Nhuanuary-优快云博客

构建并发起请求：这一步主要包括构建请求对象和设置查询参数。解析查询结果：获取到查询结果后，如何从中提取出我们关心的数据。通过 Java Rest Client，我们可以方便地构建和发送 Elasticsearch 查询请求。构建请求对象：创建，并设置索引库名。构建查询条件：通过配置查询条件、分页、排序等。发送请求：使用方法发送请求，获取查询结果。解析查询结果：从响应中提取hits和total，并遍历命中的文档，获取原始数据。

2025-01-20 23:48:57 989

原创 ElasticSearch DSL查询之高亮显示

高亮显示是指在搜索结果中，将用户搜索的关键字突出显示，使其更为醒目。以百度搜索为例，当用户搜索“JAVA”时，搜索结果中的标题或概述部分会将“JAVA”高亮显示，通常以红色标出，便于用户查看。在 Elasticsearch 中实现高亮显示主要依赖于倒排索引和定位关键词位置的能力，通过指定需要高亮的字段和标签，Elasticsearch 可以自动为匹配的关键词加上标签。在前端的展示中，通过指定 CSS 样式来实现高亮效果，确保搜索结果更易于用户浏览。

2025-01-20 23:48:41 993

原创 ElasticSearch DSL语句之深度分页问题

深度分页问题：随着页码的增加，传统分页查询（from和size）的性能会大幅下降，尤其是在数据量巨大的情况下。：Elasticsearch提供的解决方案，避免了重新排序数据，改为通过记住上一页最后一条记录的排序值，顺序查询下一页数据。使用场景：SearchAfter适用于深度分页、数据迁移和滚动查询等场景。传统分页：适合于小规模查询和随机跳页查询，但在数据量过大时需要限制查询页数，以避免性能问题。

2025-01-19 16:09:47 1007

原创 ElasticSearch DSL查询之排序和分页

如果我们希望按照其他字段进行排序，而非使用默认的相关度排序（例如，按照价格、销量等字段），可以使用sort参数来指定排序字段。必须是数值类型、地理坐标或日期类型。"query":{},"sort":["field":"asc"//"排序字段"："排序方式"（asc：升序、desc：降序）field：指定需要排序的字段名。asc（升序）或desc（降序）。排序：通过sort参数指定排序字段，支持单字段排序和多字段排序。分页：通过from和size参数控制返回数据的范围和条数。

2025-01-19 16:09:04 640

原创 ElasticSearch DSL查询之复合查询

复合查询是 Elasticsearch 中用来处理多个查询条件组合的一种方式。在实际的业务场景中，我们往往会面对多条件的查询需求，而这些条件可能是复杂的、组合型的，因此需要通过复合查询来实现。基于逻辑运算的复合查询：将多个子查询使用逻辑运算符组合。影响相关性评分的查询：通过某些方式调整查询文档的相关性评分，以改变文档的排序。布尔查询（Boolean Query）是 Elasticsearch 中非常强大且灵活的查询方式，能够通过逻辑运算符将多个子查询结合起来。must。

2025-01-18 09:22:09 1347

原创 ElasticSearch DSL查询之叶子查询

和适用于需要对多个词条进行匹配的全文检索场景，性能较高，通常用于用户搜索输入包含多个关键词的情况。Term Query和适用于精确查询，不做分词处理，通常用于查询固定值、数值范围、日期等场景。Geo Query则适用于根据地理位置进行搜索，通常用于包含地理坐标的场景。每种查询方式有不同的使用场景和性能特点，选择合适的查询方式能够有效提升 Elasticsearch 的查询效率和准确度。

2025-01-18 09:21:19 695

原创 ElasticSearch DSL查询之快速入门

叶子查询（Leaf Query）：用来查询文档中特定字段的特定值，语法简单，主要用于单一字段的查询。复合查询（Compound Query）：由多个叶子查询通过逻辑关系（如ANDOR等）组合而成，支持更复杂的查询条件。

2025-01-17 13:17:33 621

原创 ElasticSearch JavaRestClient之文档批处理

批处理的核心思想是将多个单个文档操作（增、删、改）合并成一个请求，通过一次 HTTP 请求提交多个操作。Elasticsearch 提供了一个名为的 API 来处理这种批量操作。批处理的基本流程：创建对象用于封装多次单独的操作，类似于 SQL 中的批量插入。添加单个请求到：使用方法将每个单独的操作请求（如等）添加到中。每个操作都可以指定索引库名、文档ID、文档内容等信息。执行：使用 Elasticsearch 客户端的bulk()方法提交请求。执行完毕后，返回批量操作的结果。通过。

