简介与用途Elasticsearch是一个分布式，RESTful模式的高速搜索引擎，它使用标准的RESTful APIs和JSON，同时提供支持如java,python,php等的多种语言。下文将Elasticsearch简称ES。一个简单的curl查询数据的示例如下： curl -XGET 'localhost:9200/sedoctorfeedback/feedback/_search?pr
一、ElasticSearch简介ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，天然分布式，p2p架构，不支持事务，采用倒排索引提供全文检索。较为广泛的应用于全文检索和统计分析的聚合查询中。二、ES较之于mysql的优势ES是一个支持分布式的框架，它的每个node都可以接收读request，然后该node会把request分发到含有该index的shard的节点上，对应的节点会查询、并
转载
2023-08-18 16:32:17
240阅读
因为自己项目中需要用到mysql数据同步到es中，查找了相关资料最后决定用canal来做，所以便有了本文，下面一起来看如何使用canal吧 canal教程 根据 https://github.com/alibaba/canal 上的原理解释，我们知道 canal 会模拟 mysql slave 的交互协议，伪装自己为 mysql slave，然后向 mysql master 发送 dum
命令启动ElasticSearch在工作中常常要用的启动ElasticSearch# 1、进入bin目录，切换到es用户
cd ./bin
su es
# 2、启动ElasticSearch
./elasticsearch -d
# 3、查看ElasticSearch状态
jps -l
ps -ef | grep elastic索引索引也必不可少的查看所有索引curl -XGET -u 'user
转载
2024-09-26 19:06:28
47阅读
本篇将使用Linux集群，如果没有的可以看我的集群安装文档，见博客。首先是Redis，我们用它二次提升首页的效率，将栏目这个基本不发生变化的数据放在Redis中。第一步我们要配置Redis的Spring文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/sche
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse
转载
2023-11-21 21:34:38
101阅读
下面是了解一、什么是ECMAScript？来看下前端的发展历程： web1.0时代： • 最初的网页以HTML为主，是纯静态的网页。网页是只读的，信息流只能从服务的到客户端单向流通。开发人员也只关心页面的样式和内容即可。 web2.0时代： • 1995年，网景工程师Brendan Eich 花了10天时间设计了JavaScript语言。 • 1996年，微软发布了JScript，其实是JavaS
转载
2024-09-14 13:10:36
93阅读
首先我们要知道的一点就是Mysql是使用C和C++开发的，而elasticsearch是用java语言开发的。 他们其实都含有存储数据的功能，所以我们可以理解他们都是一个数据库。由于早期原因，很多数据库厂商都借鉴了关系形数据库的模式，也就是库到表到字段，所以在早期的es中（5.X）他们对应的关系是这样的：Elasticsearch： index --> type --> d
转载
2023-09-18 10:26:09
188阅读
针对“Mysql8 全文搜索代替 Elasticsearch”的生态环境，我为您整理了相关的内容结构，以期帮助那些在评估或迁移过程中需要做出决策的开发者和架构师。
## 各个版本的对比
在我们开始迁移之前，有必要对比一下 MySQL 8 的全文搜索特性与 Elasticsearch 的功能特点。这将帮助我们全面了解二者的优缺点，以支持此过程中的决策。
| 特性 |
公司有一个项目，以前使用的是Oracle数据库，最近迁移到MySQL上面，在迁移过程中，发现由于两种不同数据库之间差异，存在一个情况：Oracle中的SQL在MySQL中执行报错。 通过控制台堆栈信息，发现是 decode函数在MySQL中是不存在的，于是，找资料使用MySQL中行得通的写法来替代Oracle中的decode函数。&nbs
转载
2023-06-30 18:01:27
686阅读
在现代 Web 开发中，ElasticSearch（ES）作为一个强大的分布式搜索引擎，已经越来越多地被用来替代 MySQL 和其他关系型数据库，尤其是在需要进行高效的搜索查询时。本文将详细介绍如何使用 ES 来代替 MySQL 中的 `LIKE` 操作。
