import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.io.IOException;
 
@Service
public class ElasticsearchService {
 
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    public SearchResponse searchData() throws IOException {
        // 创建一个搜索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("posts");
 
        // 构建查询条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "java"));
        searchSourceBuilder.sort("publishDate", SortOrder.DESC);
 
        // 设置搜索源
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        // 执行搜索
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return searchResponse;
    }
}

这段代码演示了如何使用RestHighLevelClient来执行一个基本的搜索查询。它创建了一个搜索请求，并设置了查询条件和排序规则。然后，它将搜索请求发送给Elasticsearch，并返回搜索结果。这个例子简单明了，展示了如何在Spring Boot应用程序中整合Elasticsearch。

Elasticsearch 8.1 官方文档中关于聚合（Aggregations）部分的内容概要如下：

1. Bucket Aggregations（桶聚合）：

   • date_histogram：基于时间的数据分桶。
   • histogram：基于数值的分桶。
   • terms：基于文本字段或者分析的关键词的分桶。
   • range：按照值的范围分桶。
   • date_range：按照时间范围分桶。
   • ipv4_range：按照IPv4范围分桶。
   • global：为所有文档创建一个单一的桶。
   • filter：根据条件过滤文档，并将其放入桶中。

2. Metric Aggregations（指标聚合）：

   • avg：计算平均值。
   • max：计算最大值。
   • min：计算最小值。
   • sum：计算总和。
   • value_count：计算文档数量。
   • stats：计算统计值，包括平均值、最大值、最小值、总和等。
   • extended_stats：计算扩展的统计值，包括均方根、方差等。
   • percentiles：计算百分位数。
   • percentile_ranks：计算分位数排名。

3. Pipeline Aggregations（管道聚合）：

   • avg_bucket：计算桶的平均值。
   • max_bucket：计算桶的最大值。
   • min_bucket：计算桶的最小值。
   • sum_bucket：计算桶的总和。
   • stats_bucket：计算桶的统计值。
   • extended_stats_bucket：计算桶的扩展统计值。
   • percentiles_bucket：计算桶的百分位数。
   • percentile_ranks_bucket：计算桶的百分位排名。

4. Matrix Aggregations（矩阵聚合）：

   • matrix_stats：提供了各种文档字段的基本统计信息，如方差、协方差等。

5. Specialized Aggregations（特殊聚合）：

   • scripted_metric：允许使用脚本进行自定义的度量计算。
   • top_hits：在聚合查询中获取每个桶中得分最高的文档。

6. Multi-value Aggregations（多值聚合）：

   • nested：针对嵌套文档进行聚合。
   • reverse_nested：针对父文档进行聚合。

7. Global Aggregations（全局聚合）：

   • 在所有分片上执行聚合查询。

8. Missing Value Aggregations（缺失值聚合）：

   • missing：针对缺失字段值的文档进行聚合。

9. Matrix Aggregations（矩阵聚合）：

   • flattened：将嵌套对象的字段展平为扁平结构，以便于聚合。

示例代码：

GET /_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my_date_histogram": {
      "date_histogram": {
        "field": "timestamp",
        "interval": "month"
      }
    },
    "my_avg_metric": {
      "avg": {
        "field": "temperature"
      }
    }
  }
}

这个查询使用date_histogram分桶，按照时间月份分桶，并计算每个月的温度平均值。size设置为0表示不需要返回文档

Elasticsearch 从 5.0 版本开始引入了内置的用户管理功能，你可以使用 Elasticsearch 的 REST API 来添加和管理用户。

1. 设置用户

首先，你需要确保 elasticsearch.yml 配置文件中的 xpack.security.enabled 设置为 true，以启用安全特性。

然后，你可以使用以下命令来设置超级用户（只有在首次设置超级用户时才需要这样做）：

bin/elasticsearch-setup-passwords interactive

这个命令会提示你输入新的密码。你可以选择为多个内置角色（如 elastic, kibana, logstash_system 等）设置密码。

2. 添加新用户

要添加新用户，你可以使用以下 REST API 请求：

curl -XPOST "localhost:9200/_security/user/new_user" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "password" : "new_password",
  "roles" : [ "superuser" ],
  "full_name" : "New User",
  "email" : "new_user@example.com"
}' -u elastic:changeme

