后面介绍的不同方式都有测试数据，这些测试数据都是在同一的测试环境下得出的测试结果：测试机器的配置如下： 64位5核CPU, E5620 @ 2.40GHz，内存8GCDN端缓存由 于计数器的价值并不在，具体的值是多少，尤其是对一些大访问量的商品来说个位或者十位的数据并没有什么意义，所以对这些热门商品的计数器访问可以采用定时 更新的办法，可以将计数器的值直接缓存在CDN上或者后端Nginx
作者：Kaito前言我们都知道，Redis和Memcached都是内存数据库，它们的访问速度非常之快。但我们在开发过程中，这两个内存数据库，我们到底要如何选择呢？它们的优劣都有哪些？为什么现在看Redis要比Memcached更火一些？这篇文章，我们就从各个方面来对比这两个内存数据库的差异，方便你在使用时，做出最符合业务需要的选择。要分析它们的区别，主要从以下几个方面对比：线程模型数据结构淘汰策略
转载
2024-07-02 06:53:42
15阅读
同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据，为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优？两者有什么区别？各自选型的依据是什么？它们各自又有什么优势？本文针对于以上问题，基于个人理解及参考网上相关资料，给出说明。由于个人技术能力有限，若文章中有任何不妥之处，还望各位看官指正。 本文将从以下各模块进行阐述：什么是索引M
前言：在日常工作中，我们经常会使用到ElasticSearch，在大数据量亿级别的情况下使用它进行实时检索，速度非常快。但是却不知道它的原理是什么，采用什么方式进行检索。和mysql数据库有什么区别？一直都有困惑。 我花了一点时间学习一下，下面是我学习后整理出来的内容，希望对你们有帮助。ES为什么查询速度快？我写了一张比较简单的表： idnameage1张三242李四253王
转载
2023-09-04 16:10:56
275阅读
monstache同步数据需要MongoDB开启复制集,原理是mongodb复制集会把所有写操作记录在oplog日志文件中,monstache读取日志,把所有的操作同步到ES中。 mongodb复制集节点建议单数,本次我是在一台服务器上创建,一主二从三个节点。双数节点需要配置选举节点，一个复制集最多五十个节点，选举节点最多7个（好像是）1.安装docker#安装
yum install docke
前言在日常工作中，我们经常会使用到ElasticSearch，在大数据量亿级别的情况下使用它进行实时检索，速度非常快。但是却不知道它的原理是什么，采用什么方式进行检索。和mysql数据库有什么区别？一直都有困惑我花了些时间学习了一下。下面是我整理的内容，希望可以对大家有帮助一、ES为什么查询速度快？下面是一张表的数据：idnameage1张三242张四233李四234李五24在mysql中，主键i
转载
2023-12-31 16:02:52
161阅读
目录一. Memcached服务架构：原理： 1.安装 编译安装的memcached启动方法编译安装的memcached开机启动2.修改配置文件3.启动4.测试 1.使用memcached的原始命令二.redis特点：1.安装安装redis 开机启动测试**2.redis持久化**方式:
转载
2024-06-18 07:00:38
14阅读
最近，我们看到许多使用Redis的案例，尤其是大型及先进的系统中应用的更多。事实上，我们正管理着一个新的规模庞大的Redis集群，设计该架构是为了每秒能处理上百万个事务。然而，Redis与Memcache有许多类似的地方，都是基于网络的、运行于内存的、用来储存key value数据的存储器，所以通常被用来缓存许多信息，包括像PHP会话及数据库数据等。但Redis比Memcache要好，原因如下：R
转载
2024-06-24 23:24:44
21阅读
《Mysql必读浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析》要点：本文介绍了Mysql必读浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。MYSQL数据库MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr、ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇《So
mysql关系型数据库索引原理数据库的索引是B+tree结构主键是聚合索引 其他索引是非聚合索引，先从非聚合索引找，见下图 elasticsearch倒排索引原理 两者对比对于倒排索引，要分两种情况：1、基于分词后的全文检索这种情况是es的强项，而对于mysql关系型数据库而言完全是灾难因为es分词后，每个字都可以利用FST高速找
转载
2023-07-03 17:14:04
