特征越相似，词表数量越小，在保证查全查准的情况下，索引的大小可以减少很多。索引大小减少了，那么检索速度也就提高了。四、索引段索引段即lucene中的segments概念，我们知道ES索引过程中会refresh和tranlog也就是说我们在索引过程中segments number不至一个。而segments number与检索是有直接联系的，segments number越多检索越慢，而将segments numbers 有可能的情况下保证为1这将可以提到将近一半的检索速度。$ curl -XPOST ‘http://localhost:9200/twitter/_optimize? max_num_segments =1′五、删除文档删除文档在Lucene中删除文档，数据不会马上进行硬盘上除去，而进在lucene索引中产生一个.del的文件，而在检索过程中这部分数据也会参与检索，lucene在检索过程会判断是否删除了，如果删除了在过滤掉。这样也会降低检索效率。所以可以执行清除删除文档。$ curl -XPOST ‘http://localhost:9200/twitter/_optimize? only_expunge_deletes =true

由于需要提升项目的搜索质量，最近研究了一下Elasticsearch，一款非常优秀的分布式搜索程序。最开始的一些笔记放到github，这里只是归纳总结一下。首先，为什么要使用Elasticsearch？最开始的时候，我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索，然后一个不能索引的like语句，直接拉低MySQL的性能。后来，我们曾考虑过sphinx，并且sphinx也在之前的项目中成功实施过，但想想现在的数据量级，多台MySQL，以及搜索服务本身HA，还有后续扩容的问题，我们觉得sphinx并不是一个最优的选择。于是自然将目光放到了Elasticsearch上面。根据官网自己的介绍，Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务，我们决定在项目中使用Elasticsearch。对于Elasticsearch，如果要在项目中使用，需要解决如下问题：索引，对于需要搜索的数据，如何建立合适的索引，还需要根据特定的语言使用不同的analyzer等。搜索，Elasticsearch提供了非常强大的搜索功能，如何写出高效的搜索语句？数据源，我们所有的数据是存放到MySQL的，MySQL是唯一数据源，如何将MySQL的数据导入到Elasticsearch？对于1和2，因为我们的数据都是从MySQL生成，index的field是固定的，主要做的工作就是根据业务场景设计好对应的mapping以及search语句就可以了，当然实际不可能这么简单，需要我们不断的调优。而对于3，则是需要一个工具将MySQL的数据导入Elasticsearch，因为我们对搜索实时性要求很高，所以需要将MySQL的增量数据实时导入，笔者唯一能想到的就是通过row based binlog来完成。而近段时间的工作，也就是实现一个MySQL增量同步到Elasticsearch的服务。LuceneElasticsearch底层是基于Lucene的，Lucene是一款优秀的搜索lib，当然，笔者以前仍然没有接触使用过。:-)Lucene关键概念：Document：用来索引和搜索的主要数据源，包含一个或者多个Field，而这些Field则包含我们跟Lucene交互的数据。Field：Document的一个组成部分，有两个部分组成，name和value。Term：不可分割的单词，搜索最小单元。Token：一个Term呈现方式，包含这个Term的内容，在文档中的起始位置，以及类型。Lucene使用Inverted index来存储term在document中位置的映射关系。譬如如下文档：Elasticsearch Server 1.0 （document 1）Mastring Elasticsearch （document 2）Apache Solr 4 Cookbook （document 3）使用inverted index存储，一个简单地映射关系：TermCountDocuemnt1.0 1 <1> 4 1 <3> Apache 1 <3> Cookbook 1 <3> Elasticsearch 2 <1>.<2> Mastering 1 <2> Server 1 <1> Solr 1 <3> 对于上面例子，我们首先通过分词算法将一个文档切分成一个一个的token，再得到该token与document的映射关系，并记录token出现的总次数。这样就得到了一个简单的inverted index。Elasticsearch关键概念要使用Elasticsearch，笔者认为，只需要理解几个基本概念就可以了。在数据层面，主要有：Index：Elasticsearch用来存储数据的逻辑区域，它类似于关系型数据库中的db概念。一个index可以在一个或者多个shard上面，同时一个shard也可能会有多个replicas。Document：Elasticsearch里面存储的实体数据，类似于关系数据中一个table里面的一行数据。document由多个field组成，不同的document里面同名的field一定具有相同的类型。document里面field可以重复出现，也就是一个field会有多个值，即multivalued。Document type：为了查询需要，一个index可能会有多种document，也就是document type，但需要注意，不同document里面同名的field一定要是相同类型的。Mapping：存储field的相关映射信息，不同document type会有不同的mapping。对于熟悉MySQL的童鞋，我们只需要大概认为Index就是一个db，document就是一行数据，field就是table的column，mapping就是table的定义，而document type就是一个table就可以了。Document type这个概念其实最开始也把笔者给弄糊涂了，其实它就是为了更好的查询，举个简单的例子，一个index，可能一部分数据我们想使用一种查询方式，而另一部分数据我们想使用另一种查询方式，于是就有了两种type了。不过这种情况应该在我们的项目中不会出现，所以通常一个index下面仅会有一个 type。在服务层面，主要有：Node: 一个server实例。Cluster：多个node组成cluster。Shard：数据分片，一个index可能会存在于多个shards，不同shards可能在不同nodes。Replica：shard的备份，有一个primary shard，其余的叫做replica shards。Elasticsearch之所以能动态resharding，主要在于它最开始就预先分配了多个shards（貌似是1024），然后以shard为单位进行数据迁移。这个做法其实在分布式领域非常的普遍，codis就是使用了1024个slot来进行数据迁移。因为任意一个index都可配置多个replica，通过冗余备份的方式保证了数据的安全性，同时replica也能分担读压力，类似于MySQL中的slave。Restful APIElasticsearch提供了Restful API，使用json格式，这使得它非常利于与外部交互，虽然Elasticsearch的客户端很多，但笔者仍然很容易的就写出了一个简易客户端用于项目中，再次印证了Elasticsearch的使用真心很容易。Restful的接口很简单，一个url表示一个特定的资源，譬如/blog/article/1，就表示一个index为blog，type为aritcle，id为1的document。而我们使用http标准method来操作这些资源，POST新增，PUT更新，GET获取，DELETE删除，HEAD判断是否存在。这里，友情推荐httpie，一个非常强大的http工具，个人感觉比curl还用，几乎是命令行调试Elasticsearch的绝配。一些使用httpie的例子:# createhttp POST :9200/blog/article/1 title="hello elasticsearch" tags:="["elasticsearch"]"# gethttp GET :9200/blog/article/1# updatehttp PUT :9200/blog/article/1 title="hello elasticsearch" tags:="["elasticsearch", "hello"]"# deletehttp DELETE :9200/blog/article/1# existshttp HEAD :9200/blog/article/1索引和搜索虽然Elasticsearch能自动判断field类型并建立合适的索引，但笔者仍然推荐自己设置相关索引规则，这样才能更好为后续的搜索服务。