在这个例子中，我们添加了一个名为 new_user 的新用户，设置了密码 new_password，并赋予了 superuser 角色。elastic:changeme 是超级用户的凭证。

3. 修改密码

要修改用户密码，你可以使用以下 REST API 请求：

curl -XPOST "localhost:9200/_security/user/new_user/_password" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "password" : "new_password_2"
}' -u elastic:changeme

在这个例子中，我们将 new_user 的密码从 new_password 更改为 new_password_2。

确保你有足够的权限来执行这些操作，通常需要 elastic 超级用户或具有管理员权限的用户。

在Elasticsearch中，数据量的增长会影响查询效率。为了提高查询效率，可以采取以下策略：

1. 索引分片：增加分片数可以分散数据加载，提高并行查询能力。
2. 索引副本：增加副本数可以提高系统的高可用性，同时副本可以提供查询的负载均衡能力。
3. 优化映射：根据数据类型选择合适的字段类型，优化索引时的性能。
4. 批量索引：使用批量索引可以减少索引写操作的IO开销。
5. 查询优化：使用合适的查询类型，如过滤器（filters），优化聚合查询性能。
6. 设置合适的refresh\_interval：减少实时索引带来的性能影响。
7. 使用Elasticsearch的查询缓存。
8. 使用Elasticsearch的预热功能预加载热点数据到内存中。
9. 监控集群状态：使用Elasticsearch自带的监控工具，如Kibana，提前预警可能的性能瓶颈。
10. 硬件升级：提升硬件性能，如使用更快的磁盘、更多的内存。

具体实施时，可能需要结合实际情况进行调整。例如，对于大数据量的场景，可能需要考虑数据的分区策略，如按时间分区或按业务分区，以便于管理和优化查询性能。

在Elasticsearch中，filterer是一种特殊类型的查询，它用于筛选出满足特定条件的文档，但不会计算得分，也不会影响排序。这使得它在后台执行时更快，因为不需要进行得分计算。

Filterer主要有两种类型：

1. 简单filterer：这些是用来进行基本筛选的filterer，例如：

• 范围filterer：用于筛选出在特定范围内的值的文档。
• 标签filterer：用于筛选出具有特定标签的文档。
• 存在filterer：用于筛选出包含特定字段的文档。

2. 复合filterer：这些filterer可以将多个filterer逻辑组合在一起，例如：

• 布尔filterer：可以使用布尔逻辑（MUST, SHOULD, MUST NOT）组合多个filterer。
• 分组filterer：可以将多个filterer分组，并对每组设置排他性和必要性。

下面是一个简单的例子，使用Elasticsearch的Python客户端，使用布尔filterer筛选出多个条件下的文档：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.dsl import Q
 
es = Elasticsearch()
 
# 使用布尔filterer
bool_filter = Q('range', age={'gte': 20, 'lte': 40}) & Q('term', gender='male')
 
# 执行查询
res = es.search(
    index='your_index',
    filter_path=['hits.hits._source'],
    search_type='dfs_query_then_fetch',
    body={
        'query': {
            'bool': bool_filter
        }
    }
)
 
# 打印结果
print(res['hits']['hits'])

在这个例子中，我们使用了布尔filterer来筛选出年龄在20到40岁之间并且性别为男性的文档。这个查询不会考虑文档相关性得分，也不会根据得分对结果进行排序，因此它在后台执行时更快。

/* 定义一个名为fadeInOut的关键帧 */
@keyframes fadeInOut {
  0%, 100% { opacity: 0; } /* 开始和结束状态 */
  50% { opacity: 1; } /* 中间状态 */
}
 
