本实验用于测试ESFramework服务端引擎的性能，测试程序使用最新发布的ESFramework 4.0.7.0版本。 一．准备工作测试的机器总共有3台，都是普通的PC，一台作为服务器，两台作为客户端。作为服务器是PC配置如下：操作系统：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2CPU：Pentium Du
java Elastic 客户端基本使用引入jarcompile 'org.elasticsearch:elasticsearch:5.5.0'
compile 'org.elasticsearch.client:transport:5.5.0client基本使用得到clientSettings settings = Settings.builder().put("cluster.name
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2024-03-23 10:35:07
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简介 Elasticsearch，是目前行业中非常热门的一个技术。Elasticsearch是一种分布式的海量数据搜索与分析的技术，可以用于电商网站、门户网站、企业IT系统等各种场景下的搜索引擎，也可以用于对海量的数据进行近实时的数据分析。相较于Lucene来说，Elasticsearch天然的分布式特性，让其可以支持海量的、PB级的大数据搜索。相对于Spark Streaming、Storm等
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2024-02-19 10:06:46
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Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置一、Elasticsearch 7.x小马哥说过，学习技术栈得看版本，那么 Elasticsearch 7.x 有什么好的特性呢？ES 7.0 是 2019 年 4 月份发布的，底层是 Lucene 8.0。其他还有需要了解的是：废除单个索引下多 Type 的支持ES Security 免费使用ECK - ES Operator on K8s新功
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2024-10-13 13:07:18
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https://www.cnblogs.com/technologykai/articles/10899582.html 超详细的ELASTICSEARCH高性能优化实践 ES 性能调优 ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的 ...
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2021-10-12 15:44:00
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# ES Java高性能框架
## 介绍
随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，搜索引擎成为了人们获取信息的主要途径之一。而ElasticSearch（简称ES）作为一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有高性能、可扩展性和易用性等优势，越来越受到广大开发者的关注和应用。
本文将介绍ES Java高性能框架，帮助开发者更好地利用ES进行数据搜索和分析。
## ES Java高性能框架概述
原创
2023-12-24 06:02:30
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MySQL数据库高阶SQL语句二---轻松玩转MySQL一、实验环境准备：二、连接查询1、EXISTS2、inner join、left join、right join(1)、inner join（等值相连）(2)、left join（左联接）(3)、right join(右联接)：返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录三、CREATE VIEW 视图四、联集、交集值、无交集值、ca
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2023-11-23 13:19:14
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二、查询性能优化2.1 优化数据访问2.1.1 只查询需要的列2.1.2 只查询需要的行响应时间扫描行数和返回的行数扫描行数和访问类型如果扫描行数远远大于返回行数，优化方法：使用覆盖索引改变表结构。使用汇总表重写复杂SQL2.2 重构查询方式2.2.1 一个复杂查询还是多个简单查询连表数据重复很多时，减少冗余记录查询可以使用缓存可以使用异步查询可以支持应用层分库分表2.2.2 切分查询使用分治思想
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2021-02-19 20:56:41
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本实验用于测试ESFramework服务端引擎的性能，测试程序使用ESFramework 4.0版本。一．准备工作测试的机器总共有3台，都是普通的PC，一台作为服务器，两台作为客户端。作为服务器是PC配置如下：操作系统： Server 2003 Enterprise Edition SP2CPU：Pentium Dual-Core CPU E5400 @ 2.70GHz内存：2G&n
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2024-05-09 22:32:22
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仔细看了下，5.6版本的RestHighLevelClient就这么些API，有兴趣的朋友可以去看看源码：
以上包含了基本的增删改查和批量操作我翻了一下官方文档，凉凉。确实像官方文档说的那样，需要完善。虽然是High Level的Client，但是东西少的可怜。 增（index）删（delete）改（update）查
先给结论吧：HBase利用compaction机制，通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞，来换取整体上的读取延迟的平稳。 1.为什么要compaction 在上一篇 HBase读写 中我们提到了，HBase在读取过程中，...