我们通过定制mapping的方式来设置不同field的索引规则。而对于搜索，Elasticsearch提供了太多的搜索选项，就不一一概述了。索引和搜索是Elasticsearch非常重要的两个方面，直接关系到产品的搜索体验，但笔者现阶段也仅仅是大概了解了一点，后续在详细介绍。同步MySQL数据Elasticsearch是很强大，但要建立在有足量数据情况下面。我们的数据都在MySQL上面，所以如何将MySQL的数据导入Elasticsearch就是笔者最近研究的东西了。虽然现在有一些实现，譬如elasticsearch-river-jdbc，或者elasticsearch-river-mysql，但笔者并不打算使用。elasticsearch-river-jdbc的功能是很强大，但并没有很好的支持增量数据更新的问题，它需要对应的表只增不减，而这个几乎在项目中是不可能办到的。elasticsearch-river-mysql倒是做的很不错，采用了python-mysql-replication来通过binlog获取变更的数据，进行增量更新，但它貌似处理MySQL dump数据导入的问题，不过这个笔者真的好好确认一下？话说，python-mysql-replication笔者还提交过pull解决了minimal row image的问题，所以对elasticsearch-river-mysql这个项目很有好感。只是笔者决定自己写一个出来。为什么笔者决定自己写一个，不是因为笔者喜欢造轮子，主要原因在于对于这种MySQL syncer服务（增量获取MySQL数据更新到相关系统），我们不光可以用到Elasticsearch上面，而且还能用到其他服务，譬如cache上面。所以笔者其实想实现的是一个通用MySQL syncer组件，只是现在主要关注Elasticsearch罢了。项目代码在这里go-mysql-elasticsearch，现已完成第一阶段开发，内部对接测试中。go-mysql-elasticsearch的原理很简单，首先使用mysqldump获取当前MySQL的数据，然后在通过此时binlog的name和position获取增量数据。一些限制：binlog一定要变成row-based format格式，其实我们并不需要担心这种格式的binlog占用太多的硬盘空间，MySQL 5.6之后GTID模式都推荐使用row-based format了，而且通常我们都会把控SQL语句质量，不允许一次性更改过多行数据的。需要同步的table最好是innodb引擎，这样mysqldump的时候才不会阻碍写操作。需要同步的table一定要有主键，好吧，如果一个table没有主键，笔者真心会怀疑设计这个table的同学编程水平了。多列主键也是不推荐的，笔者现阶段不打算支持。一定别动态更改需要同步的table结构，Elasticsearch只能支持动态增加field，并不支持动态删除和更改field。通常来说，如果涉及到alter table，很多时候已经证明前期设计的不合理以及对于未来扩展的预估不足了。更详细的说明，等到笔者完成了go-mysql-elasticsearch的开发，并通过生产环境中测试了，再进行补充。总结最近一周，笔者花了不少时间在Elasticsearch上面，现在算是基本入门了。其实笔者觉得，对于一门不懂的技术，找一份靠谱的资料（官方文档或者入门书籍），蛋疼的对着资料敲一遍代码，不懂的再问google，最后在将其用到实际项目，这门技术就算是初步掌握了，当然精通还得在下点功夫。现在笔者只是觉得Elasticsearch很美好，上线之后铁定会有坑的，那时候只能慢慢填了。话说，笔者是不是要学习下java了，省的到时候看不懂代码就惨了。:-)

Kibana是一个为ElasticSearch提供的数据分析的Web接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。Kibana目前最新的版本5.0.2，回顾一下Kibana3和Kibana4的界面。

Elasticsearch是什么?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是一个分布式文档存储。Elasticsearch存储的是序列化为JSON文档的复杂数据结构，而不是以列行数据的形式存储信息。当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档分布在整个集群中，可以立即从任何节点访问。Elasticsearch是由ShayBanon发起的一个开源搜索服务器项目，2010年2月发布。迄今，该项目已发展成为搜索和数据分析解决方案领域的主要一员，广泛应用于声名卓著或鲜为人知的搜索应用程序。Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。搜索引擎，不支持join表等操作。主要用于全文检索。不适合做数据库。如何选择合适的数据库解决方案？1、如果有强大的技术团队，关系型和非关系型数据库都可选择。一般来讲，非关系型数据库需要更多管理维护的时间。2、如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。3、(一)、Access(二)SQLServer(三)MySQL，Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。4、虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。5、例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择；如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了。不要重新发明轮子在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大。6、本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计，着重论述了建立主键和索引的策略和方案，然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。ElasticSearch倒排索引及其原理1、倒排索引采用ImmutableDesign，一旦生成，不可更改。Segment写入磁盘的过程相对耗时，所以借助文件系统缓存，Refresh时，先将Segment写入文件缓存中，以开放查询。2、之前我们已经了解过，Elasticsearch是一个基于Lucene实现的分布式全文检索引擎，其实Elasticsearch倒排索引就是Lucene的倒排索引。3、所谓的倒排索引，就是把你的数据内容先分词，每句话分成一个一个的关键词，然后记录好每一个关键词对应出现在了哪些id标识的数据。4、可以将对es的操作记录下来，来确保当出现故障的时候，已经落地到磁盘的数据不会丢失，并在重启的时候可以从操作记录中将数据恢复过来。5、Elasticsearch中使用一种称为倒排索引的结构，适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。elasticsearch-倒排索引原理1、倒排索引采用ImmutableDesign，一旦生成，不可更改。Segment写入磁盘的过程相对耗时，所以借助文件系统缓存，Refresh时，先将Segment写入文件缓存中，以开放查询。2、Elasticsearch中使用一种称为倒排索引的结构，适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。3、elasticsearch提供了translog来记录这些操作，结合oscachedsegments数据定时落盘来实现数据可靠性保证（flush）。文档被添加到buffer同时追加到translog：进行refresh操作，清空buffer，文档可被搜索但尚未flush到磁盘。4、如果Elasticsearch密钥库受密码保护，则必须先输入密钥库密码，然后才能为内置用户设置密码。为弹性用户设置密码后，引导密码不再有效，无法使用该命令。在某些情况下，分片副本的Lucene索引或事务日志可能会损坏。5、Elasticsearch的查询原理是将查询的关键词与倒排索引中的词条进行匹配，查询的关键词与倒排索引中的词条必须完全相同视为匹配，否则不匹配。