Elasticsearch是一种文档性存储结构，由上到下依次可分为： cluster（集群）→node（节点）→shard（分片）/replica（副本）→index（索引）→type（类型）→document（文档）→field（属性） 一个Elasticsearch集群可以 包含多个节点，每个节 ...
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2021-07-19 22:26:00
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简介：elasticsearch之⽬录结构介绍macwindows详细介绍
原创
2022-03-06 11:10:53
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Elasticsearch 是最近两年异军突起的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。Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎。首先弹性隐含的意思是分布式，单机系统是没法弹起来的，然后加上灵活的伸缩机制，就是这里的 Elastic 包含的意思。它的搜索存储功能主要是 Lucene 提供的，Lucene 相当于其存储引擎，它在
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2018-02-22 21:32:00
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ES的安装环境最好是类Linux操作系统，本书中使用mac。从ES 7.x版本开始，其发行的
原创
2022-12-09 20:52:53
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简介：elasticsearch之⽬录结构介绍macwindows详细介绍
原创
2021-08-18 02:36:41
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1工具 postman2 请求方法 Get3 URL Elasticsearch地址/索引名称
原创
2021-11-04 11:27:14
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# Elasticsearch文档存储结构实现教程
## 概述
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它可以帮助我们高效地存储、搜索和分析大量的数据。在使用Elasticsearch时，文档存储结构是非常重要的一部分，它决定了如何组织和存储我们的数据。本教程将向你介绍如何实现一个基本的Elasticsearch文档存储结构。
## 整体流程
下面是实现Elasticsea
原创
2024-01-19 20:19:11
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关键词索引表{
// 设置部分
"settings": {
"refresh_interval": "1s", // 刷新间隔为1秒
"max_result_window": 65536, // 最大结果窗口为65536
"number_of_replicas": 1,
原创
2024-06-03 09:13:36
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一切设计都是为了提高搜索的性能 倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。 先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的： curl
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2021-11-19 14:13:04
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一切设计都是为了提高搜索的性能
倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。
先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的：
curl -X PUT "localhost:9200/user/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d
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2021-08-17 14:55:58
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前提：hive已经安装配置完成，机器上已有postgresql。hive默认的元数据库为derby，用来测试没有问题，但是要使用大量数据就会有点吃力，因此将hive数据库修改为postgresql。1.首先需要下载postgresql的jdbc驱动包(需要选择与自己系统环境相符的版本)：wegt https://jdbc.postgresql.org/download/postgresq
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2023-07-11 10:29:55
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1：elasticsearch结构elasticsearch数据库>索引库>类型>文档 相当于 mysql 数据库（对应索引）>表（对应类型）>数据（对应文档）2：新建索引库设置mapping设置索引type类型结构 > 类似设置mysql表数据结。 如下：新建mapping，索引-bloag索引，type表-hello，_mappings -设置mapping
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2024-03-31 22:17:46
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假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getString(DATA_TYPE) java.sql.Types 的 SQL 类型 rs.getString(CO
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2024-06-26 14:32:48
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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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1、准备函数CREATE OR REPLACE
function fnc_table_to_mysql
( i_owner in string,
i_table_name in string,
i_number_default_type in string := 'decimal',
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2021-03-25 09:14:44
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# 从 PostgreSQL 表结构转换为 MySQL 表结构的完整指南
在现代开发中，数据库的迁移是一个常见的需求。无论是由于系统架构的改变还是由于技术栈的更新，我们经常会需要将 PostgreSQL 数据库的表结构迁移到 MySQL。虽然这看似是一个复杂的过程，但通过步骤化的方法和介绍一些基本的命令，我们可以容易地完成这一工作。
## 流程概述
在开始迁移之前，我们可以将整个过程分为以下
# 将MySQL表结构转换为PG表结构
## 流程图：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ------ |
| 1 | 导出MySQL表结构 |
| 2 | 转换表结构为PG格式 |
| 3 | 创建新的PG表 |
## 操作步骤及代码：
### 步骤1：导出MySQL表结构
在MySQL数据库中使用以下命令导出表结构到.sql文件：
```sql
mysqldump -u
原创
2024-06-21 04:45:10
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