大规模数据量下ES如何实现高性能检索？写在前面倒排索引Term Index 的组织形式使用FST压缩Term Index使用Frames of Reference 压缩 Posting List使用Roaring Bitmaps缓存常用filter查询的结果通过对Posting List取交集实现联合索引总结 写在前面ElasticSearch，是基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式
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2023-11-14 10:21:47
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es类似mysql的模糊查询在实际开发中常常需要实现，让我们深入探讨这个问题的解决过程。通过对ElasticSearch（ES）模糊查询与MySQL的对比，我们能够更好地理解两者之间的差异与兼容性。
## 版本对比
ElasticSearch与MySQL在处理模糊查询时有着本质的区别。MySQL使用LIKE关键字，而ES则使用Query DSL。本节将分析这两个系统在模糊查询方面的特性与兼容性
一. 概述1. 为什么要使用 Elasticsearch？在网络应用中，搜索功能十分常见。而在查询海量数据时， 如果使用传统的关系型数据库进行搜索，往往需要采用模糊查询。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都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而Elasticsearch是专业的全文搜索引擎，使用 ES可以大大提升搜索的效率。通过将经常查询的系统功能的某些字段，
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2023-12-14 10:41:18
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ElasticSearch简称为ES，以后就使用ES作为描述了一： 前提内容1.1 esElasticSearch就是一个搜索服务器说明其就是一个软件，安装之后就可以使用了搜索：搜索就是查询1.2 关系型数据库查询的问题问题1：如果使用模糊查询，左边有通配符（%等），不会走索引，会全表扫描，性能低使用通配符后，在数据表中的当前列上作用的索引会失效（当数据比较多时，可以对列名加上索引，提升查询的性能
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2023-11-03 14:17:51
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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
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2024-01-15 00:34:13
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# Elasticsearch 中的 In 查询实现指南
Elasticsearch（简称 ES）是一种强大的搜索引擎，广泛用于大数据处理及实时搜索功能。在开发过程中，你可能会遇到需要查询特定的一组值的情况，类似于 MySQL 中的 `IN` 查询。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Elasticsearch 中实现类似的功能。
## 流程概述
在实现该查询之前，我们需要了解执行该查询的步骤。
es 在查询时， 可以指定搜索类型为下面四种： QUERY_THEN_FETCH
QUERY_AND_FEATCH
DFS_QUERY_THEN_FEATCH
DFS_QUERY_AND_FEATCH那么这 4 种搜索类型有什么区别？在讲这四种搜索类型的区别之前， 先分析一下分布式搜索背景介绍： ES 天生就是为分布式而生， 但分布式有分布式的缺点。 比如要搜索某个单词， 但
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2023-09-25 04:17:16
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1. 前缀搜索：prefix 概念：以xx开头的搜索，不计算相关度评分。注意：前缀搜索匹配的是term（精确值查找），而不是field。 前缀搜索的性能很差 前缀搜索没有缓存 前缀搜索尽可能把前缀长度设置的更长语法：json GET <index>/_search
{
"query": {
"prefix": {
"<field&
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2023-11-11 06:43:20
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ElasticSearch入门：使用ES来实现模糊查询功能需求描述方案设计代码设计测试中遇到的问题总结与心得 需求描述本文针对在工作中遇到的需求：通过es来实现模糊查询来进行总结；模糊查询的具体需求是：查询基金/A股/港股等金融数据，要求可以根据字段，拼音首字母，部分拼音全称进行联想查询；需要注意的是，金融数据名称中可能不止包含汉字，还有英文，数字，特殊字符等。方案设计常用的es模糊查询出于性能
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2023-09-01 14:15:07
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Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎。我们平时使用的数据库也能做到实时 存储 搜索 分析，那么为什么要使用ElasticSearch呢？相比于数据库，Elasticsearch的强大之处就是可以模糊查询。但是我们平时使用的数据库也可以模糊查询，比如说：select * from table where name like '%Java%'是吧，这样也可以满足我们的需
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2023-12-01 21:40:13
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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
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2024-01-05 22:05:26
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# Elasticsearch与MySQL的模糊查询对比
在大数据时代，随着数据量的急剧增加，企业和开发者需要找到更有效的方法来处理和查询数据。Elasticsearch（简称ES）作为一个强大的搜索引擎，其查询能力相比于传统的关系数据库如MySQL有所不同。本文将探讨ES的模糊查询，同时与MySQL的模糊查询进行对比，并提供代码示例，以帮助开发者更好地理解这两种查询方式。
## 1. Ela
前言Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 1.模糊查询在平常的查询中经常有用到模糊查询的情况，而且模糊查询在Es中提供了多种实现的方式:wildcardQuery 通配符查询 中文只能支持关键字查询 prefixQuery 前匹配查询 中
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2024-03-09 22:01:56
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1、mysql的like具有局限性# 体现在功能不全，性能低。不适用于全文搜索（日志或简历中搜索字段）、没有相关性搜索排名等等
select name from goods WHERE name LIKE "%苹果%"2、试试elasticsearch 搜索1、解决mysql like 的短板
2、它是分布式的1）安装es和kibana1、通过kibana 操作 es
2、通过docker安装el
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2024-05-15 06:51:54
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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_
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2024-05-25 17:17:42
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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
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
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2024-02-10 20:22:54
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什么是es？搜索引擎，它的功能也类似一个数据库,能高效的从大量数据中搜索匹配指定关键字的内容，它也将数据保存在硬盘中，它本质就是一个java项目,使用它进行数据的增删改查就是访问这个项目的控制器方法(url路径)，底层技术是Lucene，对其进行了封装，实现了开箱即用。使用es的原因：数据库的模糊查询效率低（所有关系型数据库都有这个缺点），es使用了索引，将模糊查询效率提高了100倍左右，但是索引
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2024-03-10 10:56:27
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# 实现mysql有类似es的分词查询
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据表) --> B(创建全文索引)
B --> C(使用分词器进行查询)
```
## 二、步骤及代码实现
### 1. 准备数据表
首先需要准备一张数据表来存储需要查询的数据。假设我们创建一个名为`products`的数据表，包含`id`和`content
原创
2024-02-27 07:41:45
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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
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2024-03-02 09:25:21
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