这意味着在插入文档时是否进行分析和查询时是否进行分析将产生非常不同的结果。6、财务平台亿级数据量毫秒级查询优化之elasticsearch原理解析_wang123459的博客-CSDN博客_elasticsearch查询优化mysql底层B-tree支持矮胖，高胖的时候就很难受，说白了就是数据量多会增加IO操作。ES底层倒排索引。Elasticsearch一般情况下如果es服务正常启动，可以通过接口的方式获取elasticsearch版本信息：curlhttp：//10.1：9200上述命令可以得到elasticsearch的服务状态和其他信息包括版本号。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。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch架构简单介绍如下。索引索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。你可以把索引看成关系型数据库的表。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。如何用elasticsearch5.2实现全文索引1、安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录analysis-ik，和一个配置目录ik，分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。2、ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：如果我们想要搜索quickbrown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：每一个文档都匹配到了，但是第一个比第二个要匹配的多。3、每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。根据分析器的配置方式，这会影响您的搜索功能，因为分析器也适用于全文搜索。

一、ElasticSearch是什么？ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，零配置和完全免费。我们先说说ES的基本概念。1、索引(Index)ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。2、类型(Type)类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。例如，在索引中，可以定义一个用于存储用户数据的类型，一个存储日志数据的类型，以及一个存储评论数据的类型。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。3、文档(Document)文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。4、映射(Mapping)ES中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token、哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等。另外，ES还提供了额外功能，例如将域中的内容按需排序。事实上，ES也能自动根据其值确定域的类型。5、集群(Cluster)ES集群是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，并提供了联合索引以及可跨所有节点的搜索能力。多节点组成的集群拥有冗余能力，它可以在一个或几个节点出现故障时保证服务的整体可用性。集群靠其独有的名称进行标识，默认名称为“elasticsearch”。节点靠其集群名称来决定加入哪个ES集群，一个节点只能属一个集群。如果不考虑冗余能力等特性，仅有一个节点的ES集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。6、节点(Node)运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群，节点靠其名称进行标识，默认为启动时自动生成的随机Marvel字符名称。用户可以按需要自定义任何希望使用的名称，但出于管理的目的，此名称应该尽可能有较好的识别性。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。7、分片(Shard)和副本(Replica)ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。OK，上面把ES相关的基本概念及原理大致说明了下，那么ES到底是怎么实现全文检索的呢？Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。目前我们在最新版的ES中，使用的是IK分词。安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录analysis-ik，和一个配置目录ik, 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。当你有大量的文本数据时，ES均会将其进行分词并将这些词语保存在索引中，当输入关键词进行查询时，索引就会起到作用，查找对应的相同的查询词，从而实现全文检索。当然这个过程是很吃内存的哦。

或如何了解缺少哪些官方文件 如果我不得不用一个短语来描述Elasticsearch，我会说： 目前，Elasticsearch在十大最受欢迎的开源技术中。 公平地说，它结合了许多本身并不独特的关键功能，但是，当结合使用时，它可以成为最佳的搜索引擎/分析平台。 更准确地说，由于以下功能的结合，Elasticsearch变得如此流行： · 搜索相关性评分 · 全文搜索 · 分析（汇总） · 无模式（对数据模式无限制），NoSQL，面向文档 · 丰富的数据类型选择 · 水平可扩展 · 容错的 通过与Elasticsearch进行合作，我很快意识到，官方文档看起来更像是所谓文档的"挤压"。 我不得不在Google上四处搜寻，并且大量使用stackowerflow，所以我决定编译这篇文章中的所有信息。 在本文中，我将主要撰写有关查询/搜索Elasticsearch集群的文章。 您可以通过多种不同的方式来实现大致相同的结果，因此，我将尝试说明每种方法的利弊。 更重要的是，我将向您介绍两个重要的概念-查询和过滤器上下文-在文档中没有很好地解释。 我将为您提供一组规则，以决定何时使用哪种方法更好。 在阅读本文后，如果我只想让您记住一件事，那就是： 当我们谈论Elasticsearch时，总会有一个相关性分数。 相关性分数是严格的正浮点数，表示每个文档满足搜索标准的程度。 该分数是相对于分配的最高分数的，因此，分数越高，文档与搜索条件的相关性越好。 但是，过滤器和查询是您在编写查询之前应该能够理解的两个不同概念。 一般来说，过滤器上下文是一个"是/否"选项，其中每个文档都与查询匹配或不匹配。 一个很好的例子是SQL WHERE，后面是一些条件。 SQL查询总是返回严格符合条件的行。 SQL查询无法返回歧义结果。 另一方面，Elasticsearch查询上下文显示了每个文档与您的需求的匹配程度。 为此，查询使用分析器查找最佳匹配。 经验法则是将过滤器用于： · 是/否搜索 · 搜索精确值（数字，范围和关键字） 将查询用于： · 结果不明确（某些文档比其他文档更适合） · 全文搜索 此外，Elasticsearch将自动缓存过滤器的结果。 在第1部分和第2部分中，我将讨论查询（可以转换为过滤器）。 请不要将结构化和全文与查询和过滤器混淆-这是两件事。 结构化查询也称为术语级查询，是一组查询方法，用于检查是否应选择文档。 因此，在很多情况下，没有真正必要的相关性评分-文档匹配或不匹配（尤其是数字）。 术语级查询仍然是查询，因此它们将返回分数。 名词查询 Term Query 返回字段值与条件完全匹配的文档。 查询一词是SQL select * from table_name where column_name =...的替代方式 名词查询直接进入倒排索引，这可以使其快速进行。 在处理文本数据时，最好仅将term用于keyword字段。 名词查询默认情况下在查询上下文中运行，因此，它将计算分数。 即使所有返回的文档的分数相同，也将涉及其他计算能力。 带有过滤条件的 名词 查询 如果我们想加速名词查询并使其得到缓存，则应将其包装在constant_score过滤器中。 