ES 如何才能让数据更快的被检索使用。一句话概括了 Lucene 的设计思路就是"开新文件"。从另一个方面看，开新文件也会给服务器带来负载压力。因为默认每 1 秒，都会有一个新文件产生，每个文件都需要有文件句柄，内存，CPU 使用等各种资源。一天有 86400 秒，设想一下，每次请求要扫描一遍 86400 个文件，这个响应性能绝对好不了！ 为了解决这个问题，ES 会不断在后台运行任务，主动将
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2024-02-28 10:10:13
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如何在开发项目的时候写出标准的README文件？ 为什么要写这篇博客？关于README的编写，这个也十分的重要，如果你觉得只是随便写写，那么你就错了；编写这部分也是相当的重要的。工欲善其事，必先利其器。故而我们在这里介绍一款编译器MarkDown编译器。 对于大神来说，可能这不算什么，但对于小白的我们这个还是十分的有用的；其语法比较简单，在几分钟之内就能够很轻松的学会这个软
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2024-08-15 15:40:01
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实现Java冻结（Java Frozen）的步骤及代码示例
## 引言
欢迎来到Java开发的世界！在这里，你将学习如何实现Java冻结（Java Frozen）的功能。Java冻结是指在程序运行过程中，将某个对象的状态固定不变，以避免意外修改。这对于保证程序的正确性和稳定性非常重要。本文将详细介绍实现Java冻结的步骤，并给出相关的代码示例。
## 整体流程
实现Java冻结的过程可以分为以
原创
2024-01-18 11:16:41
30阅读
# Java中的类是如何被冻结的？
在Java中，类是一种用于描述对象属性和行为的蓝图。在某些情况下，我们可能希望防止对类的修改，即使类已经被加载到内存中。为了实现这一目的，Java提供了一种机制来冻结类，使其不能被修改。本文将介绍Java类如何被冻结，并通过代码示例和流程图来解释这一概念。
## 类的冻结过程
在Java中，类的冻结是通过使用`final`关键字来实现的。当一个类被声明为`
原创
2024-02-26 05:11:17
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**实现"javassist class is frozen"的步骤**
为了帮助你理解如何实现"javassist class is frozen"，下面我将介绍整个过程的步骤，并给出每一步所需要的代码示例和注释。
**步骤一：导入Javassist库**
首先，你需要导入Javassist库。Javassist是一个用于在运行时修改字节码的框架，可以帮助我们实现"javassist cla
原创
2023-12-19 08:50:32
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Frozen classesIf a CtClass object is converted into a class file by writeFile(), toClass(), or toBytecode(), Javassist freezes that CtClass object. Further modifications of that CtClass object are n...
翻译
2021-08-25 10:58:39
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如何实现Java的冻结类
作为一名经验丰富的开发者，你要教一位刚入行的小白如何实现Java的冻结类。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
冻结类是指一个类的实例在创建后不能再被修改。为了实现这个目标，我们需要采取一些特殊的措施来防止对类的实例进行修改。以下是实现冻结类的步骤：
| 步骤 | 代码 | 注释 |
|------|------|------|
原创
2024-01-18 11:16:21
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提起ElasticSearch，大家首先会联想到的往往是其特殊的索引机制，带来的快速查询性能优势。前面我们也对ElasticSearch的索引机制做了简单的介绍，今天的大数据开发分享，我们来讲讲ElasticSearch 索引设置的相关问题。 在使用ES时，我们常见的就是需要生成一个template来定义索引的设置，分词器，Mapping等。 Index设置index.refresh_
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2024-02-10 01:01:46
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elasticsearch在新版本中逐渐弱化了类型的概念,现在elasticsearch主流数据结构如下index(索引)->type(类型-逐渐弱化,用处不大)->document(文档)-field(字段)在elasticsearch中index相当于mysql中的表,而文档则相当于表中的一行一行记录,字段那就不用说了自然是数据库中的列,这么说的话大家应该能够有一个比较清晰的认识了
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2024-03-04 09:49:02
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需求：原始索引中有2亿条数据，并且在线上运行，现在需要更具给部分数据添加一个标签(即新增一个字段，address)；困难：1).Elasticsearch不支持动态修改mapping。2).由于数据量很大，新建索引，并且进行数据迁移效率很慢数据情况：索引：test_jyong_old别名：test_jyong_alias数据量：2亿mapping:{
"test_jyong_old": {
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2024-04-01 06:26:13
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多索引expand_wildcards 设置是否扩展通配符到closed的index中，open表示只在匹配并为open的index中查询，closed表示在匹配的所有的index中查询, 默认为closed。 值为open，close，none，all。open:表示只支持open类型的索引close:表示只支持关闭状态的索引none:表示不可用all:表示同时支持open和close索引a
