要不要再翻翻文档呢?

kibana和es的跨集群搜索是否可以连接easysearch?

Easysearchmedcl 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 1796 次浏览 • 5 天前 • 来自相关话题

【搜索客社区日报】第2112期 (2025-09-10)

社区日报kin122 发表了文章 • 0 个评论 • 2139 次浏览 • 6 天前 • 来自相关话题

1.Elasticsearch 与 PostgreSQL 在 RAG 系统中的比较(搭梯)
https://blog.gopenai.com/elast ... e0ddb

2.使用 Elasticsearch 增强 RAG:深入了解高级搜索功能(搭梯)
https://medium.com/%40hiconcep ... 99d86

3.将网站转变为LLM的知识库(搭梯)
https://medium.com/data-scienc ... 7c1d3


编辑:kin122    
更多资讯:http://news.searchkit.cn

搜索百科(1):Lucene —— 打开现代搜索世界的第一扇门

Luceneliaosy 发表了文章 • 0 个评论 • 2288 次浏览 • 6 天前 • 来自相关话题

大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

这是《搜索百科》系列文章,每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

搜索技术看似专业,但它早已深度融入我们的日常生活。无论是电商搜索、知识检索,还是 AI 语义搜索、RAG、向量检索,背后都有经典与新兴技术的结合。希望这个系列能帮大家建立更清晰的认知,也欢迎留言交流。

引言:为什么先写 Lucene?


![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.jpg)

如果你曾用 GitHub 搜代码、用电商网站搜商品,或者在日志平台里“捞”报错,你就已经享受了 Lucene 的红利——只是自己还不知道。今天,让我们认识下这位“幕后大佬”,看看它如何以一己之力,孵化了整个现代搜索江湖。没有它,就没有 Elasticsearch 的锋芒,也没有 Solr 的稳健。讲搜索,不从 Lucene 开始,就像讲武侠不提《易筋经》——根基都丢了。

诞生故事:一个程序员的“副业”成果


Lucene 的诞生颇具传奇色彩。它的创造者 Doug Cutting(后来也是 Hadoop 的创始人之一)在 1997 年开始开发 Lucene,最初是为了给他的个人项目——一个网络爬虫和搜索引擎——提供搜索能力。

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.jpg)

当时,市面上并没有成熟的开源搜索库可用,Doug 决定自己写一个。他在业余时间一点点打磨,最终在 1999 年发布了第一个版本。2001 年,Lucene 加入了 Apache 软件基金会,成为 Apache 的第一个开源搜索项目。

有趣的是,Lucene 的名字并不是来自什么技术术语,而是取自 Doug Cutting 妻子的中间名——Lucene。这也让这个项目多了一丝浪漫的色彩。

Lucene 概述


Apache Lucene,是一个用 Java 编写的高性能、全文搜索引擎库。它不是那种你下载下来就能直接用的“搜索软件”,而是一个底层库,就像乐高积木里的基础砖块,虽然不起眼,但没有它,很多搜索产品根本搭不起来。

Lucene 提供了强大的索引和查询能力,支持分词、倒排索引、相关性评分、模糊查询、布尔查询等一系列功能。它是 Elasticsearch、Solr、Easysearch、OpenSearch 等现代搜索引擎的核心引擎。

  • 首次发布:1999 年
  • 最新版本:截至 2025 年 9 月,Lucene 已更新至 10.2.x 系列
  • 开源协议:Apache License 2.0(商业友好)
  • 官网:[https://lucene.apache.org/](https://lucene.apache.org/)
  • GitHub:[https://github.com/apache/lucene](https://github.com/apache/lucene)

    社区生态


    虽然已经 25 岁"高龄",Lucene 的社区却依然活力满满。作为 Apache 软件基金会的顶级项目,它拥有:

  • 100+ 活跃贡献者
  • 每月都有新的 commit 和 issue 处理
  • 每年发布 2-4 个主要版本
  • 完善的文档和活跃的邮件列表

    虽然不像 Elasticsearch 那样“出圈”,但在开发者和企业内部系统中仍有广泛使用。

    功能亮点:为什么大家都爱它?