还记得经验法则吗？ 如果您不关心相关性得分，请使用此方法。 现在，该查询没有计算任何相关性分数，因此，它更快。 而且，它是自动缓存的。 快速建议-对文本字段使用匹配而不是名词。 请记住，名词查询直接进入倒排索引。名词查询采用您提供的值并按原样搜索它，这就是为什么它非常适合查询未经任何转换存储的keyword字段。 多名词查询 Terms query 如您所料，多名词查询使您可以返回至少匹配一个确切名词的文档。 多名词查询在某种程度上是SQL select * from table_name where column_name is in...的替代方法 重要的是要了解，Elasticsearch中的查询字段可能是一个列表，例如{“ name”：[“ Odin”，“ Woden”，“ Wodan”]}。如果您执行的术语查询包含以下一个或多个，则该记录将被匹配-它不必匹配字段中的所有值，而只匹配一个。 与名词查询相同，但是这次您可以在查询字段中指定多少个确切术语。 您指定必须匹配的数量-一，二，三或全部。 但是，此数字是另一个数字字段。 因此，每个文档都应包含该编号（特定于该特定文档）。 返回查询字段值在定义范围内的文档。 等价于SQL select * from table_name where column_name is between... 范围查询具有自己的语法： · gt 大于 · gte 大于或等于 · lt 小于 · lte 小于或等于 一个示例，该字段的值应≥4且≤17 范围查询也可以很好地与日期配合使用。 正则表达式查询返回其中字段与您的正则表达式匹配的文档。 如果您从未使用过正则表达式，那么我强烈建议您至少了解一下它是什么以及何时可以使用它。 Elasticsearch的正则表达式是Lucene的正则表达式。 它具有标准的保留字符和运算符。 如果您已经使用过Python的re软件包，那么在这里使用它应该不是问题。 唯一的区别是Lucene的引擎不支持^和$等锚运算符。 您可以在官方文档中找到regexp的完整列表。 除正则表达式查询外，Elsticsearch还具有通配符和前缀查询。从逻辑上讲，这两个只是regexp的特殊情况。 不幸的是，我找不到关于这三个查询的性能的任何信息，因此，我决定自己对其进行测试，以查看是否发现任何重大差异。 在比较使用rehexp和通配符查询时，我找不到性能上的差异。如果您知道有什么不同，请给我发消息。 由于Elasticsearch是无模式的（或没有严格的模式限制），因此当不同的文档具有不同的字段时，这是一种很常见的情况。 结果，有很多用途来了解文档是否具有某些特定字段。 全文查询适用于非结构化文本数据。 全文查询利用了分析器。 因此，我将简要概述Elasticsearch的分析器，以便我们可以更好地分析全文查询。 每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。根据分析器的配置方式，这会影响您的搜索功能，因为分析器也适用于全文搜索。 分析器管道包括三个阶段： 总有一个令牌生成器和零个或多个字符和令牌过滤器。 1）字符过滤器按原样接收文本数据，然后可能在对数据进行标记之前对其进行预处理。 字符过滤器用于： · 替换与给定正则表达式匹配的字符 · 替换与给定字符串匹配的字符 · 干净的HTML文字 2）令牌生成器将字符过滤器（如果有）之后接收到的文本数据分解为令牌。 例如，空白令牌生成器只是将文本分隔为空白（这不是标准的）。 因此，Wednesday is called after Woden， 将被拆分为[Wednesday, is, called, after, Woden.]。 有许多内置标记器可用于创建自定义分析器。 删除标点符号后，标准令牌生成器将使用空格分隔文本。 对于绝大多数语言来说，这是最中立的选择。 除标记化外，标记化器还执行以下操作： · 跟踪令牌顺序， · 注释每个单词的开头和结尾 · 定义令牌的类型 3）令牌过滤器对令牌进行一些转换。您可以选择将许多不同的令牌过滤器添加到分析器中。一些最受欢迎的是： · 小写 · 词干（存在多种语言！） · 删除重复 · 转换为等效的ASCII · 模式的解决方法 · 令牌数量限制 · 令牌的停止列表（从停止列表中删除令牌） 标准分析器是默认分析器。 它具有0个字符过滤器，标准令牌生成器，小写字母和停止令牌过滤器。 您可以根据需要组成自定义分析器，但是内置分析器也很少。 语言分析器是一些最有效的即用型分析器，它们利用每种语言的细节来进行更高级的转换。 因此，如果您事先知道数据的语言，建议您从标准分析器切换为数据的一种语言。 全文查询将使用与索引数据时使用的分析器相同的分析器。更准确地说，您查询的文本将与搜索字段中的文本数据进行相同的转换，因此两者处于同一级别。 匹配查询是用于查询文本字段的标准查询。 我们可以将匹配查询称为名词查询的等效项，但适用于文本类型字段（而在处理文本数据时，名词应仅用于关键字类型字段）。 默认情况下，传递给查询参数的字符串（必需的一个）将由与应用于搜索字段的分析器相同的分析器处理。 除非您自己使用analyzer参数指定分析器。 当您指定要搜索的短语时，将对其进行分析，并且结果始终是一组标记。默认情况下，Elasticsearch将在所有这些标记之间使用OR运算符。这意味着至少应该有一场比赛-更多的比赛虽然会得分更高。您可以在运算符参数中将其切换为AND。在这种情况下，必须在文档中找到所有令牌才能将其返回。 如果要在OR和AND之间输入某些内容，则可以指定minimum_should_match参数，该参数指定应匹配的子句数。 可以数字和百分比指定。 模糊参数（可选）可让您忽略错别字。 Levenshtein距离用于计算。 如果您将匹配查询应用于关键字keyword字段，则其效果与词条查询相同。 更有趣的是，如果将存储在反向索引中的令牌的确切值传递给term查询，则它将返回与匹配查询完全相同的结果，但是会更快地返回到反向索引。 与匹配相同，但顺序和接近度很重要。 匹配查询不了解序列和接近度，因此，只有通过其他类型的查询才能实现词组匹配。 match_phrase查询具有slop参数（默认值为0），该参数负责跳过术语。 因此，如果您指定斜率等于1，则短语中可能会省略一个单词。 多重比对查询的功能与比对相同，唯一的不同是多重比对适用于多个栏位 · 字段名称可以使用通配符指定 · 默认情况下，每个字段均加权 · 每个领域对得分的贡献都可以提高 · 如果没有在fields参数中指定任何字段，那么将搜索所有符合条件的字段 有多种类型的multi_match。 我不会在这篇文章中描述它们，但是我将解释最受欢迎的： best_fields类型（默认值）更喜欢在一个字段中找到来自搜索值的令牌的结果，而不是将搜索的令牌分配到不同字段中的结果。 most_fields与best_fields类型相反。 phrase类型的行为与best_fields相同，但会搜索与match_phrase类似的整个短语。 我强烈建议您查阅官方文档，以检查每个字段的得分计算准确度。 复合查询将其他查询包装在一起。 复合查询： · 结合分数 · 改变包装查询的行为 · 将查询上下文切换到过滤上下文 · 以上任意一项 布尔查询将其他查询组合在一起。 这是最重要的复合查询。 布尔查询使您可以将查询上下文中的搜索与过滤器上下文搜索结合在一起。 布尔查询具有四个可以组合在一起的出现（类型）： · must或"必须满足该条款" · should或"如果满足条款，则对相关性得分加分" · 过滤器filter或"必须满足该条款，但不计算相关性得分" · must_not或“与必须相反”，不会有助于相关度得分 必须和应该→查询上下文 过滤器和must_not→过滤器上下文 对于那些熟悉SQL的人，必须为AND，而应为OR运算符。 因此，必须满足must子句中的每个查询。 对于大多数查询，提升查询与boost参数相似，但并不相同。 增强查询将返回与肯定子句匹配的文档，并降低与否定子句匹配的文档的得分。 如我们在术语查询示例中先前看到的，constant_score查询将任何查询转换为相关性得分等于boost参数（默认值为1）的过滤器上下文。 让我知道是否您想阅读另一篇文章，其中提供了所有查询的真实示例。 我计划在Elasticsearch上发布更多文章，所以不要错过。 你已经读了很长的内容，所以如果你阅读到这里： 综上所述，Elasticsearch符合当今的许多用途，有时很难理解什么是最佳工具。 如果不需要相关性分数来检索数据，请尝试切换到过滤器上下文。 另外，了解Elasticsearch的工作原理也至关重要，因此，我建议您始终了解分析器的功能。 Elasticsearch中还有许多其他查询类型。 我试图描述最常用的。 我希望你喜欢它。 (本文翻译自kotartemiy u2714ufe0f的文章《Deep Dive into Querying Elasticsearch. Filter vs Query. Full-text search》，参考：https://towardsdatascience.com/deep-pe-into-querying-elasticsearch-filter-vs-query-full-text-search-b861b06bd4c0)