2025-01-17 13:17:20 760

原创 ElasticSearch JavaRestClient之文档的CRUD

初始化请求对象GetRequest请求方法index()方法get()方法delete()方法index()方法（全量更新），update()方法（局部更新）请求体新增和全量更新需要提供完整的文档内容。局部更新只需要提供更新的字段。响应处理查询文档时，需要提取响应中的source字段。删除文档时，通常没有返回文档内容，只有操作成功与否的状态。修改文档时，根据操作结果判断是新增还是更新。

2025-01-16 12:51:38 1279

原创 ElasticSearch JavaRestClient之新增文档

准备index请求对象：指定索引名、文档 ID 和文档内容。传入请求参数：使用source()方法传入 JSON 格式的文档内容。发送请求：通过客户端的index()方法发起请求。新增文档的操作分为三步：准备请求对象、构建请求参数、发送请求。通过 Java 客户端操作 Elasticsearch 时，我们使用来表示新增文档请求，并通过source()方法传入 JSON 格式的文档内容。

2025-01-16 12:46:40 1139

原创 ElasticSearch JavaRestClient之索引库操作

在 Elasticsearch 中，索引库是数据存储和查询的基础，学习如何通过 Java 客户端进行索引库的操作是很重要的。以下是使用 Java 客户端来创建、查询和删除索引库的详细操作步骤和实现。首先对比一下，创建索引库的 Java API 和 Restful 接口 API 对比：创建请求对象→设置请求体→发送请求。创建请求对象设置请求体：对于创建索引库等操作，可能需要设置请求体（通常是 JSON 格式的映射）。发送请求。

2025-01-15 13:03:28 1192

原创 ElasticSearch JavaRestClient之商品的Mapping

根据业务场景选择字段在设计 Elasticsearch Mapping 时，需要结合业务需求，分析哪些字段需要用于搜索、排序和展示，并根据这些需求选择字段类型和属性。字段类型选择keyword类型：用于存储不需要分词的字段，如商品 ID、分类、品牌、广告标识等。text类型：用于存储需要分词的字段，如商品名称。integer类型：用于存储数值类型字段，如价格、销量。boolean类型：用于存储布尔类型字段，如广告标识。date类型：用于存储时间类型字段，如更新时间。分词器选择。

2025-01-15 13:03:04 900

原创 ElasticSearch JavaRestClient之客户端初始化

在之前我们通过浏览器操作 Elasticsearch 的接口进行文档的增删改查等操作。但在实际业务开发中，我们需要用 Java 代码调用 Elasticsearch 的 API 进行商品搜索等操作。因此，接下来将使用 Elasticsearch 提供的来完成这一任务。Elasticsearch 提供的 Java REST Client 允许我们通过 Java 程序与 Elasticsearch 进行交互。

2025-01-14 13:09:24 677

原创 ElasticSearch 文档操作之批量处理

Elasticsearch 提供了批量操作接口（Bulk API），允许在一次请求中携带多个文档操作。相比单个文档操作，批量操作可以显著提高处理效率，尤其是在有大量文档需要处理时。Elasticsearch 的批量操作（Bulk API）是处理大量文档的高效方式，可以在一次请求中执行多个文档的新增、删除、更新操作。请求参数采用特殊格式，支持多个操作并行处理，极大提高了性能和处理效率。在实际应用中，批量操作是处理海量数据时非常实用的工具。

2025-01-14 13:08:55 299

原创 ElasticSearch 文档操作之文档CRUD

新增文档，请求体包含文档数据。查询文档，返回文档的原始数据（source）。删除文档，删除指定ID的文档。修改文档全量修改，替换整个文档。增量修改，只修改指定字段。

2025-01-13 13:09:19 1083

原创 ElasticSearch 索引库操作之索引库的CRUD

GET: 查询操作POST: 新增操作PUT: 修改操作DELETE: 删除操作资源名称：通常是操作对象的名称（如用户、商品等）。操作行为：不同操作使用不同的 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE）。创建索引库，通过 JSON 提供mapping映射。查询索引库。删除索引库。添加字段，通过properties添加新字段。字段修改限制：不能修改已有字段的类型和索引设置，只能添加新字段。

