搜索功能问题分库分表数据查询（存储）大数据量亿级别/PB级别查询（性能）分词查询全文索引全文索引时将存储在数据库中的整本书或整篇文章中的任意内容信息查找出来的技术。它可以根据需要获取全文中有关章，节，段，句，词等信息，也可以进行各种统计和分析定义全文索引技术是搜索引擎的关键技术。 试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大
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2024-03-21 22:59:02
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在关系数据库中，子表使用外键引用父表，这种关系称为 join。 设计通常涉及 规范化数据。Elasticsearch 不是关系数据库，它全与搜索效率而不是存储效率有关。 存储的数据已被 去规范化 并且几乎是平坦的。 这意味着 join不能跨索引，Elasticsearch 的重点在于速度，而传统 join 的运行速度太慢。 因此，子文档和父文档都必须位于相同的索引和相
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2024-03-19 19:20:46
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前言数据建模方案、数据类型优化存储引擎选择合理使用范式、反范式字符集选择主键选择适当数据冗余适当拆分数据类型优化更小更好简单就好尽量避免 NULL具体优化细节整型字符、字符串类型datetime、timestamp枚举代替字符串类型特殊类型索引优化索引用处索引分类技术名词总结 前言MySQL 调优是必备的技能，从系统层面来看，MySQL 基于磁盘交互，是它的瓶颈所在，大量依赖于可靠性、持久化操作
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2024-10-14 17:49:46
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序言因为我最早是先学 sql,我相信很多人也和我一样 所以 我觉得用sql 的概念来重说es 概念会比较好 注意: mysql 的索引与es的索引不是同一个意思准备先安装好kibana 用kibana 学习 ES 脚本会比较容易es在kibana中调试时,指令分两个部分 第一行是指令 第二行开始是指令的 json参数 (可省略)常用指令创建表PUT 表名(要小写)例子:PUT zdy 或者PUT
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2024-03-22 21:15:05
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简介应用层关联内部对象嵌套对象父子关系文档ES Version: 5.1.1场景假定需要在ES中存储以下两类信息（用户打车记录）：用户信息：user_id，user_name订单信息：order_id，from(出发地)，to(目的地)，cost(打车费用)范式存储+应用层关联查询application-side-joins范式存储所谓范式存储，就是遵从类似于关系型数据库的范式规则，进行数据存储。
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2024-04-11 09:57:29
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ES性能并没有想象中那么好。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能第一次搜索的时候，是5-10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。说实话，ES 性能优化不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。下面介绍几种提高查询效率的方法：一、性能优化的杀手锏：Filesystem Cache
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2024-03-22 10:34:41
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数据建模(Modeling Your Data)ES是一头不同寻常的野兽，尤其是当你来自SQL的世界时。它拥有很多优势：性能，可扩展性，准实时的搜索，以及对大数据的分析能力。并且，它很容易上手！只需要下载就能够开始使用它了。但是它也不是魔法。为了更好的利用ES，你需要了解它从而让它能够满足你的需求。在ES中，处理实体之间的关系并不像关系型存储那样明显。在关系数据库中的黄金准则 - 数据规范化，在E
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2024-05-09 16:21:21
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1 响应时间MySQL 背景： 小刘在做测试时，发现当数据库中的文档数仅仅上万条时，关键词查询就比较慢了。如果一旦到企业级的数据，响应速度就会更加不可接受。原因： 在数据库做模糊查询时，如LIKE语句，它会遍历整张表，同时进行字符串匹配。例如，当小刘在数据库查询“市场”时，数据库会在每一条记录去匹配“市场”这两字是否出现。实际上，并不是所有记录都包含“市场”，所以做了很多无用功。这两个
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2024-04-29 21:43:32
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数据建模(Modeling Your Data)ES是一头不同寻常的野兽，尤其是当你来自SQL的世界时。它拥有很多优势：性能，可扩展性，准实时的搜索，以及对大数据的分析能力。并且，它很容易上手！只需要下载就能够开始使用它了。但是它也不是魔法。为了更好的利用ES，你需要了解它从而让它能够满足你的需求。在ES中，处理实体之间的关系并不像关系型存储那样明显。在关系数据库中的黄金准则 - 数据规范化，在E
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2024-05-24 21:54:06
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内部连接 inner join 两表都满足的组合full outer--全连.两表相同的组合在一起，A表有，B表没有的数据（显示为null）,同样B表有A表没有的显示为(null)A表 left join B表--左连,以A表为基础，A表的全部数据，B表有的组合。没有的为nullA表 right join B表--右连,以B表为基础，B表的全部数据，A表的有的组合。没有的为null查