MySQL支持全文索引和搜索功能。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引。 FULLTEXT索引主要用MATCH()...AGAINST语法来实现搜索： MySQL的全文搜索存在以下局限： 通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。 ElasticSearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，以下简称ES。 Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。 Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据中心，再通过分词控制器去将对应的数据分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。 由于ES是基于RESTfull Web接口的，因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查，并且不需要我们做额外的管理操作就可以直接索引文档，ES已经内置了所有的缺省操作，可以自动帮我们定义类型。 再次执行PUT，会对库中已有的id为1的数据进行覆盖，每修改一次_version字段的版本号就会加1。 默认搜索会返回前10个结果： 返回的几个关键词： 查询字符串搜索，可以像传递URL参数一样传递查询语句。 精确查询： 全文搜索： 以上两种方法都需要考虑数据更改后如何与ES进行同步。

使用ElasticSearch快一年了，自认为相关API使用的还比较6，产品提的一些搜索需求实现起来都从心应手；但是前几天同事的一个问题直接将我打回到小白，同事问了句：“ ElasticSearch的索引是怎么存储的？删除文档和更新文档是怎么实现的？ ”，当时我就懵逼了，说了句得查一下，好尴尬...... 回想起来发现自己从来都没有深入了解过这些细节，于是便觉得非常有必要对ElasticSearch的文档存储做一次深入的了解，知其然不知其所以然对于我们来说是远远不够的，在ElasticSearch中，文档（ Document ）存储的介质分为内存和硬盘两种: 同时，ElasticSearch进程自身的运行也需要内存空间，必须保证ElasticSearch进程有充足的运行时内存。为了使ElasticSearch引擎达到最佳性能，必须合理分配有限的内存和硬盘资源。 ElasticSearch引擎把文档数据写入到倒排索引（ Inverted Index ）的数据结构中，倒排索引建立的是分词（ Term ）和文档（ Document ）之间的映射关系,在倒排索引中，数据是面向词（ Term ）而不是面向文档（ Document ）的。 举个栗子，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容： 1. The quick brown fox jumped over the lazy dog 2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer 文档和词之间的关系如下图： 字段值被分析之后，存储在倒排索引中，倒排索引存储的是分词（ Term ）和文档（ Doc ）之间的关系，简化版的倒排索引如下图： 从图中可以看出，倒排索引有一个词条的列表，每个分词在列表中是唯一的，记录着词条出现的次数，以及包含词条的文档。实际中ElasticSearch引擎创建的倒排索引比这个复杂得多。 段是倒排索引的组成部分，倒排索引是由段（ Segment ）组成的，段存储在硬盘（ Disk ）文件中。 索引段不是实时更新的，这意味着，段在写入硬盘之后，就不再被更新。在删除文档时，ElasticSearch引擎把已删除的文档的信息存储在一个单独的文件中，在搜索数据时，ElasticSearch引擎首先从段中执行查询，再从查询结果中过滤被删除的文档 。这意味着，段中存储着被删除的文档，这使得段中含有”正常文档“的密度降低。 多个段可以通过段合并（Segment Merge）操作把“已删除”的文档将从段中物理删除，把未删除的文档合并到一个新段中，新段中没有”已删除文档“，因此，段合并操作能够提高索引的查找速度 ；但是，段合并是IO密集型操作，需要消耗大量的硬盘IO。 在ElasticSearch中，大多数查询都需要从硬盘文件（索引的段数据存储在硬盘文件中）中获取数据；因此， 在全局配置文件elasticsearch.yml 中，把结点的路径（Path）配置为性能较高的硬盘，能够提高查询性能 。默认情况下，ElasticSearch使用基于安装目录的相对路径来配置结点的路径，安装目录由属性path.home显示，在home path下，ElasticSearch自动创建config，data，logs和plugins目录，一般情况下不需要对结点路径单独配置。结点的文件路径配置项： path.data：设置ElasticSearch结点的索引数据保存的目录，多个数据文件使用逗号隔开。 例如，path.data: /path/to/data1,/path/to/data2 ； path.work：设置ElasticSearch的临时文件保存的目录； 映射参数index决定ElasticSearch引擎是否对文本字段执行分析操作，也就是说分析操作把文本分割成一个一个的分词，也就是标记流（ Token Stream ），把分词编入索引，使分词能够被搜索到： 1） 当index为analyzed时，该字段是分析字段，ElasticSearch引擎对该字段执行分析操作，把文本分割成分词流，存储在倒排索引中，使其支持全文搜索。 2）当index为not_analyzed时，该字段不会被分析，ElasticSearch引擎把原始文本作为单个分词存储在倒排索引中，不支持全文搜索，但是支持词条级别的搜索；也就是说，字段的原始文本不经过分析而存储在倒排索引中，把原始文本编入索引，在搜索的过程中，查询条件必须全部匹配整个原始文本。 3）当index为no时，该字段不会被存储到倒排索引中，不会被搜索到。 字段的原始值是否被存储到倒排索引，是由映射参数store决定的，默认值是false，也就是，原始值不存储到倒排索引中。 映射参数index和store的区别在于： store用于获取（Retrieve）字段的原始值，不支持查询，可以使用投影参数fields，对stroe属性为true的字段进行过滤，只获取（Retrieve）特定的字段，减少网络负载； index用于查询（Search）字段，当index为analyzed时，对字段的分词执行全文查询；当index为not_analyzed时，字段的原始值作为一个分词，只能对字段的原始文本执行词条查询； 如果设置字段的index属性为not_analyzed，原始文本将作为单个分词，其最大长度跟UTF8 编码有关，默认的最大长度是32766Bytes（约32KB），如果字段的文本超过该限制，那么ElasticSearch将跳过（ Skip ）该文档，并在Response中抛出异常消息： operation[607]: index returned 400 _index: ebrite _type: events _id: 76860 _version: 0 error: Type: illegal_argument_exception Reason: "Document contains at least one immense term in field="event_raw" (whose UTF8 encoding is longer than the max length 32766), all of which were skipped. Please correct the analyzer to not produce such terms. The prefix of the first immense term is: "[112, 114,... 