原创
2021-06-17 10:20:49
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# HBase 高性能查询方式
HBase 是一个开源的、分布式的、面向列的 NoSQL 数据库，适用于处理大规模数据的存储和实时查询。尽管 HBase 在大数据领域有着广泛的应用，但为了实现高性能的查询，开发者需要了解如何优化 HBase 的使用。接下来，我们将探讨几种高性能查询方式，并提供代码示例来帮助理解。
## 数据模型
HBase 是基于列族的存储模型。在 HBase 中，数据以表
# MySQL 高性能查询：处理 `NOT IN`
在数据库管理中，SQL 查询的执行效率是至关重要的，尤其是在涉及大数据量的情况下。`NOT IN` 是 SQL 中常用的过滤条件之一，但在许多情况下，它的性能表现可能不尽如人意。本文将探讨如何优化 MySQL 中的 `NOT IN` 查询，并提供相应的示例与可视化工具来帮助理解。
## `NOT IN` 的工作原理
`NOT IN` 用于排
MySQL高性能优化规范建议总结作者: 听风 JavaGuide 已获得作者授权，并对原文内容进行了完善。数据库命令规范所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最好不要超过 32 个字符。临时库表必须以 tmp_ 为前缀并以日期为后缀，备份表必须以
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2023-11-03 13:35:50
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文章目录 导读 一、QuerySet 1.1 可切片 1.2 可迭代 1.3 惰性查询 1.4 缓存机制（重点） 1.5 何时查询集不会被缓存? 二、exists() 与 iterator() 方法（重点） 2.1 exists 2.2 iterator 2.3 总结: 三、查询优化（重点） 3.1 ...
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2021-07-15 10:15:00
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## HBase与ES查询性能优化
### 引言
HBase和Elasticsearch (ES) 是当前流行的分布式存储和搜索引擎。在处理大数据量时，HBase用于存储和实时访问大规模结构化数据，而ES用于文本搜索和分析。尽管它们各自在其领域内表现出色，但在某些场景下，我们可能需要将二者结合使用以实现更高效的查询性能。本文将介绍如何通过结合使用HBase和ES来优化查询性能。
### 流程
原创
2023-08-29 12:49:13
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数据库优化查询：1、不要使用select * 在select中指定所需要的列，将带来的好处： （1）减少内存耗费和网络的带宽 （2）更安全（3）给查询优化器机会从索引读取所有需要的列2、使用参数查询 主要是防止SQL注入，提高安全性。 3、使用exists或not exists代替in或not in （高效）select * from [emp] where [empno]>0 and ex
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2024-05-17 15:47:25
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ElasticSearch使用SQL语句查询本文环境： （1）ElasticSearch版本：7.11.2 （2）es服务所在操作系统CentOS7.6； （3）开发语言：Java（jdk8）； （4）查询的是单个索引，不存在跨索引查询。 （5）本文还会涉及到mybatis知识点。 （6）2021年4月记录，由于es更新较快，本文记录的问题随着es的更新可能不再出现，还望注意。 为避免歧义，规定：
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2023-09-01 14:10:31
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# MySQL 代替子查询的高性能查询
在数据库的优化过程中，减少查询时间、提高响应效率是每个开发者需要关注的重点。在 SQL 中，子查询（Subquery）通常被用作在一个查询中嵌入另一个查询，以实现复杂的数据提取。但在某些情况下，子查询的性能可能逊色于其他查询方法。本文将讨论如何使用 JOIN 或其他替代方案来提升查询性能，并包含代码示例。
## 子查询的不足
子查询的性能较差通常是因为
优化功能: 统一检索能力，为各服务所调用。该接口并发压力大，压测效果不理想。 初步2k线程两台压测机预发环境压测结果两pod下为400qps左右，单pod 平均qps200，响应时间在五分钟之后达到了峰值，平响达到几十秒开外。压测环境：内网环境，过网关压测，压测链路：网关→后台服务。一、优化初期出现这样的情况，是意想之外的，考虑到，现有的压测环境，在之前已预估es集群资源规划，并提交运维部署，es