/* 应用关键帧到一个元素 */
.element {
  animation: fadeInOut 2s infinite; /* 无限循环 */
}

这段代码定义了一个名为fadeInOut的关键帧，它使元素从透明度0渐变到1，再从透明度1渐变回0。然后，.element类使用这个关键帧制定了一个动画效果，该动画每次持续2秒，并且是无限循环的。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的搜索请求
search_request = {
    "query": {
        "match": {
            "content": "保姆级教程"  # 假设我们搜索包含“保姆级教程”的文档
        }
    }
}
 
# 执行搜索请求
response = es.search(index="articles", body=search_request)
 
# 输出搜索结果
if response['hits']['total']['value'] > 0:
    print(f"找到{response['hits']['total']['value']}个结果")
    for hit in response['hits']['hits']:
        print(f"标题: {hit['_source']['title']}")
        print(f"URL: {hit['_source']['url']}")
        print(f"最后更新时间: {datetime.fromisoformat(hit['_source']['last_updated'])}")
        print()
else:
    print("没有找到任何结果")

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API在名为"articles"的索引中搜索包含特定内容("保姆级教程")的文档，并输出这些文档的标题、URL和最后更新时间。

Git 提交代码的详细步骤如下：

1. 打开终端（Terminal）或命令提示符（Command Prompt）。
2. 切换到你的本地仓库所在的目录。
3. 使用 git status 检查文件状态，查看哪些文件已经修改。

4. 使用 git add 命令把想要提交的文件添加到暂存区（Staging Area）。

   
   
   
   git add <file1> <file2> ...

   或者添加当前目录下的所有更改：

   
   
   
   git add .

5. 使用 git commit 命令来提交这些更改到本地仓库。

   
   
   
   git commit -m "Your commit message"

6. 如果你已经配置了远程仓库，使用 git push 将本地的更改推送到远程仓库。

   
   
   
   git push origin <branch-name>

   其中 <branch-name> 是你想要推送的分支名称，例如 master 或 main。

以下是实际的命令示例：

cd path/to/your/local/repo
git status                  # 查看修改的文件
git add file1.txt           # 添加单个文件到暂存区
git add .                   # 添加当前目录下所有修改的文件到暂存区
git commit -m "Add feature X"  # 提交更改到本地仓库
git push origin master      # 将本地的 master 分支更改推送到远程仓库

确保你已经配置了用户信息和远程仓库地址。如果没有，可以使用以下命令配置：

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your.email@example.com"
git remote add origin <remote-repository-URL>

报错解释：

这个错误表明你正在尝试对一个包含循环依赖的模块进行注解处理。在Java中，模块化系统允许你将代码分解成多个模块，并定义这些模块之间的依赖关系。然而，如果模块A依赖模块B，而模块B又直接或间接地依赖模块A，这就形成了一个循环依赖，编译器和其他工具会处理不了这种情况，因为它们可能陷入无限循环。

解决方法：

1. 检查你的模块依赖关系，确保没有循环依赖。你可以在module-info.java文件中查看和修改模块之间的依赖。
2. 如果循环依赖是无法避免的，考虑重构你的代码，将共同的部分提取到一个新模块中，然后让两个原始模块都依赖这个新模块。
3. 确保你的构建系统（如Maven或Gradle）配置正确，它应该能够处理模块间的循环依赖并且构建项目。

请根据你的具体项目结构和构建系统来实施这些解决步骤。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"])
 
# 定义搜索对象
search = Search(using=es, index="your_index_name")
 
# 执行精准查询
query = Q("match_phrase", content="your_query_term")
search.query(query)
results = search.execute()
for hit in results:
    print(hit.meta.id, hit.content)
 
# 执行BM25查询
query = Q("multi_match", query="your_query_term", fields=["title", "content"], type="best_fields")
search.query(query)
results = search.execute()
for hit in results:
    print(hit.meta.id, hit.title, hit.content)

这段代码使用了Elasticsearch的Python客户端库elasticsearch和elasticsearch_dsl来执行精准查询和BM25查询。首先，我们创建了一个Elasticsearch客户端并定义了一个搜索对象。然后，我们使用Q对象来构建查询，并将其传递给搜索对象的query方法。最后，我们执行搜索并打印返回的结果。这里的your_index_name和your_query_term需要替换为实际的索引名和查询词。