115]...", original message: bytes can be at most 32766 in length; got 35100" CausedBy:Type: max_bytes_length_exceeded_exception Reason: "bytes can be at most 32766 in length; got 35100" 可以在字段中设置ignore_above属性，该属性值指的是字符数量，而不是字节数量；由于一个UTF8字符最多占用3个字节，因此，可以设置 “ignore_above”：10000 这样，超过30000字节之后的字符将会被分析器忽略，单个分词（ Term ）的最大长度是30000Bytes。 The value for ignore_above is the character count, but Lucene counts bytes. If you use UTF-8 text with many non-ASCII characters, you may want to set the limit to 32766 / 3 = 10922 since UTF-8 characters may occupy at most 3 bytes. 默认情况下，大多数字段被索引之后，能够被搜索到。 倒排索引是由一个有序的词条列表构成的，每一个词条在列表中都是唯一存在的，通过这种数据存储模式，你可以很快查找到包含某一个词条的文档列表 。 但是，排序和聚合操作采用相反的数据访问模式，这两种操作不是查找词条以发现文档，而是查找文档，以发现字段中包含的词条。ElasticSearch使用列式存储实现排序和聚合查询。 文档值（ doc_values ）是存储在硬盘上的数据结构，在索引时（ index time ）根据文档的原始值创建，文档值是一个列式存储风格的数据结构，非常适合执行存储和聚合操作，除了字符类型的分析字段之外，其他字段类型都支持文档值存储。默认情况下，字段的文档值存储是启用的，除了字符类型的分析字段之外。如果不需要对字段执行排序或聚合操作，可以禁用字段的文档值，以节省硬盘空间。 字符类型的分析字段，不支持文档值（doc_values），但支持fielddata数据结构。fielddata数据结构存储在JVM的堆内存中。相比文档值（数据存储在硬盘上），fielddata字段（数据存储在内存中）的查询性能更高。默认情况下，ElasticSearch引擎在第一次对字段执行聚合或排序查询时（query-time），创建fielddata数据结构；在后续的查询请求中，ElasticSearch引擎使用fielddata数据结构以提高聚合和排序的查询性能。 在ElasticSearch中，倒排索引的各个段（ segment ）的数据存储在硬盘文件上，从整个倒排索引的段中读取字段数据之后，ElasticSearch引擎首先反转词条和文档之间的关系，创建文档和词条之间的关系，即创建顺排索引，然后把顺排索引存储在JVM的堆内存中。把倒排索引加载到fielddata结构是一个非常消耗硬盘IO资源的过程。因此，数据一旦被加载到内存，最好保持在内存中，直到索引段( segment )的生命周期结束。 默认情况下，倒排索引的每个段( segment )，都会创建相应的fielddata结构，以存储字符类型的分析字段值，但是，需要注意的是，分配的JVM堆内存是有限的，Fileddata把数据存储在内存中，会占用过多的JVM堆内存，甚至耗尽JVM赖以正常运行的内存空间，反而会降低ElasticSearch引擎的查询性能。 fielddata会消耗大量的JVM内存，因此，尽量为JVM设置大的内存，不要为不必要的字段启用fielddata存储。通过format参数控制是否启用字段的fielddata特性，字符类型的分析字段，fielddata的默认值是paged_bytes，这就意味着，默认情况下，字符类型的分析字段启用fielddata存储。一旦禁用fielddata存储，那么字符类型的分析字段将不再支持排序和聚合查询。 loading属性控制fielddata加载到内存的时机，可能的值是lazy，eager和eager_global_ordinals，默认值是lazy。 lazy：fielddata只在需要时加载到内存，默认情况下，在第一次搜索时，fielddata被加载到内存中；但是，如果查询一个非常大的索引段（Segment），lazy加载方式会产生较大的时间延迟。 eager：在倒排索引的段可用之前，其数据就被加载到内存，eager加载方式能够减少查询的时间延迟，但是，有些数据可能非常冷，以至于没有请求来查询这些数据，但是冷数据依然被加载到内存中，占用紧缺的内存资源。 eager_global_ordinals：按照global ordinals积极把fielddata加载到内存。 ElasticSearch使用 JAVA_OPTS 环境变量（ Environment Variable ）启动JVM进程，在 JAVA_OPTS 中，最重要的配置是： -Xmx参数控制分配给JVM进程的最大内存，-Xms参数控制分配给JVM进程的最小内存 。（在ElasticSearch启动命令后面可以通过参数方式配置，如： /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch -d --Xmx=10g --Xms=10g ）通常情况下，使用默认的配置就能满足工程需要。 ES_HEAP_SIZE 环境变量控制分配给JVM进程的堆内存（ Heap Memory ）大小，顺排索引（ fielddata ）的数据存储在堆内存（ Heap Memory ）中。 大多数应用程序尝试使用尽可能多的内存，并尽可能把未使用的内存换出，但是，内存换出会影响ElasticSearch引擎的查询性能，推荐启用内存锁定，禁用ElasticSearch内存的换进换出。 在全局配置文档 elasticsearch.yml 中，设置 bootstrap.memory_lock 为ture，这将锁定ElasticSearch进程的内存地址空间，阻止ElasticSearch内存被OS换出（ Swap out ）。 通过学习，算是对ElasticSearch索引存储及更新有了一个较深的了解，至少能让我从容去面对同事的提问，但与此同时给我敲响了警钟，在使用一门技术的同时，更应该去了解它具体的原理，而不仅仅是停留在使用级别；在学习的路上，我们仍需要更加努力......

本文讨论如何跨集群迁移ES数据以及如何实现ES的同城跨机房容灾和异地容灾。 在ES的生产实践中，往往会遇到以下问题： 根据业务需求，存在以下场景： 如果是第一种场景，数据迁移过程中可以停止写入，可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类： 如果是第二种场景，数据迁移过程中旧集群不能停止写入，需要根据实际的业务场景解决数据一致性的问题： 下面介绍一下在旧集群可以停止写入的情况下进行数据迁移的几种工具的用法。 elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具，github地址: https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump 以下操作通过elasticdump命令将集群x.x.x.1中的companydatabase索引迁移至集群x.x.x.2。注意第一条命令先将索引的settings先迁移，如果直接迁移mapping或者data将失去原有集群中索引的配置信息如分片数量和副本数量等，当然也可以直接在目标集群中将索引创建完毕后再同步mapping与data logstash支持从一个ES集群中读取数据然后写入到另一个ES集群，因此可以使用logstash进行数据迁移，具体的配置文件如下： 上述配置文件将源ES集群的所有索引同步到目标集群中，当然可以设置只同步指定的索引，logstash的更多功能可查阅logstash官方文档 logstash 官方文档 . reindex是Elasticsearch提供的一个api接口，可以把数据从一个集群迁移到另外一个集群。 snapshot api是Elasticsearch用于对数据进行备份和恢复的一组api接口，可以通过snapshot api进行跨集群的数据迁移，原理就是从源ES集群创建数据快照，然后在目标ES集群中进行恢复。需要注意ES的版本问题： 如果旧集群不能停止写入，此时进行在线数据迁移，需要保证新旧集群的数据一致性。目前看来，除了官方提供的CCR功能，没有成熟的可以严格保证数据一致性的在线数据迁移方法。