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2024-03-22 09:54:59
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文章目录一、put、post、delete、get方法描述二、数据模型及核心概念三、索引的基本操作1.创建一个索引2.查看当前所有索引3.修改（更新）文档4.删除5.添加数据6.批量操作数据 bulk7.批量读取文档8.搜索数据四、分页1.浅分页（from+size）2.深分页 一、put、post、delete、get方法描述method描述PUT创建POST创建、修改DELETE删除GET查
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2024-03-19 21:15:29
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Elasticsearch索引拆分方案[TOC]一、概况项目中，由于Elasticsearch单个索引数据量大，索引中部分数据不常用，在搜索和写入文档时，效率较低。为了减小单个索引的数据量，提升搜索和文档写入效率，将大索引根据一定的规则拆分为小的索引。拆分索引的关键点在于建立索引，文档同步，多索引搜索。建立索引的关键问题是索引的设置以及字段的属性设置，最常见的问题是，某个字段我们希望Elastic
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2024-05-23 20:04:48
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Elasticsearch基础使用介绍（数据类型，索引操作）环境准备数据类型基础数据类型keywordtext数值类型boolean日期类型（date）复杂数据类型数组类型对象类型地理位置类型多字段（子字段）数据类型动态映射索引增删查修改索引动态可修改部分静态不可修改部分索引重建索引别名 环境准备Elasticsearch 服务（单机或集群）Kibana 服务如果对ES不了解或没有上述环境，可以
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2024-07-30 13:22:15
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描述：主要使用ES对大量数据进行关联分析，由于各种原因，使用ES进行关联分析时(即使用ES的agg)，需要重新组织下数据，形成父子文档，如分析个人数据，需要将个人数据（网购订单、通话记录、话费记录、房产、失信执行人等等、、、）整理成树形结构存入ES，在开发过程中遇到了各种坑，在这里总结下，希望能帮到大家，文末会附上java代码的工具类，覆盖多种情况，满足学习和开发。前提：java6+、Elasti
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2024-02-27 07:51:54
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文章目录1：mapping详解1：setting部分1.1：慢日志2：mappings部分2.1：字段的公共属性1：_all属性2：_source2.2：properties：字段属性及类型定义1：字段属性详解2：字段类型type3：分词器2：查看mapping3：更新mapping2：template动态模板2.1：template解释2.2：操作2.3：demo示例3：字段属性总结1：排序聚
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2024-03-15 21:00:44
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在业务系统中，字符串类型的数据，一般被用作精确查询或模糊查询。当Elasticsearch被用作大数据量存储中心时，尤其是从Mysql迁移数据进来的情况下，我们很多场景下其实无需对字符串分词，也就是说字符串存储不使用es中的text，我们可以设置属性的类型为keyword。但是，如果数据结构中的字符串非常多，有没有一种方式，可以使字符串属性自动用keyword方式存储呢？这时候我们可以使用索引动态
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2024-06-18 21:37:29
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Index（Index）索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。（index）索引是一个逻辑命名空间，它映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。Index配置Index 的配置可以参考官方文档
这里只是说明比较重要的两个参数。“number_of_shards”: 分片数量“number_of_replicas”: 副本数量分片ES里面的索引可能存储大量数据，这
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2023-10-31 14:33:03
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一、收缩索引1、介绍在大型的集群中，索引的分片也往往比较多，但是随着时间的推移，有一些索引慢慢的就会由“热”变“冷”，到最终基本上不再使用；还有一些索引，它本身的索引文档的数据量并不多，但是却还是使用了不少的分片。如果不对这些索引进行管理，这些索引的分片信息就会一直被集群所维护着，集群主节点维护分片的压力就会越来越大，如果是涉及到集群恢复，也会耗费更多的时间。Elasticsearch本身提供了集
es数据存储简单介绍 1. 概念解释Index：索引，它是单个数据库的同义词。 Type：索引类型，它是单个数据表的同义词。 Document：文档，它是单条数据记录的同义词。 mapping：映射，相当于数据库的表结构。理论上一个Index可以包含多个Type，但是在实际应用中一般一个Index只包含一个Type，若包含多个Type，容易造成数据干扰等问题，有百害而无一利。 一般情况下我们是先往
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2024-03-17 10:46:18
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