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2024-10-24 12:46:41
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Elasticsearch多表关联问题是讨论最多的问题之一，如：博客和评论的关系，用户和爱好的关系。 多表关联通常指：1对多，或者多对多。 本文以星球问题会出发点，引申出ES多表关联认知，分析了4种关联关系的适用场景、优点、缺点， 希望对你有所启发，为你的多表关联方案选型、实战提供帮助。1、抛出问题 1.1 星球典型问题 1.2 社区典型问题 1.3 QQ群典型问题 关系型数据库中的多表之间的关联
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2023-08-20 14:28:49
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三、复杂搜索# 查询所有索引的文档
GET _search
GET /_all/_search
# 查询特定索引
GET (_index)/_search
# 查询多个索引
POST /index1,index2,index3/_search
# 查询多个index开头的索引，但排除index3
POST /index*,-index3/_search
# 获取第2页的5个文档
GET _
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2024-09-15 21:37:23
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声明：以下只针对es6.0以下版本，原因是阿里云上售卖的es服务器是5.5.3版本，所以在写业务的时候是针对6.0以下版本的操作！6.0以下版本如果想实现关系型数据库中一对多的操作，有两种常用方法：1. 非规范化数据比如mysql描述订单以及订单详情 : order（id， order_no， amount） -> order_detail（
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2024-03-04 10:51:26
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目前ES主要有以下4种常用的方法来处理数据实体间的关联关系：(1)Application-side joins(服务端Join或客户端Join)这种方式，索引之间完全独立(利于对数据进行标准化处理，如便于上述两种增量同步的实现)，由应用端的多次查询来实现近似关联关系查询。这种方法适用于第一个实体只有少量的文档记录的情况(使用ES的terms查询具有上限，默认1024，具体可在elasticsear
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2024-02-28 13:43:32
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[Elasticsearch] 数据建模 - 处理关联关系(1) 标签： 建模elasticsearch搜索搜索引擎 2015-08-16 23:55 6958人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： Search（43） Elasticsearch（43） 目录(?)[+]数据建模(Modeling Your Data)ES是一头不同寻常的野兽，尤其是当你来自SQL的世界时。它拥有
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2024-05-13 16:58:43
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# ES和MySQL的关联性
## 引言
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，适用于各种类型的数据和用例。MySQL是一种关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种网站和应用程序中。ES和MySQL在实际应用中经常需要进行关联操作，本文将介绍ES和MySQL的关联性以及如何在代码中进行操作。
## ES和MySQL的关联方式
ES和MySQL的关联可以通过多
原创
2023-12-15 08:37:46
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ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'a' in 'where clause'mysql> select order_num a,order_date b from orders_temp where a=20007;
ERROR1054 (42S22): Unknown column 'a' in 'where clause'mysql> selec
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2024-09-28 20:14:31
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概要本节围绕两个主要概念来展开。如何分析一个数据模型：基本考察点：数据基本元素，和元素之间的对应关系（一对多，多对多）利用几种常用模型来比较：（最为流行的）关系模型，（树状的）文档模型，（极大自由度的）图模型。schema 模式：强 Schema（写时约束）；弱 Schema（读时解析）如何考量查询语言：如何与数据模型关联、匹配声明式（declarative）和命令式（imperative）数据模
DQL-Select 多表连接1.1连接方式a.笛卡尔乘积mysql> select * from a,b;b.内连接mysql> select * from a join b on a.id=b.aid;c.外连接mysql> select * from a left join b on a.id=b.aid;
mysql> select * from a right
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2024-02-09 11:52:16
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我们来为货物建一张表，其中包含规格、名称、生产厂家等等信息，如下： 可以看到这里存在大量冗余信息，比如厂家的名称、地址、电话等就在表中重复多次， 这会带来如下的问题： 1，信息冗余占据空间。数据的存储是占据一定的空间的，如果存在过多冗余信息将会使得存储系统的利用率过低。 2，信息冗余使得新数据的加入
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2018-10-19 23:58:00
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