Elasticsearch 是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，可以用于全文搜索，结构化搜索以及近实时分析。说明： Lucene：只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene，学习成本高，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch 是 面向文档型数据库，这意味着它存储的是整个对象或者 文档，它不但会
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2024-03-21 08:59:15
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ElasticSearch数据结构和学习数据库一样，在学习ES的时候也要注意学习数据的存储 模式结构，就能更好的理解ES的数据，如MySQL中，定义数据的最小单位是字段，也叫属性，多个字段组成一行数据，多行数据组成一张表，多张表汇聚在一个数据库下面，数据上面就是实例，即IP加端口； ES也一样，最小单位叫field，一般叫属性，就是类似于MySQL的字段；多个field组成一个document
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2024-02-20 10:21:50
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原标题：MySQL 还是 ES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
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2024-06-24 13:12:32
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HashMap简介HashMap是基于哈希表和链表实现的，里面的每一个元素都是键值对的形式，通过单链表的形式解决键冲突问题，超过阀值自动扩容。HashMap的size最好是2的倍数，默认大小是16，默认加载因子是0.75 运行环境OS:Win7 64bitidea:IntelliJ IDEA 2017jdkVersion:1.7.0_79 64 bit使用的pom.xml:无源码分析public
1、直接上架构图2、前情提要底层 lucene ：lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码倒排索引：在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。举个例子 ： &
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2023-07-17 15:16:23
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ElasticSearch 写索引过程：写入索引时，Es首先写入内存同时添加事物日志，确保内存数据丢失时可以恢复数据。此时的内存指的是jvm内存，索引写入内存时是不可以被搜索到的。当达到一定时间或内存达到一定量，此时进行一次刷新，将内存数据写入到文件缓存系统，文件缓存系统开辟一个段segment来存储数据，文件缓存系统是指系统内存。打开段，则文件缓存系统的数据可被搜索。日志数据保留，内存清空。当事
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2024-04-01 16:16:33
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### MongoDB和Elasticsearch存储结构
MongoDB和Elasticsearch是两种流行的NoSQL数据库，它们在存储结构上有一些不同。MongoDB是一个面向文档的数据库，每个文档都是一个JSON格式的数据对象，而Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，将数据索引为文档。
#### MongoDB存储结构
在MongoDB中，数据以文档的形式存储在集合（co
原创
2024-05-08 05:43:47
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背景现在需要针对大量的数据进行搜索，比如对生产上的日志进行查询，对于这种大数据量的，一般都是需要用到分布式搜索，而ElasticSearch是一个比较好的选择。一、概念ElasticSearch就是分布式搜索引擎，底层就是基于lucene，核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。es中存储的基本单位是索引，一个索引就是对应mysql中的一张表，type代表一种类型（其实就是
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2024-03-19 15:52:45
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1 如何存储对象对象(object)是一种语言相关，记录在内存中的的数据结构。为了在网络间发送，或者存储它，我们需要一些标准的格式来表示它。JSON (JavaScript Object Notation)是一种可读的以文本来表示对象的方式。它已经成为NoSQL世界中数据交换的一种事实标准。当对象被序列化为JSON，它就成为JSON文档(JSON document)了。Elasticsearch是
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2024-02-27 08:59:11
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elasticsearch写入数据时涉及到的核心概念讲解： segment file: 存储倒排索引的文件，每个segment本质上就是一个倒排索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除；commit point（重点理解）: 记录当前所有可用的segment，每个commit point都会
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2024-02-15 11:23:02
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文章目录MySQL——InnoDB引擎数据存储结构 页1、数据库的存储结构——页2、页的内部结构2.1、File Header 文件头和 File Trailer 文件尾2.2、User Records（用户记录）和 Infimum + Supremum（最小最大记录）2.3、Page Directory（页目录）和 Page Header（页面头部） MySQL——InnoDB引擎数据存储结构
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2023-08-09 23:25:46
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概述 mysql作为一个最常见的数据库，平时我们基本上只会对其进行增删改查操作，对于mysql的读写过程，数据存储结构，索引存储结构都所知甚少，一般来说专业的数据库性能调试是由dba完成的，普通的开发人员一般只会涉及到sql调优的问题，不过对底层的存储原理了解对工作还是很有帮组的，这篇文章主要讲述mysql数据存储结构和索引存储结构。数据库存储方式堆存储：这种存储方式是一种无序的存储，数据随机插
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2023-11-24 20:21:15
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ElasticSearch（ES）倒排索引原理Elasticsearch（ES）使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成对于其中每个词，有一个包含它的文档列表倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：文
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2024-02-22 20:42:43
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MySQL的存储结构 表存储结构 单位：表>段>区>页>行 在数据库中， 不论读一行，还是读多行，都是将这些行所在的页进行加载。也就是说存储空间的基本单位是页。 一个页就是一棵树B+树的节点，数据库I/O操作的最小单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。 B+树索引结构 在一棵B+树中，每个节点为都是一个页，每次新建节点的时候，就会申请一个页空间 同一层的节点为之
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2023-06-29 19:53:56
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# 使用Elasticsearch和MySQL进行数据存储的指南
作为一名新入行的开发者，理解如何将数据存储到Elasticsearch和MySQL是非常重要的技能。在这篇文章中，我将为你详细讲解这个流程，并提供相应的代码示例和注释，以帮助你更好地理解。
## 整体流程
在开始之前，我们先梳理一下整个过程的步骤。以下表格展示了从准备数据到存储到Elasticsearch和MySQL的完整流程
Es存储结构mapping解读
原创
2022-04-27 09:15:12
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零、数据分类 1、非结构化数据：文本，图片，音频，视频等。这类数据一般称为Blob(Binary Large Object, 二进制大对象)。 2、结构化数据：可用表结构表示，具有相应的模式(Schema:如属性，数据类型和数据间的联系)，模式和内容分开，需预先定义。一般存储在关系型数据库中。 3、半结构化数据：介于结构化和非结构化数据直接。具有自描述性，模式和内容混在一起，如HTML。&n
es 官网: www.elastic.co1. Elasticsearch 简介 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。2. Elasticsearch 特点 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器，
大体来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分，如下图 Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。 而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储
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2023-07-05 21:45:18
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概述mysql作为一个最常见的数据库，平时我们基本上只会对其进行增删改查操作，对于mysql的读写过程，数据存储结构，索引存储结构都所知甚少，一般来说专业的数据库性能调试是由dba完成的，普通的开发人员一般只会涉及到sql调优的问题，不过对底层的存储原理了解对工作还是很有帮组的，这篇文章主要讲述mysql数据存储结构和索引存储结构。数据库存储方式堆存储：这种存储方式是一种无序的存储，数据随机插入有
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2023-09-19 22:29:07
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