此时可以从业务场景出发，根据业务写入数据的特点选择合适的数据迁移方案。 一般来说，业务写入数据的特点有以下几种： 下面来具体分析不同的写入数据的特点下，该如何选择合适的数据迁移方式。 在日志或者APM的场景中，数据都是时序数据，一般索引也都是按天创建的，当天的数据只会写入当前的索引中。此时，可以先把存量的不再写入的索引数据一次性同步到新集群中，然后使用logstash或者其它工具增量同步当天的索引，待数据追平后，把业务对ES的访问切换到新集群中。 具体的实现方案为： add only的数据写入方式，可以按照数据写入的顺序(根据_doc进行排序，如果有时间戳字段也可以根据时间戳排序)批量从旧集群中拉取数据，然后再批量写入新集群中；可以通过写程序，使用用scroll api 或者search_after参数批量拉取增量数据，再使用bulk api批量写入。 使用scroll拉取增量数据： 上述操作可以每分钟执行一次，拉起前一分钟新产生的数据，所以数据在旧集群和新集群的同步延迟为一分钟。 使用search_after批量拉取增量数据： 上述操作可以根据需要自定义事件间隔执行，每次执行时修改search_after参数的值，获取指定值之后的多条数据；search_after实际上相当于一个游标，每执行一次向前推进，从而获取到最新的数据。 使用scroll和search_after的区别是： 另外，如果不想通过写程序迁移旧集群的增量数据到新集群的话，可以使用logstash结合scroll进行增量数据的迁移，可参考的配置文件如下： 使用过程中可以根据实际业务的需求调整定时任务参数schedule以及scroll相关的参数。 业务场景如果是写入ES时既有追加，又有存量数据的更新，此时比较重要的是怎么解决update操作的数据同步问题。对于新增的数据，可以采用上述介绍的增量迁移热索引的方式同步到新集群中。对于更新的数据，此时如果索引有类似于updateTime的字段用于标记数据更新的时间，则可以通过写程序或者logstash，使用scroll api根据updateTime字段批量拉取更新的增量数据，然后再写入到新的集群中。 可参考的logstash配置文件如下： 实际应用各种，同步新增(add)的数据和更新(update)的数据可以同时进行。但是如果索引中没有类似updateTime之类的字段可以标识出哪些数据是更新过的，目前看来并没有较好的同步方式，可以采用CCR来保证旧集群和新集群的数据一致性。 如果业务写入ES时既有新增(add)数据,又有更新(update)和删除(delete)数据，可以采用6.5之后商业版X-pack插件中的CCR功能进行数据迁移。但是使用CCR有一些限制，必须要注意： 具体的使用方式如下： 如果业务是通过中间件如kafka把数据写入到ES， 则可以使用如下图中的方式，使用logstash消费kafka的数据到新集群中，在旧集群和新集群数据完全追平之后，可以切换到新集群进行业务的查询，之后再对旧的集群下线处理。 使用中间件进行同步双写的优点是： 当然，双写也可以使用其他的方式解决，比如自建proxy，业务写入时向proxy写入，proxy把请求转发到一个或者多个集群中，但是这种方式存在以下问题： 随着业务规模的增长，业务侧对使用的ES集群的数据可靠性、集群稳定性等方面的要求越来越高，所以要比较好的集群容灾方案支持业务侧的需求。 如果是公司在自建IDC机房内，通过物理机自己搭建的ES集群，在解决跨机房容灾的时候，往往会在两个机房 部署两个ES集群，一主一备，然后解决解决数据同步的问题；数据同步一般有两种方式，一种方式双写，由业务侧实现双写保证数据一致性，但是双写对业务侧是一个挑战，需要保证数据在两个集群都写成功才能算成功。另外一种方式是异步复制，业务侧只写主集群，后台再把数据同步到备集群中去，但是比较难以保证数据一致性。第三种方式是通过专线打通两个机房，实现跨机房部署，但是成本较高。 因为数据同步的复杂性，云厂商在实现ES集群跨机房容灾的时候，往往都是通过只部署一个集群解决，利用ES自身的能力同步数据。国外某云厂商实现跨机房部署ES集群的特点1是不强制使用专用主节点，如上图中的一个集群，只有两个节点，既作为数据节点也作为候选主节点；主分片和副本分片分布在两个可用区中，因为有副本分片的存在，可用区1挂掉之后集群仍然可用，但是如果两个可用区之间网络中断时，会出现脑裂的问题。如下图中使用三个专用主节点，就不会存在脑裂的问题了。 但是如果一个地域没有三个可用区怎么办呢，那就只能在其中一个可用区中放置两个专用主节点了，如国内某云厂商的解决方案： 但是重建节点的过程还是存在问题的，如上图中，集群本身的quorum应该为2，可用区1挂掉后，集群中只剩一个专用主节点，需要把quorum参数(discovery.zen.minimum_master_nodes)调整为1后集群才能够正常进行选主，等挂掉的两个专用主节点恢复之后，需要再把quorum参数(discovery.zen.minimum_master_nodes)调整为2，以避免脑裂的发生。 当然还是有可以把无法选主和脑裂这两个可能发生的问题规避掉的解决方案，如下图中国内某云厂商的解决思路： 创建双可用区集群时，必须选择3个或者5个专用主节点，后台会在一个隐藏的可用区中只部署专用主节点；方案的优点1是如果一个可用区挂掉，集群仍然能够正常选主，避免了因为不满足quorum法定票数而无法选主的情况；2是因为必须要选择三个或5个专用主节点，也避免了脑裂。 想比较一主一备两个集群进行跨机房容灾的方式，云厂商通过跨机房部署集群把原本比较复杂的主备数据同步问题解决了，但是，比较让人担心的是，机房或者可用区之间的网络延迟是否会造成集群性能下降。这里针对腾讯云的双可用区集群，使用标准的benchmark工具对两个同规格的单可用区和双可用区集群进行了压测，压测结果如下图所示： 从压测结果的查询延时和写入延时指标来看，两种类型的集群并没有明显的差异，这主要得益与云上底层网络基础设施的完善，可用区之间的网络延迟很低。 类似于同城跨机房容灾，异地容灾一般的解决思路是在异地两个机房部署一主一备两个集群。业务写入时只写主集群，再异步地把数据同步到备集群中，但是实现起来会比较复杂，因为要解决主备集群数据一致性的问题，并且跨地域的话，网络延迟会比较高；还有就是，当主集群挂掉之后，这时候切换到备集群，可能两边数据还没有追平，出现不一致，导致业务受损。当然，可以借助于kafka等中间件实现双写，但是数据链路增加了，写入延迟也增加了，并且kafka出现问题，故障可能就是灾难性的了。 一种比较常见的异步复制方法是，使用snapshot备份功能，定期比如每个小时在主集群中执行一次备份，然后在备集群中进行恢复，但是主备集群会有一个小时的数据延迟。以腾讯云为例，腾讯云的ES集群支持把数据备份到对象存储COS中，因为可以用来实现主备集群的数据同步，具体的操作步骤可以参考 https://cloud.tencent.com/document/product/845/19549 。 在6.5版本官方推出了CCR功能之后，集群间数据同步的难题就迎刃而解了。可以利用CCR来实现ES集群的异地容灾： CCR是类似于数据订阅的方式，主集群为Leader, 备集群为Follower, 备集群以pull的方式从主集群拉取数据和写请求；在定义好Follwer Index时，Follwer Index会进行初始化，从Leader中以snapshot的方式把底层的segment文件全量同步过来，初始化完成之后，再拉取写请求，拉取完写请求后，Follwer侧进行重放，完成数据的同步。CCR的优点当然是因为可以同步UPDATE/DELETE操作，数据一致性问题解决了，同步延时也减小了。 另外，基于CCR可以和前面提到的跨机房容灾的集群结合，实现两地多中心的ES集群。在上海地域，部署有多可用区集群实现跨机房的高可用，同时在北京地域部署备集群作为Follwer利用CCR同步数据，从而在集群可用性上又向前走了一步，既实现了同城跨机房容灾，又实现了跨地域容灾。 但是在出现故障时需要把集群的访问从上海切换到北京时，会有一些限制，因为CCR中的Follwer Index是只读的，不能写入，需要切换为正常的索引才能进行写入，过程也是不可逆的。不过在业务侧进行规避，比如写入时使用新的正常的索引，业务使用别名进行查询，当上海地域恢复时，再反向的把数据同步回去。 现在问题就是保证上海地域集群数据的完整性，在上海地域恢复后，可以在上海地域新建一个Follower Index，以北京地域正在进行写的索引为Leader同步数据，待数据完全追平后，再切换到上海地域进行读写，注意切换到需要新建Leader索引写入数据。 数据同步过程如下所示： 1.上海主集群正常提供服务，北京备集群从主集群Follow数据 2.上海主集群故障，业务切换到北京备集群进行读写，上海主集群恢复后从北京集群Follow数据