  • 高性能全文检索内核:倒排索引、短语/布尔/通配符/模糊查询、相关性打分。
  • 面向工程的可扩展分析链:分词器、过滤器、同义词、停用词、高亮、排序等。
  • 近邻向量检索(KNN):原生支持高维向量的最近邻搜索,为语义检索/RAG 奠基。 
  • 嵌入式 & 纯 Java:作为库嵌入任意 Java 应用,掌控细粒度行为与性能。
  • 成熟稳定的版本线:9.x 与 10.x 并行演进,兼顾稳定与新特性。

    对比优势:Lucene vs 世界


    | 产品 | 类型 | 与 Lucene 的关系 |
    | ------------- | ---------- | ---------------------------------------- |
    | Elasticsearch | 分布式引擎 | 基于 Lucene,提供分布式、RESTful 接口 |
    | Apache Solr | 搜索平台 | 基于 Lucene,提供 Web 管理界面和更多功能 |
    | Meilisearch | 轻量引擎 | 不基于 Lucene,用 Rust 编写,主打易用性 |

    Lucene 是底层引擎,而其他产品是在它之上构建的完整解决方案。如果你想要完全控制搜索逻辑,Lucene 是最佳选择;如果你想要开箱即用的搜索服务,可以考虑 Elasticsearch 或 Solr。

    快速上手:10 分钟体验 Lucene


    虽然 Lucene 需要写一些 Java 代码,但其实入门并不复杂。

    1. 环境准备


    ```java
    // Maven 依赖


    org.apache.lucene
    lucene-core
    10.xx.xx

    ```

    ### 2. 创建你的第一个索引

    ```java
    // 创建分析器(支持中文)
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

    // 创建索引
    Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("index"));
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
    IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

    Document doc = new Document();
    doc.add(new TextField("content", "欢迎来到 Lucene 的世界", Field.Store.YES));
    writer.addDocument(doc);
    writer.close();
    ```

    ### 3. 执行搜索

    ```java
    // 搜索 "Lucene"
    Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
    IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    TopDocs results = searcher.search(query, 10);

    System.out.println("找到 " + results.totalHits + " 条结果");
    ```

    几行 Java 代码,就能完成一个迷你搜索引擎。

    ## 结语

    Apache Lucene 虽然不是面向最终用户的产品,但它是**搜索技术的基石**。几乎所有现代搜索引擎都离不开它。如果你对搜索技术有兴趣,学习 Lucene 是理解搜索引擎工作原理的最佳途径。

    ---

    🚀 **下期预告**
    下一篇,我将介绍 Lucene 的第一个"孩子"—— **Apache Solr**,看看这个基于 Lucene 的企业级搜索平台如何让搜索变得更简单。

    💬 **三连互动**

    1. 你或公司最近在用 Lucene 吗?拿来做了什么场景?
    2. 你觉得 Lucene 最香 / 最坑的点是什么?
    3. 下一期想先看 **Solr** 还是 **Elasticsearch** ?留言告诉我,我来插队!

    对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  **搜索技术交流群**,一起探讨与学习!

    > 原文:https://infinilabs.cn/blog/202 ... cene/

【搜索客社区日报】第2113期 (2025-09-11)

社区日报Se7en 发表了文章 • 0 个评论 • 1777 次浏览 • 4 天前 • 来自相关话题

1.MCP 社区推出 MCP Registry
https://blog.modelcontextproto ... view/
2.大模型推理革命:从 GPT-5 到 vLLM Semantic Router
https://mp.weixin.qq.com/s/F6pGYNhLVxyW4It9-QtklQ
3.OpenAI Codex 零基础入门指南
https://mp.weixin.qq.com/s/HHceGuE46llL-ZS9T0hiXA
4.使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分离推理服务
https://mp.weixin.qq.com/s/6_oRs7p6wwL1HqnKr8yC5Q

编辑:Se7en
更多资讯:http://news.searchkit.cn

【搜索客社区日报】第2114期 (2025-09-12)

社区日报Fred2000 发表了文章 • 0 个评论 • 1514 次浏览 • 4 天前 • 来自相关话题

1、搜索百科(1):Lucene —— 打开现代搜索世界的第一扇门
https://elasticsearch.cn/article/15557

2、AI写代码,第一稿95%都没用?一名工程师的Claude Code六周实录
https://blog.csdn.net/csdnnews ... 33438

3、如何使用极限网关实现 Easysearch 数据迁移?
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 55265

