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
1.为什么不用关系型数据库做搜索(1)要对表的每一行进行内容比对,效率很差。再加上实际开发中肯定不是单表查询查询字段来源多个表,这种情况下效率就更差了。(2)不能将搜索词拆开。比如搜索“农夫泉”,就搜索不出”农夫山泉“类比一下 mysql 和 elasticsearchmysqlelasticsearch数据库 database索引 index表 table类型 type(注意:7.X版本 去掉
PageHelper插件实现分页查询请戳这。 本篇在分页的基础上实现模糊查询,因为单表有点简单,直接介绍多表,输入关键字查找相关内容,之前几篇有点脱离毕设项目了,这篇开始尽量用项目做例子。没什么好说的,直接进入正文。 前置条件:耐性100%; IDEA2019; MySQL5.7; SSM框架; PageHelper分页; XML 文章目录预期效果(菜单管理为例)数据库创建表创建对应实体类编写Da
1 准备数据建立索引 shop(名字随意)POST /shop/_mapping { "properties": { "id": { "type": "long" }, "age": { "type": "integer" }, "username": { "type": "keyword" }, "nickname": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_
转载 2024-05-25 17:17:42
16阅读
这里写目录标题高级查询==匹配查询[match_all]====关键词查询[term]==范围查询[range]前缀查询[prefix]通配符查询[wildcard]通过id数组查询[ids]模糊查询[fuzzy]布尔查询[bool]must查询should查询must_not查询filter查询布尔组合查询多字段查询[multi_match]默认字段分词查询[query_string]高亮查询
提高索引的查询速度是一个优化的系统性能的重要角度,有哪些手段可以提高索引的查询速度呢?文档建模:合理的文档模型应该对文档进行合理的建模,这样可以提高搜索的效率。禁用join关系。nested 会让查询慢几倍,parent-child 关系会让查询慢几百倍。搜索尽可能少的字段query_string 和 multi_match 查询的字段越多,越慢。可以将多个字段的值拷贝到一个字段中,以提高多个字段
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
转载 2024-03-23 10:35:07
205阅读
 目录ES组成springboot整合ESdetail@Field调用方法版本es 索引客户端理论匹配查询实践目的文章索引文章dao类新建索引插入假数据查询数据字段权重当label标签权重大的搜索结果当title标题权重大的搜索结果精确查询github下一篇:配置停词还有同义词ES组成indexes->Document->type(类似表)->Fieldspringbo
******************************************************************* 功能:万能模糊查询SQL* 时间:2015/1/30 16:00:22* 开发者:流浪的菜鸟* 需求来源:要查询系统数据库中,有某些特殊字段是否存在。* 实现思路  1.为了防止后期,需求变更,自己打算写一个万能通用的SQL,只需要给出 关键字,就能查询
转载 2024-08-16 18:27:07
90阅读
什么是InfluxDBInfluxDB是一个时序数据库,使用go语言编写,常用的一种使用场景:监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况,然后就可以根据统计的数据,利用图形化界面(InfluxDB V1一般配合Grafana)制作内存使用情况的折线图;可以理解为按时间记录一些数据(常用的监控数据、埋点统计数据等),然后制作图表做统计; 特色:基于时间序列,支持时间相关函数(max,min等)可
DSL查询文档elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。DSL查询分类Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:mat
Elasticsearch实战 | 怎么通过Elasticsearch实现模糊查询?1、问题分析首先这里所说的模糊查询是指类似mysql的like关键字左右模糊查询过滤。 举个栗子:搜索 社保登记 ,能匹配出 我要社保登记查询 ,不能匹配出 社保缴纳登记”。 然后啰嗦下Elasticsearch是一个全文检索引擎,我们通常应用它来进行文本的分词匹配过滤。也就是说通常我们不会用Elasticsea
转载 2023-09-30 20:05:56
903阅读
1点赞
match_phrase:短语模糊查询match用于分词模糊查询,比如说我们查询”一共多少个词语”,但我们需要查询“共多“的时候,如果没有指定分词器,使用默认分词的话,会将共多分成”共”,”多”进行模糊查询,但不符合我们的业务需求,那么我们就需要使用ik分词器配置词典”共多” 但是,这样的话我们对于这种业务场景可能会配置大量的词典,所以我们可以采用match_phrase进行短语模糊查询
转载 2024-04-27 23:27:48
205阅读
项目场景:最近在做需求开发的时候,有个需求,需要根据关键字去ES中进行模糊搜索。于是首先想到了wildcard查询,根据关键字,利用*通配符,类似于mysql中的like一样进行模糊搜索。问题描述但是遇到了问题就是,根据单个汉字能正常模糊搜索,多个汉字就无法查询出数据。 单个汉字正常查询: 多个汉字无法查出数据: 于是我就百度找解决方案,很多人说都说在查询关键字后面加 .keyword 就可以正常
简介ES 虽然在设计架构上有非常好的搜索性能,但是随着数据量的不断增加,会有很多因素影响着 ES查询性能。本文从 集群规划、索引设计、以及 查询方法 的角度,介绍了关于 ES 查询优化的一些手段,本文主要参考文章如下: 集群优化更好的硬件如果条件允许的情况下,采用SSD,配置更大的内存以及更快的CPU。角色分工Master Node 仅用于管理集群,Tribe Node
实例 http://www.bubuko.com/infodetail-648214.html GET _search { "query": { "match_all": {} } } PUT /useraudit POST /useraudit/t_unparticiple_test/_mapping {
转载 2024-06-08 09:39:28
54阅读
ElasticSearch概述、优点、测试一、为什么要用ElasticSearch1、数据库查询缺点 数据越大, 查询效率越低;(数据库的解决方案是建立索引, 但是使用前模糊查询,会导致索引失效)**查询数据库总量:**35万数据量,用时10秒左右。**使用模糊查询JAVA:**模糊查询,用时8秒左右。2、ES使用优势分布式实时文件存储,可将每一个字段存入索引,使其可以被检索到。实时分析的分布式搜
背景:在业务项目中需对车牌号码使用模糊检索,在数据量不大(5000万以内)的情况下使用Term-level queries中Wildcard Query 和 Fuzzy Query查询即可满足业务要求,业务要求3秒内返回响应结果。 但随着项目规模越来越大,数据量是线性上升,当数据量到达10亿时,发现使用上面的模糊查询方式已存在性能瓶颈(查询响应慢 & 偶尔Elasticsearch还会抛出
ES
原创 2023-09-09 16:52:13
70阅读
ES
原创 2023-09-09 16:52:13
59阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5