0、引言 在业务开发中，我们往往会陷入开发的细枝末节之中，而忽略了事物的本源。 经常有同学问到： 等等等等….. 以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。 所以，请亮出你的dsl,不论什么语言的检索，转换到es查询都是sql查询，在es中对应dsl语法，es再拆解比如：分词match_phrase拆解成各term组合，最终传给lucene处理。 亮出你的dsl,确保编程里的实现和你的kibana或者head插件一致是非常重要、很容易被忽视的工作。 如果对dsl拆解不理解，那就再 加上 profile:true或者explain:true拆解结果一目了然。 维基百科定义：领域特定语言（英语：domain-specific language、DSL）指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言。又译作领域专用语言。 Elasticsearch提供基于JSON的完整查询DSL来定义查询。 将Query DSL视为查询的AST（抽象语法树），由两种类型的子句组成： 1、叶子查询子句 叶查询子句查找特定字段中的特定值，例如匹配，术语或范围查询。 这些查询可以单独使用。 2、复合查询子句 复合查询子句可以组合其他叶子或复合查询，用于以逻辑方式组合多个查询（例如bool或dis_max查询），或更改其行为（例如constant_score查询）。 给个例子，一看就明白。 看到这里，可能会有人着急了：“我X，这不是官网定义吗？再写一遍有意思吗？” 引用一句鸡汤话，“再显而易见的道理，在中国，至少有一亿人不知道”。同样的，再显而易见的问题，在Elasticsearch技术社区也会有N多人提问。 基础认知不怕重复，可怕的是对基础的专研、打磨、夯实。 Elasticsearch相关的核心操作，广义上可做如下解读，不一定涵盖全，仅抛砖引玉，说明DSL的重要性。 从大到小。 集群的管理，一般我们会使用Kibana或者第三方工具Head插件、cerebro工具、elastic-hq工具。 基本上硬件的（磁盘、cpu、内存）使用率、集群的 健康 状态都能一目了然。 但基础的DSL会更便捷，便于细粒度分析问题。 如：集群状态查询： 如：节点热点线程查看： 如：集群分片分配情况查看： 索引生命周期是一直强调的概念，主要指索引的“生、老、病、死”的全过程链条的管理。 创建索引我们优先使用较单纯index更灵活的template模板。 创建索引类似Mysql的创建表的操作，提前设计好表结构对应ES是提前设计好M app ing非常重要。 两个维度： 举例： 如：索引清理缓存。 如：某原因导致分片重新分配，_recovery查看分片分配状态。 高版本的索引生命周期管理推荐使用：ILM功能。 这个是大家再熟悉不过的了。 举例： 删除数据包括：指定id删除 delete和批量删除delete_by_query（满足给定条件）。 更新操作。包括：指定id的update/upsert或者批量更新update_by_query。 这是ES的重头戏。包含但不限于： 1、支持精确匹配查询的：term、range、exists、wildcard、prefix、fuzzy等。 2、支持全文检索的：match、match_phrase、query_string、multi_match等 1、Bucketing分桶聚合 举例：最常用的terms就类似Mysql group by功能。2、Metric计算聚合 举例：类比Mysql中的： MIN, MAX, SUM 操作。3、Pipeline针对聚合结果聚合 举例：bucket_script实现类似Mysql的group by 后having的操作。 留给大家 结合 业务场景思考添加。 这里把开头提到的几个问题逐一解答一下。 实际Mysql业务中，我们一般是先验证sql没有问题，再写业务代码。 实际ES业务中，也一样，先DSL确认没有问题，再写业务代码。 写完java或者python后，打印DSL，核对是否完全一致。 不一致的地方基本就是结果和预期不一致的原因所在。 第一步：借助analyzer API分析查询语句和待查询document分词结果。 这个API的重要性，再怎么强调都不为过。 第二步：可以借助profile:true查看细节。第三步：核对match_phrase词序的原理。 6.3版本后已经支持sql，如果不会写，可以借助translate 如下API翻译一下。 不够精确，但足够参考用了，需要根据业务细节微调。 当然，还是 建议 ，从业务出发，自己写DSL。 从大往小，逐步细化排解 END 公众号 ( zhisheng )里回复 面经、ES、Flink、 Spring、Java、Kafka、监控 等关键字可以查看更多关键字对应的文章 1、《从0到1学习Flink》—— Apache Flink 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3、《从0到1学习Flink》—— Flink 配置文件详解 4、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 5、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Source ？ 6、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍 7、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 8、《从0到1学习Flink》—— Flink Data transformation(转换) 9、《从0到1学习Flink》—— 介绍 Flink 中的 Stream Windows 10、《从0到1学习Flink》—— Flink 中的几种 Time 详解 11、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch 12、《从0到1学习Flink》—— Flink 项目如何运行？ 13、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka 14、《从0到1学习Flink》—— Flink JobManager 高可用性配置 15、《从0到1学习Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介绍 16、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL 17、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ 18、《从0到1学习Flink》—— 你上传的 jar 包藏到哪里去了 19、大数据“重磅炸弹”——实时计算框架 Flink 20、《Flink 源码解析》—— 源码编译运行 21、为什么说流处理即未来？ 22、OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实数据仓库 23、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比 24、Flink状态管理和容错机制介绍 25、原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理 26、Apache Flink 是如何管理好内存的？ 27、《从0到1学习Flink》——Flink 中这样管理配置，你知道？ 28、《从0到1学习Flink》——Flink 不可以连续 Split(分流)？ 29、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 的书和二十多篇 Paper 论文 30 、360深度实践：Flink与Storm协议级对比 31、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读 32、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了 33、美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践 34、Flink 灵魂两百问，这谁顶得住？ 35、一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once 36、你公司到底需不需要引入实时计算引擎？