Elasticsearch
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在 Elasticsearch ，字串類型被拆分為 `text` 和 `keyword` 兩種，分別用於全文檢索與精確匹配/聚合。本文將深入解析兩者的差異、適用場景、並提供最佳實踐，幫助開發者一次釐清兩者的用途，避免查詢錯誤與聚合失敗。
Elasticsearch 的 index 會隨著時間變大，導致查詢變慢、儲存成本升高。ILM (Index Lifecycle Management) 可以自動化：
Index 的 rollover（建立新 index）
Index 的 刪除（清理舊資料）
Index 的 轉冷 / 凍結（降
這篇文章提供教學，如何使用 Python 和 Pandas 函式庫將 Elasticsearch 的 JSON 資料（透過 Elasticdump 匯出）轉換成 Excel 可讀取且支援繁體中文的 CSV 檔案，並解決常見的中文編碼問題。
在資料分析中，資料處理和可視化是不可或缺的兩項重要任務。本文介紹了 ELK 系統（包括 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）以及 Grafana 的核心功能及其在日誌管理和資料分析中的作用，幫助讀者理解這些工具如何提升資料處理效率和可視化效果，從而更好地應用於真實場景中。
這系列要介紹如何使用ELK架構(Elastic)及Filebeat來監控nginx的access.log。我會針對每個步驟寫出一篇文章來介紹系統該如何設定，如果有錯誤的地方，也麻煩多多指教。
範例句：
假設我們有一段文章以空白隔開的方式來切割詞彙，內容如下：
假設條件為：
clauses：[提升,滿意度,問卷] 。
slop：4。
in_order： true
❗ 這裡的Slop代表範圍內不匹配的最大數量，從開始匹配的字詞框到最後加總一併進行計算。
查詢結構會是如此
請問上述條件是否能正
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大數據的時代，如何有效率的搜尋來找到我們要的答案？這時候就要透過一些資訊檢索的技術來幫我們提升效率了，而本篇會介紹索引的基本概念以及為什麼演化至倒排索引，為我們帶來了哪些好處？
什麼是索引？
那什麼又是倒排索引？ 能解決什麼問題呢？
為什麼更快更精準？
結語