4、你有没有想过不额外安装 Kibana,就能实现集群核心指标数据的可视化?
https://mp.weixin.qq.com/s/YQIJG8auOxslINg90MBafA

5、在 Coco AI 中接入 WordPress RSS,实现文章秒级搜索
https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 03720

编辑:Fred
更多资讯:http://news.searchkit.cn

【搜索客社区日报】第2115期 (2025-09-15)

社区日报Muses 发表了文章 • 0 个评论 • 462 次浏览 • 1 天前 • 来自相关话题

1、AI流程编排产品调研&实践
https://developer.damo-academy ... 25861

2、带地图的 RAG:多模态 + 地理空间 在 Elasticsearch 中
https://elasticstack.blog.csdn ... 52848

3、使用 LangExtract 和 Elasticsearch
https://elasticstack.blog.csdn ... 07715

4、使用 OpenTelemetry 从你的日志中获取更多信息
https://elasticstack.blog.csdn ... 46828

5、Elasticsearch 索引字段删除,除了 Reindex 重建索引还有没有别的解决方案?
https://mp.weixin.qq.com/s/IJxEQc59t4kn6ex_YGmYAQ

编辑:Muse
更多资讯:http://news.searchkit.cn

搜索百科(2):Apache Solr — 企业级搜索的开源先锋

开源项目liaosy 发表了文章 • 0 个评论 • 413 次浏览 • 1 天前 • 来自相关话题

大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

欢迎回到 《搜索百科》 专栏!每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

上一篇我们认识了[搜索技术的基石 Apache Lucene](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ucene/),今天我们将继续这个旅程,了解基于 Lucene 构建的第一个成功商业级搜索平台 —— Apache Solr

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.jpg)

Solr 是什么?


Solr 是一款极速的开源多模态搜索平台,基于 Apache Lucene 的全文、向量和地理空间搜索能力构建而成。Solr 具备高可靠性、可扩展性和容错性,支持分布式索引、复制与负载均衡查询,提供自动故障转移与恢复、集中化配置等功能。如今,Solr 为全球众多大型互联网网站提供搜索和导航功能。

  • 首次发布:2004 年,2006 年进入 Apache
  • 最新版本:截至 2025 年,已更新至 9.x 系列
  • 核心依赖:Apache Lucene
  • 开源协议:Apache License 2.0
  • 官方网址:[https://solr.apache.org](https://solr.apache.org)
  • GitHub 仓库:[https://github.com/apache/solr](https://github.com/apache/solr)

    它的定位是:把 Lucene 打造成独立的企业级搜索服务。相比 Lucene 需要写代码调用,Solr 提供了 Web 管理界面、REST API 和配置文件,让开发者更容易上手。

    起源:从网站搜索到 Apache 顶级项目


    Solr(读作"solar")的故事始于 2004 年,当时 CNET 公司的开发人员 Yonik Seeley 需要为其新闻网站构建一个搜索功能。虽然 Lucene 提供了强大的核心搜索能力,但直接使用 Lucene 需要编写大量 Java 代码,缺乏开箱即用的功能。

    Seeley 决定在 Lucene 之上构建一个更易用的搜索服务器,于是 Solr 诞生了。最初的目标很明确:通过 HTTP/XML 接口提供搜索服务,让任何编程语言都能轻松集成搜索功能。

    2006 年,Solr 捐赠给 Apache 基金会,2007 年成为顶级项目。2010 年,Solr 与 Lucene 项目合并,形成了今天我们所知的 Apache Lucene/Solr 项目。

    技术架构


    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... re.jpg)

    Index(索引)

    Apache Solr 的索引就像是用于管理结构化 / 非结构化数据的“数据库”。它以便于分析和全文检索的方式存储数据。

    Query Parser(查询解析器)

    所有由客户端提交的查询都会由查询解析器处理。

    Response Handler(响应处理器)

    响应处理器负责为客户端生成合适格式的响应(如 JSON/XML/CSV)。

    Update Handler(更新处理器)

    更新处理器用于索引操作,即对索引中的数据进行插入、更新和删除。例如,如果我们希望 MySQL 数据与 Apache Solr 保持同步,就需要创建一个负责同步的更新处理器。

    功能亮点


  • 全文检索:高效支持关键词搜索、布尔查询、短语匹配等。
  • 分面搜索(Faceted Search):可以对搜索结果进行分类和聚合统计。
  • 分布式架构(SolrCloud):支持集群部署、自动分片、副本和容错。
  • 丰富的数据接口:提供 RESTful API,支持 JSON、XML、CSV 等多种格式的数据交互。
  • 扩展性与可定制性:通过插件机制支持多语言分词、排序、评分模型等个性化定制。
  • 地理位置搜索:内置空间搜索能力,支持基于经纬度的范围查询和排序。

    对比: Solr vs Elasticsearch 如何选择?