233阅读
目录背景1、基于应用程序多写2、基于binlog订阅2.1：canal简介工作原理2.2、Databus2.3、Maxwell2.4、Flink CDC2.5、DTS（阿里云）2.6、CloudCanal3、基于SQL抽取基于Logstash同步数据4、总结 背景随着平台的业务日益增多，基于数据库的全文搜索查询速度较慢，已经无法满足需求。所以，决定基于Elasticsearch 做一个全文搜索平
转载
2023-08-18 17:04:31
272阅读
1.elasticsearch的问题1.为什么要使用Elasticsearch? 因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。2.elastics
转载
2024-09-05 15:10:17
88阅读
在现代数据处理和存储的背景下，Elasticsearch（ES）和MySQL都是广泛使用的数据库解决方案。在某些应用场景中，用户普遍感受到ES在数据查询和搜索性能上的优势。但具体来说，ES比MySQL快在哪里呢？接下来我将通过几个方面来探讨这个问题，并深度分析可能的根因。
首先，我恢复一个典型的用户场景。在一个电商平台的搜索引擎中，用户希望能快速检索商品信息。假设该平台每天有1000万条商品数据
摘要 写入分析为什么要分析写入了，因为好奇呗。比如有如下问题一直困惑着我为什么es会丢数据什么样的节点可以是coordinate noderefresh index和flush index是什么操作memory buffer,filesystem cache都存在什么地方。集群中的节点如何配合写入的数据怎么存放的为什么写入到filesystem cache中就可以索引了写入概览首先我们从
转载
2024-09-19 18:07:33
35阅读
前言我们一般会使用Mysql用来存储数据，用Es来做全文检索和特殊查询，那么如何将数据优雅的从Mysql同步到Es呢？我们一般有以下几种方式：1.双写。在代码中先向Mysql中写入数据，然后紧接着向Es中写入数据。这个方法的缺点是代码严重耦合，需要手动维护Mysql和Es数据关系，非常不便于维护。2.发MQ，异步执行。在执行完向Mysql中写入数据的逻辑后，发送MQ，告诉消费端这个数据需要写入Es
转载
2023-06-14 20:34:33
174阅读
## 实现“es查询快还是redis快”教程
### 整体流程
下面是实现“es查询快还是redis快”教程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置数据到 Redis |
| 2 | 从 Elasticsearch 中查询数据 |
| 3 | 比较查询速度 |
### 操作步骤及代码
#### 步骤一：设置数据到 Redis
首先，我
原创
2024-06-18 05:08:07
46阅读
# PostgreSQL比Redis快吗？
在现代应用程序中，数据库的选择对性能、可扩展性和数据一致性有着决定性的影响。PostgreSQL和Redis是两种广泛使用的数据库系统。但是，它们在设计目的、数据结构和使用场景上有本质的区别，从而导致它们在性能上的差异。本文将探讨这两个数据库的特点，以及它们在不同场景下的性能表现，并提供相关的代码示例和类图、序列图来帮助理解。
## PostgreS
标题：深入理解Redis：高性能缓存与数据存储的秘密在现代应用程序的开发中，缓存和数据存储是非常重要的组成部分。它们不仅可以提高应用程序的性能，还可以减轻数据库和网络的负载。其中，Redis作为一种高性能的内存数据存储系统，因其出色的性能和灵活的特性而备受开发者的喜爱。本文将深入探讨Redis的工作原理和使用方法，帮助读者更好地理解和使用Redis。1. Redis的特性Redis是一种基于键值对
转载
2024-10-08 12:01:19
32阅读
Elasticsearch搜索快的原理，首先思考几个问题：为什么搜索是 近实时 的？为什么文档的 CRUD (创建-读取-更新-删除) 操作是 实时 的?ES的整体结构这里有篇文章讲解的很形象： 这是集群cluster。 这是节点Node：就是个机器。 由一个或者多个节点，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticS
转载
2023-12-08 15:37:06
106阅读
常见缓存应用场景：1.ehcacheehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。2.redisredis是通过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快很多，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用re
转载
2023-12-07 16:59:00
104阅读