2025-01-13 13:07:55 1009

原创 ElasticSearch 索引库操作之Mapping映射属性

在Elasticsearch中，mapping是用来定义文档字段的结构和数据类型的，类似于关系型数据库中的表结构定义。为了将数据存储到Elasticsearch索引库中，我们首先需要定义字段的映射规则。常见的映射属性包括字段的数据类型、是否创建索引、是否进行分词等。字段数据类型：选择合适的字段类型，决定数据存储和查询效率。索引与分词器：根据字段是否需要参与搜索，选择是否创建索引，并为可分词的字段指定分词器。嵌套对象与子字段：使用object类型存储嵌套结构，使用properties属性定义子字段。

2025-01-12 13:45:59 775

原创 ElasticSearch 基本概念

ElasticSearch 与关系型数据库（如 MySQL）有很多相似之处，尤其是在存储数据和查询方面。理解了这些基本概念后，可以更好地进行 ElasticSearch 的实际操作。

2025-01-12 13:45:08 461

原创 ElasticSearch之IK分词器

IK分词器：IK分词器由林良易在2006年开源发布，采用正向迭代最细粒度切分算法。它的特点是性能高，但自2012年以后不再维护，后续由其他开发者进行升级和维护。IK分词器的使用：IK分词器常用于中文分词，特别是在与Elasticsearch（简称ES）结合时，能够提供较好的分词效果。分词是倒排索引中不可或缺的一部分，尤其是在中文处理上，IK分词器提供了非常高效的分词功能。IK分词器的两种模式分别适合不同的场景，ik_smart适用于一般分词需求，而适用于细粒度分词。

2025-01-11 11:53:35 1236

原创 ElasticSearch之倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是一种常用于高效文本检索的数据结构，特别适用于全文检索和模糊查询等场景。它的主要特点是将文档中的词语映射到包含该词的文档ID上，通过词条与文档ID的关联来快速查找相关文档。倒排索引与传统关系型数据库（如MySQL）的正向索引不同。传统的正向索引是通过对某个字段（如ID）的值建立索引，从而高效定位数据。倒排索引则是先对文档内容进行分词，并将词条与文档ID进行关联，使得通过关键词的查询更加高效。

2025-01-11 11:49:08 949

原创 ElasticSearch 部署ES(docker)

部署ES(docker)

2025-01-10 11:47:47 997 1

原创 ElasticSearch 认识和安装ES

es是一个分布式、高性能的搜索引擎，广泛应用于大数据检索、日志分析、实时搜索等场景。与传统数据库相比，ElasticSearch 对于大规模数据的处理具有显著优势，特别是模糊查询、分词分析、语义理解等复杂搜索任务。本章内容主要是介绍了 Elasticsearch 的基础知识、它的起源以及如何安装和配置 Elasticsearch 和 Kibana。安装过程中使用 Docker 是一种方便快捷的方式，可以轻松启动单机模式的 Elasticsearch 服务，并结合 Kibana 进行可视化操作。

2025-01-10 11:46:58 1136

原创 RabbitMQ高级篇之延迟消息延迟消息插件

使用RabbitMQ的延迟消息插件，简化了传统死性交换机的复杂性。通过设置交换机的属性并配置x-delay消息属性，能够实现延迟消息的功能。在高并发场景下使用延迟消息时，需特别注意延迟时间的设置，以避免过长的延迟时间导致性能问题。这种插件提供了比传统方法更简洁、便捷的方式来实现消息延迟，适用于大多数需要延迟消息的场景。

2025-01-09 12:59:56 1072

原创 RabbitMQ高级篇之延迟消息死信交换机

死信交换机是 RabbitMQ 提供的一种功能扩展机制，用于处理变成“死信”的消息。死信（Dead Letter）是指那些因某种原因不能被正常消费的消息。消费者拒绝消息：消息被消费者拒绝（reject或nack），且设置了，消息不会重新入队，而是直接成为死信。消息过期：消息在队列中超过设置的过期时间（TTL），仍未被消费，就会变成死信。队列达到最大长度：队列的消息数量达到最大值时，最早的消息会被丢弃，变成死信。通过结合死信交换机的机制和消息的过期时间，可以巧妙地实现延迟消息。

