探索实时全文搜索的威力:Elasticsearch

在接下来的三十分钟内,您将学习如何利用Elasticsearch为您的项目、产品或网站赋予强大的搜索体验。
为何选择Elasticsearch?
对于任何超越基础功能的网站,访客和用户都期待能够通过内容(如博客文章、食谱、商品、评论等)进行搜索。虽然您可以选择使用Google自定义搜索以提供这种服务,并避免运行自己的搜索服务器集群,但往往客户需要对搜索体验有更多控制权——这就是您阅读本文的原因。
为什么不是其他具备全文搜索功能的XYZ数据库?
简单来说,就是"选用最适合工具"。我们过去曾使用MongoDB的全文搜索,甚至为此编写了教程,也尝试过MySQL和Postgres的全文搜索,在某些场景下效果不错,但在处理大规模、高并发的全文检索时,这些都不是专为此设计的解决方案。因此,当谈到搜索,Elasticsearch是首选!
是什么?

Elasticsearch是一个基于Lucene构建的搜索服务器,它提供了一个分布式、多租户支持的全文本搜索引擎,拥有RESTful Web接口和无模式的JSON文档。换句话说,这是一站式解决方案的精华所在!
更深入的内容:访问官方Elasticsearch概述
迷茫了吗?让我们来分解一下:
- 实时性:系统在输入数据后几乎立即反馈,使整个过程无明显延迟。例如即时通讯。
- 近实时:表示有微小(但可感知)的延迟。您可以在索引中插入/更新记录,并确保它在不到一秒钟的时间内变得可搜索。
- 全文搜索:允许你在Elasticsearch数据库的文档中搜索所有字段的记录。比如,如果你有一个博客,每个博客帖子都有标题、简介、正文和评论区,搜索特定字符串时,可能在某条评论中找到结果。
- 分布式:意味着可以拥有多个位于不同数据中心或区域的Elasticsearch节点,提高检索的可靠性。
- REST API:意味着你可以使用标准HTTP请求访问你的Elasticsearch集群。
如何使用?
运行Elasticsearch有几种方式: A. 使用Vagrant启动带有所有依赖项的虚拟机。 B. 在您的操作系统上安装二进制包。 C. 不安装任何东西,直接使用免费的Heroku实例!
安装与启动
Elasticsearch需要Java 8支持。如果您想在本地机器上"原生"安装Elasticsearch,你需要先安装Java。但我们建议不运行Java(因为它可能存在安全问题),而是使用Vagrant来启动一个虚拟机。如果你已经使用Vagrant,请继续阅读。
首先克隆这个仓库:
git clone git@github.com:docdis/learn-elasticsearch.git && cd learn-elasticsearch
然后在终端运行以下命令:
vagrant up
请注意,安装可能需要几分钟时间,您可以先预览下面的教程部分。
其他操作系统的安装方法
- Ubuntu: 在Ubuntu上安装Elasticsearch。
- Mac:如果不在意在Mac上运行Java,可以通过Homebrew安装Elasticsearch。
- Windows: 可参考官方指南,但我们强烈推荐Vagrant。
验证Elasticsearch状态
确认一切正常工作,打开终端并执行以下命令:
curl -XGET http://localhost:9200
您应该能看到类似这样的响应:

教程
一旦安装完成,访问这个链接观看视频教程:
访问:Elasticsearch入门。如果不想接收邮件,可以使用假信息注册。
使用curl插入记录(REST API)
curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{"user":"kimchy","post_date":"2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"}'
上面的命令仅是个起点,更多操作技巧敬请探索。
结论
Elasticsearch不仅提供了强大且灵活的搜索能力,还能适应各种规模的应用需求,无论是初创项目还是大型企业都可以从中受益。其REST API使得与其他编程语言的集成变得轻松愉快,无论您是Node.js开发者、Elixir爱好者还是Python专家,都能在短时间内掌握使用技巧。
此外,Elasticsearch的分布式特性使其能够应对高可用性和大数据量的挑战,使其成为现代Web应用的理想搜索解决方案。如果你尚未尝试,现在就加入Elasticsearch的世界,开启高效搜索的新篇章吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00