第8章 海量数据搜索实现

本篇博客主要介绍了如何在mini商城项目中利用Elasticsearch实现海量数据的搜索功能。内容涵盖Elasticsearch的基本使用,包括数据同步流程、ES部署、项目集成以及数据动态同步的实现,通过Canal监听数据库变化,实时更新ES中的数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

mini商城第8章 海量数据搜索实现

一、课题

海量数据搜索

二、回顾

1、理解OpenResty 百万并发站点架构

2、能明白多级缓存架构思路

3、实现Nginx代理缓存

4、能实现缓存一致性

三、目标

1、了解ElasticSearch并会使用核心API

2、基于Canal实现ES和数据库数据同步

3、商品搜索流程分析

4、基于关键词或筛选排序实现搜索

四、内容

第1章 ElasticSearch使用

Elasticsearch 是位于 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在 Elasticsearch 中。Kibana 使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解,并管理和监控堆栈。Elasticsearch 是索引、搜索和分析魔法发生的地方。

Elasticsearch 为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您拥有结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据,Elasticsearch 都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它。您可以超越简单的数据检索和聚合信息来发现数据中的趋势和模式。随着您的数据和查询量的增长,Elasticsearch 的分布式特性使您的部署能够随之无缝增长。

1.1 搜索分析

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