    虽然两者都基于 Lucene,但在设计哲学上有所不同:

    | 特性 | Apache Solr | Elasticsearch |
    | ------------ | ----------------------- | -------------------- |
    | 定位 | 企业级搜索服务器 | 分布式搜索和分析引擎 |
    | API | 更标准化,遵循传统 REST | 更灵活,JSON 原生 |
    | 分布式 | 需要 ZooKeeper 协调 | 内置分布式协调 |
    | 上手难度 | 相对简单,开箱即用 | 学习曲线较陡峭 |
    | 生态系统 | 搜索功能更丰富 | 分析和可视化更强 |
    | 适用场景 | 传统企业搜索、电商 | 日志分析、实时监控 |

    简单来说:Solr 更像"精装房",开箱即用;Elasticsearch 更像"毛坯房",需要更多自定义但更灵活。

    快速开始:5 分钟搭建 Solr 服务


    1. 下载和安装


    ```bash

    下载 8.x 版 Solr

    wget https://dlcdn.apache.org/solr/ ... 4.tgz

    解压

    tar -xzf solr-8.11.4.tgz

    启动 Solr(单机模式)

    cd solr-8.11.4
    bin/solr start
    ```

    2. 创建 Core


    ```bash

    创建测试 Core

    bin/solr create -c test_core

    查看 Core 状态

    bin/solr status
    ```

    3. 索引文档


    ```bash

    使用 curl 索引 JSON 文档

    curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '
    [
    {"id": "1", "title": "Solr 入门指南", "content": "Apache Solr 是企业级搜索平台"},
    {"id": "2", "title": "搜索技术演进", "content": "从 Lucene 到 Solr 的技术发展"}
    ]' -H 'Content-type:application/json'

    提交更改

    curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '' -H 'Content-type:application/xml'
    ```

    4. 执行搜索


    ```bash

    搜索"Solr"

    curl "<a href="http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:8983/solr/tes ... ot%3B

    使用 JSON 格式返回

    curl "<a href="http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr&wt=json"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:8983/solr/tes ... ot%3B
    ```

    执行搜索返回结果:

    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.png)

    访问 http://localhost:8983/solr 即可使用 Solr 的管理界面。

    Dashboard:
    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.png)

    Core Admin:
    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.png)

    结语


    从最初的公司内部工具,到成为全球范围内广泛使用的开源搜索引擎,Apache Solr 见证并推动了搜索技术的进化。尽管近年来 Elasticsearch、向量数据库和 AI 驱动的搜索技术逐渐崛起,但 Solr 依然是许多企业可靠且成熟的选择。它的故事不仅属于开源社区,也代表了搜索技术发展的一个重要阶段。

    ---

    🚀 下期预告
    在下一篇「搜索百科」中,我们将介绍它的明星兄弟 —— Elasticsearch

    💬 三连互动

    1. 你现在还在用 Solr 吗?
    2. 在 Solr 和 Elasticsearch 之间做过技术选型?
    3. 遇到过有趣的 Solr 使用案例或挑战?

      对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  搜索技术交流群,一起探讨与学习!

      ✨ 推荐阅读

  • [搜索百科(1):Lucene — 打开现代搜索世界的第一扇门](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ucene/)

    🔗 参考

  • [Apache Solr 官方文档](https://solr.apache.org/guide)
  • [Apache Solr Fundamentals](https://medium.com/%40mansha99 ... 962cc8)

    原文:https://infinilabs.cn/blog/202 ... solr/

【搜索客社区日报】第2116期 (2025-09-16)

社区日报God_lockin 发表了文章 • 0 个评论 • 288 次浏览 • 11 小时前 • 来自相关话题

1. 你打我噻!信息安全团队,我们这样做(需要梯子)
https://medium.com/%40chaoskis ... 3fc93
2. Debian里的全家桶一把梭,服务器初始化不就会了吗(需要梯子)
https://medium.com/%40yossifhe ... b9cdf
3. 向量搜索怎么搞?教你个简单的玩法(需要梯子)
https://surenk.medium.com/vect ... 3a8b0
编辑:斯蒂文
更多资讯:http://news.searchkit.cn
 

