在此篇幅中偏重于 ES 的优化，关于 HBase，Hadoop 的设计优化有很多文章可以参考，不再赘述。需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且 DB 中只能保留 3 个月的数据（硬件高配），分库代价较高。改进版本目标：数据能跨月查询，并且支持 1 年以上的历史数据查询与导出。按条件的数据查询秒级返回。Elasticsearch 检索原理①
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2024-03-25 16:56:49
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前言 在很多搜索场景中，我们希望能够搜索出搜索词相关的目标，同时也希望能搜索出其近义词相关的目标。例如在商品搜索中，搜索“瓠瓜”，也希望能够搜索出“西葫芦”，但“西葫芦”商品名称因不含有“瓠瓜”，导致无法搜索出来。 &nb
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2024-06-25 16:53:26
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关系型数据库中有表的关联关系，在 es 中，我们也有类似的需求，例如订单表和商品表，在 es 中，这样的一对多一般来说有两种方式：嵌套文档（nested）父子文档18.1 嵌套文档假设：有一个电影文档，每个电影都有演员信息：PUT movies{ "mappings": { "properties": { "actors":{ "type": "nested"
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2023-07-11 13:22:54
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## 实现Java操作ES进行连表查询的步骤
### 整体流程图示
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[建立连接]
B --> C[创建查询对象]
C --> D[设置查询条件]
D --> E[执行查询]
E --> F[处理查询结果]
```
### 步骤详解
#### 1. 准备工作
在开始操作ES进行连表
原创
2023-10-30 09:18:37
55阅读
Nested search -- nested类型是object数据类型的专用版本,它允许可以彼此独立地查询对象的方式对对象数组进行索引，当存储内部对象为复杂类型时应该使用nested而不是object.查询语法 "query": {
"nested": {
"path": "user",
"query": {
}
}
}
#
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2023-09-25 13:32:26
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ES 中 join 类型数据如何根据父文档查询全部子文档？又如何根据子文档查询其父文档呢？更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』1.join 简介在 ES 中有一种特殊的数据类型『join』，被形象地称为父子文档。它是一种可以在同一索引中存放两种有关系数据的数据类型，类似于关系数据库中让两张表发生关系的外键 FOREIGN KEY在官方文
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2024-04-28 13:36:47
174阅读
关于 ElasticSearch 的安装配置请查阅这篇文章：一、分词器的使用IK 分词器的使用最少拆分ik_smart：GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "中国是一个伟大的国家"
}结果是：{
"tokens" : [
{
"token" : "中",
"start_offset" : 0,
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2024-03-24 19:44:28
181阅读
目录一、单表操作1. 分组——> group by2. 排序——> order by3. 分页——> limit4. 总结（很重要）二、多表操作1. 外键2. 一对多（很常见类型）3. 多对多（常见类型）4. 一对一（不常见类型）三、多表联查1. 左连接——>left join 表名 on..2. 右连接——>right join 表名 on..3. 内连接——
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2023-07-21 12:02:18
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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
525阅读
# Java 连表查询
## 引言
在数据库中，数据通常分布在不同的表中，并且这些表之间可能存在关联关系。为了获取跨表的数据，我们需要进行连表查询。在 Java 中，我们可以使用 SQL 语句来执行连表查询，并使用 JDBC 连接数据库。本文将介绍 Java 中如何进行连表查询，并提供相关的代码示例。
## 连表查询的概念
连表查询，又称为多表查询，是通过使用 SQL 语句将多个表连接在一
原创
2023-10-14 08:28:08
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Search部分:query Java API和filter Java API 首先看一个例子: import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchType;
import org.elasticsearch.index.query.FilterBu
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2024-02-29 19:48:51
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关于表连接查询的Java学习笔记，本文主要总结了表连接查询的概念、作用和分类，还有笛卡尔积现象，以及内连接和右外连接的内容。感兴趣的朋友就一起来看看吧~1、什么是表连接查询？(1)数据准备#创建部门表
create table dept(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
)
insert into dept (name) va
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2023-11-21 22:56:49
114阅读
# Elasticsearch Java API查询
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开源发布，是当前最流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。
## Ela
原创
2024-07-23 07:15:17
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elasticsearch使用logstash同步数据库实战查询分页接口 在这个项目架构中，logstash充当一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端。Mysql结合到logstash中做为管道的输入端，将Mysql的数据提交到logstash,logstash负责将信息同步
# 如何使用 Elasticsearch Java API 实现“in”查询
在这个数字化的时代，数据的重要性不言而喻，而 Elasticsearch 作为一个强大的搜索引擎，能够让我们高效地存储和检索数据。在本教程中，我们将探讨如何使用 Elasticsearch 的 Java API 来实现“in”查询。
## 流程概述
下面是实现“in”查询的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-19 06:51:33
144阅读
在WeX5中的baas目录下，提供了默认的Action能力，SQLQuery数据查询功能。可以通过简单的数据库语句，实现对数据的过滤，排序等功能。再通过前端的调用，使数据灵活的显示在Web页面中。下面，我们就来介绍一下SQLQuery的使用方法：准备工作：首先我们需要在baas目录下新建一个文件，在新建的文件中创建一项服务服，服务创建好之后，我们需要建立一个新的Action，选择好我们需要的数据库
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2024-05-06 13:50:10
35阅读
一、基于词项和基于全文的搜索基于词项(Term)的搜索Term Query 、Range Query 、Exists Query 、Prefix Query对输入不做分词，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分。可以通过Constant Score将查询转换成一个Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能。基于全文(Te
Echarts官网地址访问以下界面，可以直接打开官网。https://echarts.apache.org/zh/index.htmlEcharts的特性特性名称描述丰富的图表类型提供开箱即用的 20 多种图表和十几种组件，并且支持各种图表以及组件的任意组合。强劲的渲染引擎Canvas、SVG 双引擎一键切换，增量渲染、流加载等技术实现千万级数据的流畅交互。专业的数据分析通过数据集管理数据，支持数
前言我们在写SQL语句查询的时候，常常需要将多张表进行连接， 而连接也分几种：left join（左连接）、right join（右连接）、inner join（内连接）、full join（全连接）。不同的连接方式会导致不同的查询结果。下面，我们来看看以上几种连接的区别。连接查询准备两张数据表aaa和bbb。aaa表如下：一共8条数据。 bbb表如下： 一共7条数据。1、左连接 使用left j
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2024-01-10 22:30:12
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父-子关系文档父-子关系文档 在实质上类似于 nested model ：允许将一个对象实体和另外一个对象实体关联起来。 而这两种类型的主要区别是：在 nested objects 文档中，所有对象都是在同一个文档中，而在父-子关系文档中，父对象和子对象都是完全独立的文档。父-子关系的主要作用是允许把一个 type 的文档和另外一个 type 的文档关联起来，构成一对多的关系：一个父文档可以对应多
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2024-03-15 10:13:42
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