面试题 & 真实经历面试题：在数据量很大的情况下，怎么实现深度分页？ 大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，<font color="red">现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？</font>这个时候没有实际经验的同学基本麻
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2024-10-02 13:19:16
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ES写入数据过程路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：1）首先将数据写到内存缓存区memory buffer。这个阶段的数据是易丢失的，如果节点在此时崩溃，数据可能会丢失。2）然后将数据写到translog缓存区。3）与 2）同时，ES将数据转换为Lucene可以理解的格式，每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成Lucene索引段（segme
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2024-02-03 16:14:01
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本文将详细介绍利用 ES-Hadoop 将 Spark 处理的数据写入到 ES 中。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.1ES 版本：6.5.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId
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2023-08-26 01:15:00
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「干货」图解 Elasticsearch 写入流程【图文】_zhenghhgz_51CTO博客请访问原文 整体上看，Client 向 ES 发送写请求，es 接收数据，写入磁盘文件，返回响应给 Client 写入成功，这样就完成了。然后拉近看一下，看看内部都做了什么工作。2. ES 整体结构 ES 集群里面有多个 Server 节点，一个 ES Index 有多个 shar
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2023-11-17 17:17:57
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MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。原数据库的同步问题由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和
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2023-07-28 23:19:32
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ES读写原理写入原理客户端请求发送到一个节点， 该节点被称为协调节点，协调节点解析请求发现为写请求，解析其doc id，计算其路由，将其发送到对应的主分片上 primary shard数据会先被写入内存buff中，然后再写入translog，进行 2.1 2.2 的操作，数据会被写入磁盘上的translog文件。一旦数据被写入磁盘，es 宕机不会丢失数据。3过程可以在2.1操作成功之后进行，也可以
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2023-11-23 20:20:55
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问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
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2023-09-25 14:06:47
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一、插入流程在分析了整个SqlCmd的流程后，下来深入看一下插入数据要做的流程动作，数据库最常用的是查询，但是数据的插入也不遑多让。insert是DML操作，所以仍然从上篇的相关文件即sql_insert.cc开始看起，看它的execute这个虚拟函数是如何执行的，从这里出发，直到文件落盘，大致分为以下几步： 1、打开插入表并准备各种检查工作，包括区分Select类型的Insert等。 2、锁定表
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2023-09-20 16:03:22
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# 将 Elasticsearch 数据写入 MySQL 的方法
在现代应用程序中，数据存储与数据访问的效率至关重要。Elasticsearch（ES）作为一种开源搜索引擎，主要用于高速搜索和分析海量数据。而 MySQL 作为一种关系型数据库，广泛用于持久化存储。在某些场景下，可能需要将 Elasticsearch 中的数据写入 MySQL，以便于更好的数据管理和查询。本文将介绍如何将 ES 数
今天本是晴天，到了下午天一下子暗起来了，不久便下起了小雨，没办法外出，就在家鼓捣起了MySQL数据库服务。前一段时间做内训，演示数据库复制服务，通过数据库客户端工具Navicat Premium导入样例数据库时，只导入了数据库结构，数据却一条都没导入，当时就觉得纳闷，好在不影响演示，打算有空了查一下。今天恰好有点时间，从下午四点多，一直鼓捣到晚上，差不多搞明白了原因，同时也尝试了通过mysql数据
临渊羡鱼 不如退而结网，博客目的旨在记录与分享，如有错误，欢迎指出 Elasticsearch写入流程 写入内存缓冲区写入文件缓存区写入磁盘 以上三步涉及两个操作：refresh和flush 如图所示： 如上图所示，当客户端向es发起写入请求时，请求到达Coordinate nodes(协调节点),由协调节点确定将写入请求分发到索引的那个分片之中,到达指定分片之后开始写入，es会将数据先写入内存缓
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2023-11-14 22:24:36
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一、概述 Elasticsearch采用倒排索引机制，将文件“封装”为索引，将文本信息切分成称为Token的信息单元，再利用这些Token构造倒排索引。Elasticsearch的索引类似于数据库，而其中的类型类似于数据表，每个类型由多个字段组成。
二、借助Head构建索引 启动Elasticsearch后，在浏览器中访问：http
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2024-02-28 11:32:07
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一般来说，使用ES都是将其作为分布式搜索系统或者是分布式NoSQL数据库。从这两个角度分别来说一下 ES 的写操作。写操作在分析一个分布式系统的写操作时，一般要考虑以下几个点：可靠性：也就是持久性，数据成功写入系统后，数据不会丢失。一致性：数据写入成功后，再次查询确保读到的是新数据，不能读到旧数据。原子性：一个写入操作或者更新操作要么全部成功，要么完全失败， 没有中间状态。隔离性：多个写入操作不影
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2023-08-26 19:44:11
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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
这里写目录标题ES 的使用场景ES 的特征ES 的分布式架构ES 写入数据的原理整体写入流程底层写入原理ES 搜索数据的原理整体搜索流程底层搜索原理有三类：ES 数据的删除段合并 ES 入门ES 的使用场景ES 的特征 所以其使用场景主要是：全文检索日志搜索交易订单曲线，安全指标监控ES 的分布式架构ES 写入数据的原理整体写入流程客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 c
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2023-12-27 06:54:12
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概述本文沉淀Elasticsearch性能优化方式，包含写入、搜索优化。
推荐结合《Elasticsearch必备原理理解》一起食用~一、写入速度优化在Elasticsearch的默认设置下，是综合考虑数据可靠性、搜索实时性、写入速度等因素的。当离开默认设置、追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。有时候，业务上对数据可靠性和搜索实时性要求并不高，反而对写入速度要求很高，此时
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2024-01-12 15:17:49
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1、初始化RestClient在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。分为三步：1)引入es的RestHighLevelClient依赖：<dependency>
<groupId>org.elas
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2024-09-18 20:30:34
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九、SpringBoot整合Elasticsearch上一篇文章《ElasticSearch - 过滤查询》9.1 基本环境配置创建一个springboot工程springboot-elasticsearch在pom.xml导入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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2023-12-04 10:55:39
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在现代网络应用中，Elasticsearch（ES）和MySQL 都是被广泛使用的数据库技术。然而，对于需要高效写入的场景，如何优化ES的写入效率与MySQL的性能一直是个难题。我们将深入探讨这个问题，分析两者的架构特性、实战表现，以及最终的解决方案和选型建议。
## 背景定位
随着数据量的不断增大，传统的关系型数据库MySQL在高并发写入场景下的性能瓶颈逐渐显现。而Elasticsearch
# MySQL 写入 Elasticsearch 的映射方案
在现代应用中，通常会使用 MySQL 存储结构化数据，而 Elasticsearch 则被广泛用于数据的实时搜索和分析。将 MySQL 数据写入 Elasticsearch 可以提升数据检索的性能，并支持复杂的查询需求。本文提供一个项目方案，介绍如何将 MySQL 数据写入 Elasticsearch，并进行适当的映射。
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