搜索百科(3):Elasticsearch — 搜索界的“流量明星”

Elasticsearchliaosy 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 9 小时前 • 来自相关话题

大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

欢迎关注 《搜索百科》 专栏!每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

前两篇我们探讨了[搜索技术的基石 Apache Lucene](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ucene/) 和[企业级搜索解决方案 Apache Solr](https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-2-solr/)。今天,我们来聊聊一个真正改变搜索游戏规则,但也充满争议的产品 — Elasticsearch

![](https://infinilabs.cn/img/blog ... ch.png)

引言


如果说 Lucene 是幕后英雄,那么 Elasticsearch 就是舞台中央的明星。借助 REST API、分布式架构、强大的生态系统,它让搜索 + 分析成为“马上可用”的服务形式。

在日志平台、可观察性、安全监控、AI 与语义检索等领域,Elasticsearch 的名字几乎成了默认选项。

Elasticsearch 概述


Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎,构建于 Apache Lucene 之上。作为一个检索平台,它可以实时存储结构化、非结构化和向量数据,提供快速的混合和向量搜索,支持可观测性与安全分析,并以高性能、高准确性和高相关性实现 AI 驱动的应用。

  • 首次发布:2010 年 2 月
  • 最新版本:9.1.3(截止 2025 年 9 月)
  • 核心依赖:Apache Lucene
  • 开源协议:AGPL v3
  • 官方网址:[https://www.elastic.co/elasticsearch/](https://www.elastic.co/elasticsearch/)
  • GitHub 仓库:[https://github.com/elastic/elasticsearch](https://github.com/elastic/elasticsearch)

    起源:从食谱搜索到全球“流量明星”


    Elasticsearch 的故事始于以色列开发者 Shay Banon。2010 年,当时他在学习厨师课程的妻子需要一款能够快速搜索食谱的工具。虽然当时已经有 Solr 这样的搜索解决方案,但 Shay 认为它们对于分布式场景的支持不够完善。

    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /4.png)

    基于之前开发 Compass(一个基于 Lucene 的搜索库)的经验,Shay 开始构建一个完全分布式的、基于 JSON 的搜索引擎。2010 年 2 月,Elasticsearch 的第一个版本发布。

    随着用户日益增多、企业级需求增强,Shay 在 2012 年创立了 Elastic 公司,把 Elasticsearch 不仅作为开源项目,也逐渐商业化运营起来,包括提供托管服务、企业支持,加入 Logstash 日志处理、Kibana 可视化工具等,Elastic 公司也逐渐从一个纯搜索引擎项目演变为一个更广泛的“数据搜索与分析”平台。

    协议变更:开源和商业化的博弈


    Elasticsearch 的发展并非一帆风顺。其历史上最具转折性的事件当属与 AWS 的冲突及随之而来的开源协议变更

    ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /5.jpg)

    1. 早期:Apache 2.0 协议

      2010 年 Shay Banon 开源 Elasticsearch 时,最初采用的是 Apache 2.0 协议。Apache 2.0 属于宽松的自由协议,允许任何人免费使用、修改和商用(包括 SaaS 模式)。这帮助 Elasticsearch 快速壮大,成为事实上的“搜索引擎标准”。

    2. 协议变更:应对云厂商“白嫖”

      随着 Elasticsearch 的流行,像 AWS(Amazon Web Services) 等云厂商直接将 Elasticsearch 做成托管服务,并从中获利。Elastic 公司认为这损害了他们的商业利益,因为云厂商“用开源赚钱,却没有回馈社区”。2021 年 1 月,Elastic 宣布 Elasticsearch 和 Kibana 不再采用 Apache 2.0,改为 双重协议:SSPL + Elastic License。这一步导致社区巨大分裂,AWS 带头将 Elasticsearch 分叉为 OpenSearch,并继续以 Apache 2.0 协议维护。

