花&败

新建SpringBoot2.0.3的WEB工程，在MAVEN的pom.xml文件中加入如下依赖。

1、简介在大数据的应用环境中，往往使用反范式设计来提高读写性能。假设我们有个类似简书的系统，系统里有文章，用户也可以对文章进行赞赏。在关系型数据库中，如果按照数据库范式设计，需要两张表：一张文章表和一张赞赏历史记录表，赞赏历史记录表包括了赞赏者姓名和赞赏金额。在Elastic search中，由于都是json格式存储，则可以在一个index存储系统中的文章及其赞赏记录，这种情况下需要在elastic search中使用nested类型的内嵌对象。因为如果使用数组或者...

前言ignore_malformed是定义Mapping时的一个参数配置，默认为false，即如果将错误的数据类型映射到字段中则会报错，如果设置为true，则可以忽略数据类型的异常。有时，当你对数据类型不太确定时，可以尝试配置这个属性为true。演示示例数值类型创建一个索引，number_one和number_two两个属性都是integer类型的，但是number_one配置了 “ignore_malformed”: truePUT my-index-000001{ "ma

1、解除索引只读问题1、查看是否存在只读属性GET /personal_report_chapter_es/_settings2、解除只读命令PUT _settings{ "index":{ "blocks":{ "read_only_allow_delete":"false" } }}2、filter命令返回的文档必须满足filter子句的条件。但是跟Must不一样的是，不会计算分值， 并且可以使用缓存。...

1、_refresh命令用来刷新索引数据,促使其立刻生效：请求如下：GET /test/_refresh2、_delete_by_query命令这个命令主要是用来删除数据，可以删除该索引下指定条件的数据。例如我们删除该索引下所有的数据：POST /test/_delete_by_query{ "query": { "match_all": {} }}3、mappings创建索引结构使用PUT请求创建一个索引结构：PUT tes.

#!bin/bashcase $1 in #接受传入的参数start) #判断是否是启动 cd /home/dhapp/software/es-cluster/ #进入安装的目录下 bin/elasticsearch -d echo "elastic is start up!" ;; stop) #判断是否是停止 pid=`ps -ef | grep elastic | awk '{print $2}' | awk 'NR==1 {print}'` #截取es进程的pid if [.

1、简介ElasticSearch是搜索引擎，从搜索的意义上来说，如果筛选条件或前几页都找不到需要的数据，继续深度分页也不会找到想要的数据。ElasticSearch不要做深度分页和随机深度跳页。2、ES 分页建议增加默认的筛选条件，尽量减少数据量的展示，比如：最近一个月； 限制总分页数，比如：淘宝、京东仅显示100页查询结果，百度仅显示76页； 修改跳页的展现方式，改为滚动显示，或小范围跳页，比如：谷歌、百度的小范围跳页。3、ES 三种分页比较from+size：适用

1.如果条件允许，内存和cpu一定要足够多，要超过总数据量的1半以上最好，当然数据量很大的时候要在经常查询数据的2倍以上。2.数据分离存储，经常查询的数据放一些索引，不经常查询的放一部分索引，然后通过唯一的id关联即可，需要查那些不经常查的数据的时候通过id查询即可，这里可以和hbase联合使用。把条件字段和经常查看的字段放在es中，不经常查看的放hbase中，这样既可以省es的空间，性能效果也俱佳3.数据大时，每个索引的数据量不要太大，一般很大的时候可以每天一个索引，或者每月一个索引，具体看业务来

1、用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几百条这样子。bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es node的单个shard做压测。先bulk写入100个document，然后200个，400个，以此类推，每次都将bulk size加倍一次。如果bulk写入性能开始变平

1、创建一个mysql测试表,数据量大概6千万左右create table big_table_test( id int(11) not null primary key, num1 double(8,2), num2 double(8,2), num3 double(8,2), num4 double(8,2), num5 double(8,2), num6 double(8,2), num7 double(8,2), num8 double(

1、创建数据库表且预置数据1.1、表结构如下DROP TABLE IF EXISTS `news`;CREATE TABLE `news` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(255) NOT NULL comment '主题', `url` varchar(255) DEFAULT NULL comment '连接', `content` text comment '内容',

1、案例需求：通过拼音以及汉字筛选对应的明星！2、设置分词器以及mappingPUT starts{ "settings": { "analysis": { "analyzer": { "start_name_analyzer":{ "char_filter":["html_strip"], "tokenizer":"keyword", "filter":"start_name_filt

1、简介analysis(只是一个概念)，文本分析是将全文本转换为一系列单词的过程，也叫分词。analysis是通 过analyzer(分词器)来实现的，可以使用Elasticsearch内置的分词器，也可以自己去定制一些分词 器。 除了在数据写入的时候进行分词处理，那么在查询的时候也可以使用分析器对查询语句进行分词。anaylzer是由三部分组成，例如有：Hello a World, the world is beautiful1. Character Filter: 将文本中html标签剔

1、环境准备1）安装nginx1.18.02) 安装好ES7.8.1和kibana7.8.1（提前准备好）2、安装nginx2.1）拉取nginx1.18.0镜像 docker pull nginx:1.18.02.2）创建挂载容器里面的界面的访问 mkdir -p /mydata/nignx/html2.3）在/mydata/nignx/html/中创建hotwords.txt 2.4）docker命令启动ngi...

1、term查询简介term是表达语义的最小单位，在搜索的时候基本都要使用到term。 term查询的种类有：Term Query、Range Query等。 在ES中，Term查询不会对输入进行分词处理，将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项。 我们也可以使用 Constant Score 将查询转换为一个filter,避免算分，利用缓存，提高查询的效 率。2、term与terms查询电影名字中包含有 beautiful 这个单词的所有的电影，用于查询的单词不会进行分词的处理

1、查询es中所有的索引命令：GET _cat/indices2、查询指定索引的数据命令：GET movies/_search# 查询movies的数据3、查询指定索引所拥有的数据总数命令：GET movies/_count #查询movies的总数4、查询索引指定id的数据命令：GET movies/_doc/24 #查询id为24的数据5、新增数据，如果没有指定id，ES会自动生成命令：POST users/_doc/1 { ..

1、为什么要使用 Elasticsearch？系统中的数据， 随着业务的发展，时间的推移， 将会非常多， 而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索， 而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。2、Elasticsearch 的 master 选举流程？El

1、硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml中配置，如下：## Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):#path.data: /path/to/data## Path to log files:#path.logs:

1、简介Spring Data Elasticsearch基于Spring Data API简化 Elasticsearch 操作，将原始操作Elasticsearch 的客户端API进行封装。Spring Data为Elasticsearch 项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储索引库数据访问层。2、框架集成-SpringData-代码功能集成一、创建Mav.

1、单节点集群我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引，为了演示目的，我们将分配 3个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本分片）。#PUT http://127.0.0.1:1001/users{ "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 }}集群现在是拥有一个索引的单节点集群。所有 3 个主分片都被分配在 node-1 。通

1、索引Index 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除（CRUD）的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。 能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度。 Elasti...

1、环境准备安装Elasticsearch 7.8.0服务器： 192.168.56.20 -es001（Master） 192.168.56.21 -es002 192.168.56.22 -es0032、将es的安装包上传到Linux服务器将软件分发到其他节点： es002, es0033、解压软件解压命令：tar -zxvf elasticsearch-7.8.0-linux-x86_64.tar.gz将软件改名：mv ...

ElasticSearch简介以及单机安装