### 实现"mysql数据id存到es"的流程
为了实现将mysql中的数据id存储到ES中，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一：创建ES索引 | 首先需要在ES中创建一个索引，用于存储mysql数据的id。 |
| 步骤二：查询mysql数据 | 从mysql中查询需要存储的数据id。 |
| 步骤三：将数据id存储到ES中 |
原创
2023-10-27 06:19:53
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什么是索引索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所再的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录
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2023-08-20 20:54:46
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废话少说，直接上干货。1、mongoexport -d shengyang -c testData -f _id,x,name,name1,name2 --type=csv -o new.csv 用mongodb自带的mongoexport先导出mongo数据库现有的一个数据表。远程导出的话要 指定h（主机ip），有用户名和密码的还要指定-u（用户名） -p（密码）。如果没有就算
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2023-06-18 11:42:49
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## MongoDB 数据存储到 Elasticsearch
在大数据时代，数据存储和处理变得越来越重要。两个最常用的数据库之一是 MongoDB 和 Elasticsearch。MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，而 Elasticsearch 是一个实时搜索和分析引擎。有时候，我们需要将 MongoDB 中的数据导入到 Elasticsearch 中，以便更好地进行搜索和分
原创
2023-08-16 10:42:31
300阅读
# 将 Elasticsearch 数据保存到 MySQL 中
在现代应用程序中，数据的存储与管理多种多样。其中，Elasticsearch 和 MySQL 是两种非常常用的数据存储解决方案。本文将讲解如何将 Elasticsearch 中的数据保存到 MySQL 数据库中，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Elasticsearch 和 MySQL
### Elasticsearch
# Java 数据保存到 Elasticsearch
## 前言
在现代应用程序中，数据保存和检索是非常重要的功能。随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库已经不能满足大规模数据的存储和查询需求。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它基于Lucene库，提供了强大的全文搜索功能和实时分析能力。本文将介绍如何使用Java将数据保存到Elasticsearch中。
##
原创
2024-01-25 04:25:03
135阅读
Elasticsearch提供强大的搜索功能，并支持数据的分片和复制。 因此，我们希望将数据库中可用的数据索引到Elasticsearch中。 有多种方法可以将数据索引到Elasticsearch中： 使用Logstash将源设置为DB，将接收器设置为Elasticsearch，并在需要时使用过滤器来构建JSON对象。 使用外部库elasticsearch-jdbc ，该库在自己的进程
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2024-05-29 11:17:58
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我们都知道，电脑可以划分多个区域来存储数据，例如C盘、D盘、E盘、F盘等，而不论是存储在哪个磁盘，都容易出现文件丢失的问题，那么电脑e盘文件夹删除了怎么恢复呢？下面小编分享一些方法，一起来看下吧！方法一：撤销恢复电脑e盘文件夹删除后可以采用马上撤销恢复方法。例如删除某个文件夹以后，在没有任何其他操作的情况下，在删除文件夹界面的空白位置使用鼠标右击，弹出“撤销删除”的选项，点击它，或者直接按ctrl
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2024-10-18 12:01:25
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Windows mobile系统下调用Opengl es,当我试图使用当前DC下的bitmap对象（DDB位图）作为材质贴图，执行3D表面贴图。但是这个操作还是比较曲折的:我使用glTexImage2D函数绑定图像到3D表面，glTexImage2D函数要求携带的数据是图像像素阵列。我必须要从DDB位图取出数据，因此我通过DIB位图来操作，首先要建立一个使用DIB位图的内存DC，通过把DDB位图b
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2024-10-18 22:16:13
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ES的数据迁移，现场实际验证过的经验总结，血的经验，干货请珍惜~一、需求
1 需求ES集群Cluster_A里的数据（某个索引或某几个索引），需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中。ES集群的索引有大有小，个别索引达到5T磁盘空间占用。 2 环境Linux：Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic：2.2.0 3 总结的方法1）
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2024-01-26 06:59:25
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一、性能优化的杀手锏——filesystem cache你往es里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。 es-search-process es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache，你如果给 filesystem cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所
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2023-12-06 23:20:42
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一、背景有一个已经在A机器建立的100+G的es索引数据文件，需要将这份数据文件直接复制到B机器的elasticsearch中B机器的节点是在一个集群中，有多个数据节点。没有原始数据，不重新构建新的索引。节点数据存放在es源文件的data文件夹中，索引数据存放目录结构依次为:/data/集群名/nodes/0/indices/索引名/分片数据，分片数据就是我们要移植的数据本体这个索引数据之前只在一
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2023-10-20 19:00:43
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写在前面： elkfk 是Elasticsearch,Logstash,Kafka,Filebeat,Kibana的简称ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有备实时数据传输能力。它可以统一过滤来自不同源的数据，并按照开发者的制定的规范输出到目的地。L
ElasticSearch（windows）安装1.下载windows版本下载解压2. 双击bin目录下的elasticsearch.bat启动成功3.访问http://127.0.0.1:9200/ ![在这里插入图片描述](ES head安装1、下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/ 2、安装下载的ES head解压即可3.ES head启
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2024-08-16 19:45:57
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Create curl -X POST http://localhost:9200/kiwi/ksay/ -d '{ "author": "rococojie", "message": "I am beautiful"}'返回：{"_index":"kiwi","_type":"ksay","_id":"aaX3P2LJSP-dDYVy0USv7Q","_version":1,"crea
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2024-04-05 22:17:59
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1.写在前面： log4j使用的是log4j 1.2.x。 配置文件使用的是log4j.xml配置文件格式，没有使用log4j.properties文件形式，但是基本差不多。2.需求 多线程，多节点，每天一个模块要产生2-3GB的日志，分散到8个节点，每个节点差不多400-500MB。打开和查询非常麻烦，而且不能够使用ctrl+f全文搜索，每次使用全文搜索，CPU占用率都会达到85+%。所以
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2024-07-15 02:06:09
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ThinkPHP提供了灵活和方便的数据操作方法，不仅实现了对数据库操作的四大基本操作(CURD)：创建、读取、更新和删除的实现，还内置了很多实用的数据操作方法，提供了ActiveRecords模式的最佳体验。新建记录PHP 代码1. $User->find(2);
2. $User->delete(); // 删除查找到的记录
3. $User->delete('5,6'); /
一 文档ES面向文档，并且使用JSON作为文档序列化格式，对于ES来说，文档特指根对象序列化成的JSON数据，以唯一ID标识并存储于ES中。文档元数据三个必须的元数据节点1、_index 文档存储的地方索引类似于关系数据库中的数据库，它是我们存储和索引关联数据的地方2、_type 文档代表的对象的类类似于关系型数据库
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2024-03-17 19:39:51
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注：version:elasticsearch-7.11.2一.基本操作es的文档命名格式：PUT /{index}/{type}/{id}{
"field": "value",
...
}index：索引名。因共同的特性被分组到一起的文档集合，例如把所有产品存储在索引 /products 下，把所有交易信息存储在索引 /sales 下。type：类型。它允许您在索引中对数据进行
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2024-03-02 08:45:37
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input {
# 上游
elasticsearch {
hosts => "http://es1.es.com:80"
index => "xxx"
user => "elastic"
password => "XXX"
query => '{ "query": { "query_string": { "query":