    3. 再次转向开源:AGPL v3

      2024 年 3 月,Elastic 宣布新的版本(Elasticsearch 8.13 起)又新增 AGPL v3 作为一个开源许可选项。AGPL v3 既符合 OSI 真正开源标准,又能约束云厂商闭源托管服务,同时修复社区关系,Elastic 希望通过重新拥抱开源,减少分裂,吸引开发者回归。

      Elasticsearch 从宽松到收紧,再到回归开源,是在社区生态与商业利益间寻找平衡的过程。

      基本概念


      要学习 Elasticsearch,得先了解其五大基本概览:集群、节点、分片、索引和文档。

    4. 集群(Cluster)

      由一个或多个节点组成的整体,提供统一的搜索与存储服务。对外看起来像一个单一系统。

    5. 节点(Node)

      集群中的一台服务器实例。节点有不同角色:

  • Master 节点:负责集群管理(分片分配、元数据维护)。
  • Data 节点:存储数据、处理搜索和聚合。
  • Coordinating 节点:接收请求并调度任务。
  • Ingest 节点:负责数据写入前的预处理。

    1. 索引(Index)

      类似于传统数据库的“库”,按逻辑组织数据。一个索引往往对应一个业务场景(如日志、商品信息)。

    2. 分片(Shard)

      为了让索引能水平扩展,Elasticsearch 会把索引拆分为多个 主分片,并为每个主分片创建 副本分片,提升高可用和查询性能。

    3. 文档(Document)

      Elasticsearch 存储和检索的最小数据单元,通常是 JSON 格式。多个文档组成一个索引。

      集群架构


      ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... re.png)

      Elasticsearch 通过 Master、Data、Coordinating、Ingest 等不同角色节点的协作,将数据切分成分片并分布式存储,实现了高可用、可扩展的搜索与分析引擎架构。

      快速开始:5 分钟体验 Elasticsearch


      1. 使用 Docker 启动


      ```bash

      拉取最新镜像

      docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3

      启动单节点集群

      docker run -d --name elasticsearch \
      -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
      -e "discovery.type=single-node" \
      -e "xpack.security.enabled=false" \
      docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:9.1.3
      ```

      2. 验证安装


      ```bash

      检查集群状态

      curl -X GET "<a href="http://localhost:9200/"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:9200/"
      ```

      ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /1.png)

      3. 索引文档


      ```bash

      索引文档

      curl -X POST "<a href="http://localhost:9200/myindex/_doc"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:9200/myindex/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
      {
      "title": "Hello Elasticsearch",
      "description": "An example document"
      }'
      ```

      ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /2.png)

      3. 搜索文档


      ```bash

      搜索文档

      curl -X GET "<a href="http://localhost:9200/myindex/_search"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:9200/myindex/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
      {
      "query": {
      "match": {
      "title": "Hello"
      }
      }
      }'
      ```

      ![](https://infinilabs.cn/img/blog ... /3.png)

      结语


      Elasticsearch 是搜索与分析领域标杆性的产品。它将 Lucene 的能力包装起来,加上分布式、易用以及与数据可视化、安全监控等功能的整合,使搜索引擎从专业技术逐渐变为“随手可用”的基础设施。

      虽然协议变动、与 OpenSearch 的分叉引发争议,但它在企业与开发者群体中的实际应用价值依然难以替代。

      ---

      🚀 下期预告

      下一篇我们将介绍 OpenSearch,探讨这个 Elasticsearch 分支项目的发展现状、技术特点以及与 Elasticsearch 的详细对比。如果您有特别关注的问题,欢迎提前提出!

      💬 三连互动

    4. 你或公司最近在用 Elasticsearch 吗?拿来做了什么场景?
    5. 在 Elasticsearch 和 OpenSearch 之间做过技术选型?
    6. 对 Elasticsearch 的许可证变化有什么看法?

      对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  搜索技术交流群,一起探讨与学习!

      ✨ 推荐阅读

  • [搜索百科(2):Apache Solr — 企业级搜索的开源先锋](https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-2-solr/)
  • [搜索百科(1):Lucene — 打开现代搜索世界的第一扇门](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ucene/)

    🔗 参考

  • [Elasticsearch 官方文档](https://www.elastic.co/docs/solutions/search)
  • [Elasticsearch 协议变更声明](https://www.elastic.co/cn/blog ... -again)
  • [Elasticsearch Architecture V: Node Roles](https://braineanear.medium.com ... 04257e)

    原文:https://infinilabs.cn/blog/202 ... arch/