​​​​Elastic search对数据的分析

聚合分析:

复杂聚合:子聚合

复杂查询进阶:

最终结果:

Mapping映射:

首先创建索引指定映射规则:

index来控制字段是否参与检索,如果是false就不参与

示例:

分词:

安装ik分词器:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

使用示例;

查询结果:

修改IK分词器的配置:

使用JAVA操作ES而不直接使用JS的原因:

1;出于安全考虑,使用JS可能会被恶意利用

2;ES对JS的支持相对来说较低

 

 

MySQL是一种关系型数据库,用于存储结构化数据。它使用SQL语言来管理和操作数据,支持多种数据类型,包括数字、字符串、日期、时间等等。MySQL最常用于Web应用程序,例如内容管理系统(CMS)、博客、电子商务网站等。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库,它使用SQL类似的查询语言来查询和分析大规模的数据集。Hive将查询转换为MapReduce任务,以便在Hadoop集群上并行执行。Hive支持多种数据格式,包括文本、序列化、ORC等。 Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统。它使用发布/订阅模式,可以处理大量的实时数据流,例如日志、传感器数据等。Kafka具有高可用性、可扩展性和可靠性。 Redis是一种内存数据库,用于存储和管理键值对。它支持多种数据结构,例如字符串、哈希表、列表、集合等。Redis非常快速,可用于缓存数据、会话管理、队列等。 ES(Elasticsearch)是一种开源搜索引擎,用于全文搜索和分析。它可以处理大量数据、支持实时查询和聚合,并提供可视化的仪表板。ES使用分布式架构,可以在多个节点上进行水平扩展。 HBase是一个分布式的NoSQL数据库,用于存储大规模的结构化数据。它运行在Hadoop上,可以在大规模集群上进行水平扩展。HBase支持随机读写、批量操作和事务处理等功能。 以上是这些数据存储相关技术的简单介绍。在实际应用中,需要根据具体的场景和需求选择合适的技术来存储和管理数据
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