慢慢的入门,加油啊~~!

本文介绍了Elasticsearch的基础概念,包括其作为分布式实时搜索及分析引擎的特点,与关系数据库的对比,以及在Windows环境下从零开始的搭建步骤。

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

@yaoyaoyaoaa

初识ES

因为项目需要,所以开始了解ES的相关知识。也算是对自己学习过程的一个记录。

  1. Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎:
    (1) 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。
    (2) 实时分析的分布式搜索引擎。
    (3) 可以扩展到百万服务器,处理BP级别的结构化或非结构化数据。
  2. 关系数据库的对比:
    关系数据库 ⇒ Elasticsearch
    数据库 ⇒ 索引(Index)
    表 ⇒ 类型(type)
    行 ⇒ 文档(Docments)
    列 ⇒ 字段(Fields)
    一个 Elasticsearch 集群可以包含多个索引(数据库),也就是说其中包含了很多类型(表)。这些类型中包含了很多的文档(行),然后每个文档中又包含了很多的字段(列)。
    ES在关系型数据库使用term dictionary进行索引的基础上,添加了一层term index来加速检索,它是以树的形式缓存在内存中的(想象一下我们曾经使用二分法对数据进行查找时的流程)。
    3.搭建过程
    (1)需要jdk 1.8以上的版本
    下载ElasticSearch(zip)版本
    解压
    运行elasticsearch
    完成后在浏览器中输入127.0.0.1:9200,出现了下图,搭建成功!!!
    name:名字
    安装node(因为我使用的是64位的windows,下载相应的msi文件进行安装)
    使用cmd查看版本号(node -v)
    安装head,修改自己的config\elasticsearch.yml文件:
    bootstrap.memory_lock: true
    cluster.name: my-application
    network.host: 0.0.0.0
    http.port: 9200
    node.data: true
    node.ingest: true
    node.master: true
    node.name: my_first_node
    path.data: E:\elasticsearch\Elastic\Elasticsearch\data
    path.logs: E:\elasticsearch\Elastic\Elasticsearch\logs
    transport.tcp.port: 9300
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: “*”
    注意:network host的修改;每个冒号后面都有一个空格!!
    双击elasticsearch重启
内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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