作为搜索引擎的一部分，ES自然具有速度快、结果准确、结果丰富等特点，那么ES是如何达到“搜索引擎”级别的查询效率呢？首先是索引，其次是压缩算法，接下来我们就一起了解下ES的索引结构和压缩算法
作者： 李洪吉提到ES，大多数爱好者想到的都是搜索引擎，但是明确一点，ES不等同于搜索引擎。不管是谷歌、百度、必应、搜狗为代表的自然语言处理(NLP)、爬虫、网页处
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2023-07-28 16:14:36
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数据存储方式. mysql：行存储， 存储结构分为聚簇索引(innodb)和非聚簇索引(myisam)，均是采用b+树结构。聚簇索引：必有主键索引，主键索引的叶子节点存储了表的数据。非叶子节点都是索引关键字，但是不是记录数据或者数据地址。可能会有二级索引，二级索引的叶子节点存储的是主键值(而不是行指针)。(这样可以减少当前行移动时，二级索引的维护，但会让二级索引占用更多的空间)。非聚簇索引：主键索
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2023-09-01 11:51:05
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线上环境使用了logstash做mysql和es的数据同步。数据量过大时。可能会出现同步延时的问题。一般同步方案有三种：1：logstash等工具同步2：数据库ES双写3：消息机制第一种有点low了，第二种的话双写需要入侵业务代码。第三种最为合理于是在码云上找了个轮子https://gitee.com/OrgXxxx/SyncMysqlToElasticsearch。本地起来试一下首先项目下下来。
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2023-07-11 13:17:45
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Elasticsearch和Mysql的一些概念比对elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。1.文档和字段elasticsearch是面向文档Document存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。2.
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2023-07-11 13:16:26
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周末继续闲扯先问大家一个问题，在涉及到系统架构或者技术选型时，通常会面临很多选择，如果让你来做选型，你会选择什么方案，比如数据库你会选什么？ 我这么问其实是设有陷阱的，但凡脱离了实际业务场景谈架构都是耍流氓。开源数据库产品近10年来百花齐放，10年前还是关系型数据库的天下， 因为他们有天然优势，一通用，二保证了数据一致性，当然缺点也不少。随着互联网的高速发展，业务也随之变得复杂
微服务框架SpringCloud微服务架构 文章目录微服务框架SpringCloud微服务架构17 初识ES17.3 ES 与MySQL 的概念对比17.3.1 文档17.3.2 索引(index)17.3.3 概念对比17.3.4 架构17.3.5 总结 17 初识ES17.3 ES 与MySQL 的概念对比17.3.1 文档elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数
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2023-08-29 17:20:44
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业务需要把mysql的数据实时同步到ES，实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理。本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性，以供参考。mysql binlog日志mysql的binlog日志主要用于数据库的主从复制与数据恢复。binlog中记录了数据的增删改查操作，主从复制过程中，主库向从库同步binlog日志，从库对binl
es的一些概念elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。文档和字段elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。索引和映射索引（Index），就是相同类型
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。实时分析的分布式搜索引擎。可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结
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2023-08-18 15:42:35
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Mysql、Redis、Memcached、MongoDB、ElasticsearchRedis的优点：支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）支持持久化操作，可以进行aof（将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）及rdb（Reids在内存中的数据库记录定时dump
ES全称为ECMAScript定义了语法，写javascript和nodejs都必须遵守。变量定义，循环、判断、函数。原型和原型链、作用域和闭包、异步。不能操作DOM，不能监听click事件，不能发送ajax请求。不能处理http请求，不能操作文件。如果只有ES，做不了完整的项目。Javascript使用了ES语法规范，外加Web API。DOM操作、BOM操作、事件绑定、Ajax等。ES+WEB
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2023-06-06 17:42:18
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使用场景需要智能分词并模糊搜索的场景ES和MySQL区别ES是基于NoSQL非关系型数据库来实现；MySQL是基于传统RDBMS关系型数据库来实现。MySQL作为开源关系型数据库，应用范围非常广泛，非常适合于结构化数据存储和查询。在数据查询场景下，默认返回所有满足匹配条件的记录；而ES作为新生代NoSQL数据库代表之一，非常适合于非结构化文档类数据存储、更创新支持智能分词匹配模糊查询。比如在电商网
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2023-07-11 13:14:50
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MySQL分页熟悉MySQL的limit语法的同学都知道limit x, y的含义，即x为开始位置，y为所需返回的数据条数，这个语法天然适合用于做分页查询。但是有一个性能问题需要考虑一下，比如10个数据一分页，如果有1000页，那么如果使用limit 10000, 10这种方式查询10001页数据的话， MySQL会先去查到10000条记录，并在后面继续查询10条返回，对于速度来说非常
elasticsearch为什么比mysql快想要搞清这个问题要从mysql和ES的索引数据结构下手，咱们先了解一下mysql的索引结构，然后再了解一下ES的索引结构，然后再进行对比这个问题就会很清楚了。mysql关系型数据库索引原理：数据库的索引是B+tree结构主键索引是聚合索引，其他索引是非聚合索引两者对比：第一种情况：基于分词后的全文检索：例如select * from test wher
Elasticsearch 在生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 ES中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。结合Hbase优化：Hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 hbase 可以写入
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2023-08-04 10:28:17
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elasticsearch-hadoop使用示例 在elasticsearch-hadoop的具体使用中碰到了几个问题，有必要记录一下，避免下次遇到时又要重新研究。利用spark读取es数据源的简单示例 import org.elasticsearch.spark.sql._
val esOptions = Map("es.nodes"->"192.168.1.2,192.16
目录ElasticSearchElasticSearch概述Solr和ES的对比及选型ElasticSearch vs Solr总结ElasticSearch安装及head插件安装window安装安装可视化界面 es head 的插件Running with built in serverKibana的安装了解ELK安装KibanaES核心概念理解概述文档类型索引倒排索引ik分词器ik分词器命
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时，也可以按照离自己家的距离进行排序，谁都想找个离家近的工作，对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实
IP数据报有首部和数据两部分组成的，首部的前一部分是固定长度20字节，是所有IP数据报必须具有的。首部包括：总长度、标识、MF、DF、片偏移。 数字信号实际传送的是数据流，一般数据流包括以下三种：ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流。PES流：也叫打包的基本码流，是将基本的码流ES流根据需要分成长度不等的数据包，并加上包头就形成了打包的基本码流PES流。TS流：也叫传输流
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，有不对的地方还请指出。MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务
