如不來的博客

1、为什么要使用es? 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，将经常查询的某些字段和关键词，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？ Elasticsearch 的选主是 ZenDis

一、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的，具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml 中配置，配置项如下：#----------------------------------- Paths------------------------------------## Path to directory where to store the data (separate multiple loc

一、Spring Data 框架集成 Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计算数据服务。 Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。 Spring Data Elasticsearch 基于 spring data

一、核心概念1、索引(index) 一个索引就是一个拥有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，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。Elasticsearch 索引的精髓：一切设计都是为了提高搜索的性能。2、类型(type) 在一个索引中，你可以定义一种

一、单机部署的缺陷 使用单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都将es运行在集群中的多台服务器上。 除了负载能力，单点服务器还存在其他问题： ①单台机器存储容量有限 ②单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用 ③单服务的并发处理能力有限二、集群 一个集群就是由一个或多个服务器节点组织在一起，共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个 Elasticsearch 集群有一个唯一的名字标

 Elasticsearch 软件是由 Java 语言开发的，所以也可以通过 Java API 的方式对 Elasticsearch 服务进行访问。一、项目依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>7.8.0</ve

 es中的查询操作，均使用get请求(post请求也可以)，请求的url均为：http:ip:port/index/_search，所不同的只是请求体。1、查询所有文档http://127.0.0.1:9200/student/_search{ "query": { "match_all": {} }}  “query”：这里的 query 代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性 “match_all”：查询类型，除match_all(代表查询所有)外还有 match、ter

一、通信端口 默认情况下9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口，9200 端口为浏览器等访问使用的 Http 协议端口，当然这些端口可以通过配置文件修改。二、概念类比 Elasticsearch 是面向文档型的数据库，一条数据就是一个文档。为了方便理解，可以将 Elasticsearch 和关系型数据库 MySQL 进行一个类比： 这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasti