ElasticSearch（ES）倒排索引原理Elasticsearch（ES）使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成对于其中每个词，有一个包含它的文档列表倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：文
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2024-02-22 20:42:43
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HashMap简介HashMap是基于哈希表和链表实现的，里面的每一个元素都是键值对的形式，通过单链表的形式解决键冲突问题，超过阀值自动扩容。HashMap的size最好是2的倍数，默认大小是16，默认加载因子是0.75 运行环境OS:Win7 64bitidea:IntelliJ IDEA 2017jdkVersion:1.7.0_79 64 bit使用的pom.xml:无源码分析public
ES的核心概念十万个为什么什么是ESElasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用
skywalking9.4+elastic8.71.安装elasticsearch8.71.1 下载1.2 修改JVM配置（必须否则卡死）1.3 启动并修改配置1.4 重置密码2. 安装skywalking2.1 下载2.2 修改配置文件2.3 修改启动文件(bat文件)2.4 启动3.安装skywalking-agent3.1 下载3.2 使用方法3.2.1 查看配置文件3.2.2 将联合微服务
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2024-07-19 07:40:06
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目录索引树形数据索引非扁平数据索引关系型数据使用嵌套对象评分与嵌套查询使用主从关系索引树形数据使用path_analyzer分析树形数据字段索引非扁平数据数据如下：{
"book":{
"author":{
"name":{
"firstName":"Fyodor",
"lastName
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2024-03-28 10:38:21
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4.1 数据库存储结构
在应用系统发展的早期，应用程序和数据紧密结合在一起。一个应用程序只用来处理特定的一批数据， 而特定的数据也只为一个程序所使用。随着数据库系统的出现，应用程序和数据做到了物理和逻辑上的独立。多个应用程序可以共享数据库中的数据，而数据库中数 据结构的改变，不需要改动应用程序。
一般用户不需要知道数据在数据库中如何存放。然而对数据库管理员来说，需要在安装、配置数据库 时，决
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2012-04-26 23:11:38
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Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于Java/Lucene构建，可以用于全文搜索，结构化搜索以及近实时分析。说明： Lucene：只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene，学习成本高，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch 是 面向文档型数据库，这意味着它存储的是整个对象或者 文档，它不但会
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2024-03-21 08:59:15
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索引文件结构本身的容量很有限，它引入了一种扩展机制，可以很方便的把文件的容量扩大很多倍。一般的索引文件结构是有13个节点，编号从0到12号（如果考试不是13个节点，也会说明分布情况），这个例子分成四部分：直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。比方说，一个物理盘块是4k大小。假设13个块都是直接索引，那么这个文件最大容量是4k*13=52k。可以容纳的空间太小。索引文件结构分布索引结点
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2024-03-21 10:52:43
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故障现象#
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PeRa51Gj-1692860881533)(https://cdn.devopsing.site/2020/20210112231802.png)]在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.{"message"
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2024-08-05 10:52:06
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禁用字段类型猜测 创建索引blog, 插入文档后新增document, 增加字段endPUT /blog
{
"mappings":{
"article":{
"dynamic":"false",
"properties": {
"id":{"type": "text"},
"content":{"type": "text"
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2024-03-28 21:52:48
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前言创建索引的时候，我们通过Mapping 映射定义好索引的基本结构信息，接下来我们肯定需要往 ES 里面新增业务文档数据了，例如用户，日志等业务数据。新增的业务数据，我们根据 Mapping 来生成对应的倒排索引信息 。我们一直说，Elasticsearch是一个基于Apache Lucene 的开源搜索引擎。Elasticsearch的搜索高效的原因并不是像Redis那样重依赖内存的，而是通过
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2024-03-02 09:23:16
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如果logstash需要读取数据库，首先需要下载对应的Mysql数据库驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar可以查看mysql-connector-java驱动包与mysql数据库版本的对应关系根据实际使用的数据库版本找到自己所需要的Mysql数据库驱动包，maven仓库下载对应的驱动包地址https://repo1.maven.org/maven2/mysql/my
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2024-07-03 04:34:54
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搜索引擎通过分片（shard）和副本（replica）实现了高性能、高伸缩和高可用。分片技术为大规模并行索引和搜索提供了支持，极大地提高了索引和搜索的性能，极大地提高了水平扩展能力；副本技术为数据提供冗余，部分机器故障不影响系统的正常使用，保证了系统的持续高可用。 有2个分片和3份副本的索引结构如下所示： 一个完整的索引被切分为0和1两个独
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2024-05-07 15:07:12
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原标题：MySQL 还是 ES周末继续闲扯先问大家一个问题，在涉及到系统架构或者技术选型时，通常会面临很多选择，如果让你来做选型，你会选择什么方案，比如数据库你会选什么？我这么问其实是设有陷阱的，但凡脱离了实际业务场景谈架构都是耍流氓。开源数据库产品近10年来百花齐放，10年前还是关系型数据库的天下， 因为他们有天然优势，一通用，二保证了数据一致性，当然缺点也不少。随着互联网的高速发展，业务也随之
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2024-06-24 13:12:32
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对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm
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2024-04-18 08:52:38
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Oracle数据库的体系结构主要包括：物理存储结构、逻辑存储结构、内存结构和实例进程结构。了解了Oracle的体系结构，就可以对Oracle数据库有一个整体认识，这样有利于后续Oracle的学习。下面我们分别来了解逻辑存储结构、物理存储结构、内存结构和实例集成结构。一、逻辑存储结构 逻辑存储结构是Oracle数据库存储结构的核心内容，对Oracle的所有操作都会涉及逻辑存储结构。逻辑存储结构
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2024-07-04 16:52:01
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最近特别忙，连上网的时间都没有。今天把ORACLE的存储结构介绍一下。 ORACEL数据库中的数据逻辑存储在TABLESPACE中，同时物理地存储在数据文件中。要了解数据库的存储结构，就要先了解数据库中的数据是存放在哪里，以及存放数据库的逻辑空间名。 ORACLE中对数据的存储分了四层，根
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2024-06-11 19:53:09
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Oracle数据库存储结构 by:授客 QQ：1033553122 数据库存储结构 Oracle数据库由物理和逻辑结构组成。物理结构由操作系统可见、可被操作的物理文件组成，好比存储数据的数据文件。逻辑结构主要由包含物理文件的表空间组成。 Oracle存储结构 注：Archived Redo Logs
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2021-06-01 11:27:58
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1.抛出问题：lucene索引保存在倒排表文件中，那么lucene是如何将这些索引数据读取到内存中的呢？2.环境说明：首先需要说明下我的源码环境：我用的是lucene4,然后codec用的是SimpleTextCodec，这个codec的作用是格式化索引，把“黑箱”的索引格式转化成我们可以看得懂的格式，比如,用了SimpleTextCodec以后，我的倒排表文件的后缀是".pst"，然后具体的索引
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2024-04-12 15:49:02
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表空间和数据文件
Oracle 数据库在逻辑上将数据存储在表空间中，在物理上将数据存储在数据文件中。
表空间：
只能属于一个数据库
包括一个或多个数据文件
可进一步划分为逻辑存储单元
是存储方案对象数据的资料档案库
数据文件：
只能属于一个表空间和一个数据库
是构成表空间的基础文件
存储结构
数据库、表空间、段（segment）、区间（extent）、数据块（block）
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2012-02-20 10:00:35
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