### 问题背景
在很多应用中，需要通过模糊查询来匹配字符串，例如用户搜索产品时可能输入部分名称来找到相关商品。在 MySQL 中，这种模
今天看了一篇文章,讲述了使用in在某些情况下的缺陷,然后作者通过union生成临时表解决了这个问题,感觉这个优化特别好,和大家分享一下由于分库分表的原因，和开发规定了不能使用 表表JOIN 语句。因此，我们要将 JOIN 语句的转化成使用 IN 来做。如现在有 表 A(a_id, c_a)c_a有普通索引,表 B(b_id, c_a) 这两个表要关联, 应该转化为以下步骤处理:先查询B中的 a_i
转载
2023-07-01 13:57:11
141阅读
ElasticSearch定义概述： Elaticsearch ，简称es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。 Es也使用 java开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是他的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
Elastic MySQL 连接器是 MySQL 数据源的连接器。它可以帮我们把 MySQL 里的数据同步到 Elasticsearch 中去。在今天的文章里，我来详细地描述如何一步一步地实现。在下面的展示中，我将使用 Elastic Stack 8.8.2 来进行展示。
无缝集成：将 Elasticsearch 连接到 MongoDB
Enterprise：使用 MySQL con
转载
2024-06-14 12:19:42
36阅读
MySQL、HBase、ES
互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库：Oracle、MySQL；新兴的NoSQL：HBase、Cassandra、Redis；全文检索框架：ES、Solr等。如何为自己的业务选取合适的存储方案，相信大家都思考过这个问题，本文简单聊聊我对MySQL、HBase、ES的理解，希望能和大家一起探讨进步，
转载
2024-08-17 18:38:53
1415阅读
最终方案前言 前几篇我们介绍了项目中如何使用logback组件记录系统的日志情况；现在我们的系统都是分布式的，集群化的，那就代表着我们的应用会分布在很多服务器上面；那应用的日志文件就会分布在各个服务器上面。问题 突然有一天我们系统出现了问题，我们第一时间想到的是先要判断到底哪个服务出现了问题；我们的技术人员就连接生产环境服务器，查看服务器上面的应用日志。那么多的服务器，技术人员这个时候就会很抓狂，
前言前面我已经搭建好了ElasticSearch服务，并完成了MySQL到ElasticSearch的数据迁移；使用ES专门做搜索功能，打破MySQL搜索瓶颈；ElasticSearch的应用场景数据库字段太多，查询太慢，索引没有办法再做优化；数据库1个count查询就拖死全表；MySQL的limit翻到几十几百万页后实在是太慢；数据库like实在太慢，每次like整个服务器cpu内存飙高，拖慢整
转载
2023-11-09 22:27:32
223阅读
ReplicatedMergeTree之数据同步流程在创建了ReplicatedMergeTree后，会有几个taskHolder在后台去监听zk的log并向queue添加，监听mutations的变化并触发mutation相关操作。这里先不对mutation相关操作做分析，主要先说明一下正常的数据插入和正常的数据复制流程。首先了解一个taskHolderqueue_task_handle：负责从
转载
2024-04-14 20:40:25
61阅读
引言github地址：aizuyan/pinyin无意中看到了overtrue/pinyin这个项目，感觉很有意思，
这个项目做了这么一件事情：将汉字转化为拼音刚看到这里是不是觉得没什么难度，没什么意思？您不妨接着往下看。要是只是将汉字转为拼音好像
很容易就实现了，但是要是给转换之后的汉字带上音调呢，这样难度就很大了，因为汉字博大精深，
其中一方面就表现在多音字，同样一个字在不同的语句场景下，音调
转载
2024-01-16 14:45:54
54阅读
在某些情况下，我们可能需要使用“not in”条件来代替 MySQL 中的查询需求。尤其是在处理大数据集和复杂查询时，正确地使用“not in”可以极大地提高查询性能。本篇博文将展示如何解决这一问题。
## 环境准备
为了确保我们的环境适用于 MySQL 的新查询方案，请提前准备以下依赖项：
- **MySQL Server** 5.7 或更高版本
- **Python** 3.7 或更高版