2025-01-09 12:57:23 903

原创 RabbitMQ高级篇之延迟消息介绍

通过使用延迟消息机制，可以有效地实现支付服务和交易服务之间的一致性。在支付超时未支付的情况下，延迟消息帮助交易服务主动查询支付状态并采取相应的措施，如更新订单状态或取消订单，保证了系统状态的一致性。用户下单，发送延迟消息到RabbitMQ。延迟时间到后，交易服务检查支付状态。根据支付状态，更新订单或取消订单，恢复库存。

2025-01-08 12:24:01 1071

原创 RabbitMQ高级篇之消费者可靠性业务幂等处理

解决RabbitMQ中的消息重复消费问题，关键是保证业务逻辑的幂等性。通过唯一ID或基于业务的判断逻辑，可以确保消息的重复消费不会导致不一致或错误的业务状态。同时，借助消息确认机制和重试机制，可以确保消息投递和处理的可靠性。

2025-01-08 12:23:21 1011

原创 RabbitMQ高级篇之消费者可靠性消费者失败重连策略

消费者在出现消息处理异常时，会在本地重试，而不会重新入队到 MQ，从而减少 MQ 和消费者之间的压力。：消息失败后，经过本地多次重试后，重新入队到 RabbitMQ，这会导致类似踢皮球的现象，但频率较低。：消息失败后，重试多次失败后，将消息转发到一个专门的错误交换机，供后续人工干预和处理。如果消息被重发到错误交换机，会将失败的消息记录详细的异常信息，供开发者处理。：根据业务需求，可以选择不同的失败消息处理策略，避免重试过多次后丢弃消息。这种情况下，RabbitMQ 会持续重投消息，造成非常大的压力。

2025-01-07 13:43:22 941

原创 RabbitMQ高级篇之消费者可靠性消费者确认机制

消费者确认机制是为了确保消费者成功处理了消息。在消费者成功处理消息后，需要向RabbitMQ发送一个确认回执，告诉RabbitMQ消息的处理结果。这个机制类似于发送者确认机制，都是确保消息可靠性的手段。Spring AMQP 提供的消费者确认机制能够有效保证消息的可靠性。通过合理配置ACK、NACK和REJECT，我们可以确保在消息消费过程中，遇到问题时能够自动重试或丢弃问题消息，避免消息丢失或处理不当。推荐使用auto模式，它能够最大化地减少开发者的负担，让Spring自动处理消息的确认。

2025-01-07 13:40:31 1140

原创 RabbitMQ高级篇之MQ可靠性 Lazy Queue

惰性队列（Lazy Queue）：直接将消息写入磁盘，避免内存占用，提高并发能力。磁盘写入优化：相比传统持久化队列，惰性队列在写磁盘时更加高效，减少了page out阻塞问题。消费者动态缓存：根据消费者处理速度调整内存缓存，优化读取性能。使用方式控制台：勾选Lazy Mode。代码：使用lazy()方法。注解：通过arguments配置。

2025-01-06 14:47:36 1911

原创 RabbitMQ高级篇之MQ可靠性数据持久化

为了确保 RabbitMQ 的消息可靠性，应采用以下措施：确保交换机、队列和消息都做持久化，避免数据丢失。通过 Spring AMQP 默认配置，可以确保消息的可靠性，但需要注意消息持久化的性能开销。持久化虽然会带来一定的性能开销，但比起非持久化模式导致的阻塞问题，持久化更有利于系统的稳定性和可靠性。

2025-01-06 14:45:20 1343

原创 RabbitMQ高级篇之发送者可靠性发送者确认的代码实现

发送者确认机制由和两部分组成，能够提高消息发送的可靠性。和用来处理消息发送失败的情况，提供消息投递失败的原因。该机制虽能提高可靠性，但会影响系统性能，因此要谨慎使用，并合理设置重试机制。

2025-01-05 18:58:44 502

原创 RabbitMQ高级篇之发送者可靠性发送者确认机制

通过开启这些机制，发送方发送消息给 RabbitMQ 时，RabbitMQ 会根据消息处理的结果返回一个确认结果给发送者。，表示消息投递成功，但由于路由失败，消息无法被消费。当消息投递到 RabbitMQ 时，如果发生路由失败，RabbitMQ 会通过。通过回调函数异步处理确认结果，不会阻塞主线程，适合高性能需求的应用。发送消息时，使用回调函数来处理确认结果，不会阻塞主线程。临时消息：不需要持久化，消息投递到队列即算成功，返回。配置，在发送消息时指定消息确认回调。提高消息发送的可靠性，防止消息丢失。

2025-01-05 18:54:03 613

空空如也

空空如也