栗筝i的博客

当我们在开源日志分析系统的领域，谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而，这个生态系统并非 Elastic 有意为之，毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统，实则是一种意料之外，这是社区用户的推动所致。如今，众多云服务厂商在推广自己的日志服务时，往往以 ELK 作为参照标准，由此可见，ELK 的影响力之深远

Beats 是 Elastic Stack 的一部分，它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据，并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。数据采集：Beats 可以采集各种类型的数据，包括日志文件（Filebeat）、网络数据（Packetbeat）、系统和服务的运行指标（Metricbeat）、Windows 事件日志（Winlogbeat）等。

Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有实时管道功能，可以用来统一处理来自不同源的数据，并将其发送到你选择的目标。Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等，可以对数据进行各种转换和处理，然后将数据发送到各种目标，如 Elasticsearch、Kafka、邮件通知等。Logstash 的主要特点包括：多输入源：Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等。

Kibana 是一个开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack（包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）的一部分，主要用于对 Elasticsearch 中的数据进行搜索、查看、交互操作。Kibana 的主要功能和用途包括：数据可视化：Kibana 提供了丰富的数据可视化选项，如柱状图、线图、饼图、地图等，帮助用户以图形化的方式理解数据。

Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。它具有高度的可扩展性，可以在短时间内搜索和分析大量数据。Elasticsearch 不仅仅是一个全文搜索引擎，它还提供了分布式的多用户能力，实时的分析，以及对复杂搜索语句的处理能力，使其在众多场景下，如企业搜索，日志和事件数据分析等，都有广泛的应用。

Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。它具有高度的可扩展性，可以在短时间内搜索和分析大量数据。Elasticsearch 不仅仅是一个全文搜索引擎，它还提供了分布式的多用户能力，实时的分析，以及对复杂搜索语句的处理能力，使其在众多场景下，如企业搜索，日志和事件数据分析等，都有广泛的应用。

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2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在考虑 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个从头构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。

除了通过启动 mongo 进程进如 Shell 环境访问数据库外，MongoDB 还提供了其他基于编程语言的访问数据库方法。MongoDB 官方提供了 Java 语言的驱动包，利用这些驱动包可使用多种编程方法来连接并操作 MongoDB 数据库。想要在 Java 程序中使用 MongoDB，需要确保您的电脑上已经安装了 MongoDB，并搭建好了 Java 的环境。本篇内容主要介绍：Java 实现对 MongDB 的操作、Java 操作 MongoDB 数据库 Demo

本篇内容主要介绍：MongoDB 数据库命令、MongoDB 集合命令、MongoDB 文档命令、MongoDB 文档查询拓展

MongoDB有两个服务器版本 ：MongoDB 社区版 和 MongoDB 企业版。此篇主要介绍 MacOS 下 MongoDB 社区版的安装，在 “版本” 下拉列表中，选择要下载的 MongoDB 版本；在平台下拉列表中，选择 MacOS。在包下拉列表中，选择 tgz。点击下载即可。本篇内容主要包括：MongoDB 企业版与社区版、MacOS 下 MongoDB 社区版的安装、MacOS Mongodb-6.0 及以上的版本没有 Mongo 命令解决方案

MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。本篇内容主要包括：MongoDB 概述、MongoDB 的体系结构、关于 BSON

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本篇内容包括：数学函数、字符串函数、日期和时间函数、系统信息函数以及统计函数（聚合函数）的介绍与使用。

本篇内容包括:DCL 简介、GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK、SAVEPOINT、LOCK命令的使用。

本篇内容包括：DDL 的简介、SHOW 查看语句、CREATE 创建语句、ALTER 修改语句以及 DROP 删除语句的使用

本篇内容包括：DML 的简介、INSERT 命令、UPDATE 命令、DELETE 命令以及 TRUNCATE 命令的使用。

本篇内容包括：DQL 的简介、SELECT 语句、WHERE 条件语句、JOIN 连接查询(多表查询)和分组、过滤、排序、分页、子查询的使用。

本篇内容包括：MySQL 简介、MySQL的逻辑架构以及MySQL 语句执行流程