文章目录SpringBoot整合Easy-ES操作演示文档1 概述及特性1.1 官网1.2 主要特性2 整合配置2.1 导入POM2.2 Yaml配置2.3 @EsMapperScan 注解扫描2.4 配置Entity2.5 配置Mapper3 基础操作3.1 批量保存3.2 数据更新3.3 数据删除3.4 组合查询3.5 高亮查询3.6 统计查询4 整合异常4.1 XContentType找不
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2024-06-27 20:05:24
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前言看到标题以后大家有些人可能感觉有点小题大做，毕竟cilent端几行代码就能解决的问题，没必要兴师动众的来仔细讲一下。其实如果你仅仅想使用一下elasticsearch的功能，并不追求性能以及高可用性，那么这么想无可厚非。但是如果想在生产环境下使用elasticsearch，尤其是高并发高吞吐量的场景下，那么性能优化和高可用性就不可或缺了，要做到上面两点那么数据读写这两个操作的优化是必不可少的。
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2024-04-28 15:42:26
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我们公司2019年web开发已迁移至.NET core，目前有部分平台随着用户量增加，单一数据库部署已经无法满足我们的业务需求，一直在寻找EF CORE读写分离解决方案，目前在各大技术论坛上还没找到很好的方案，根据之前找到的读写分离方案，综合目前EF core 的能力，自己编写了一套EF core实现mysql读写分离的解决方案，目前以应用到正式生产环境(Linux)中，
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2024-03-28 21:53:46
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环境：JDK 1.8MYSQL 5.7.2服务器两台:主、从各一台JDK 1.8MYSQL 5.7.2服务器两台:主、从各一台下载地址：http://dl.mycat.io/6.6/
用Xftp上传压缩包到主数据库服务器解压压缩包[root@localhost software]# tar -zxvf Mycat-server-1.6.6.1-test-20180729105217-linux.t
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2024-06-05 14:44:38
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Redis安装单点下载redis包[root@master opt] wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz编译安装[root@master redis-6.2.6]pwd //进入redis目录
/opt/redis-6.2.6
[root@master r
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2024-04-15 13:10:42
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ES使用指南系列基于ElasticSearch6.4.x版本。本文将重点探讨Elasticsearch文档读写模型实现原理。1、简介ElasticSearch，每个索引被分成多个分片（默认每个索引5个主分片primary shard），每个分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。那如何保持分片副本同步呢？这就是本篇重点要阐述的，即数据
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2024-05-13 16:36:07
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# Spark与Elasticsearch的整合：实现数据的读、写与删除
在现代数据处理架构中，Elasticsearch（ES）和Apache Spark的结合是常见的选择。这两种技术分别擅长于全文搜索和大规模数据处理。本文将介绍如何使用Spark读写ES中的数据，并重点讲解如何删除ES中的数据。同时，我们将通过代码示例来阐明具体的实现步骤，从而帮助你在实际应用中得心应手。
## 1. 环境
es读写数据的工作原理 （1）es写数据过程1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）2）coordinating node，对document进行路由（根据documentID路由），将请求转发给对应的node（有primary shard）3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replic
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2024-09-26 22:53:03
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近日工作任务较轻，有空学习学习技术，遂来研究如果实现读写分离。这里用博客记录下过程，一方面可备日后查看，同时也能分享给大家（网上的资料真的大都是抄来抄去，，还不带格式的，看的真心难受）。完整代码：github.com/FleyX/demo-…1、背景 一个项目中数据库最基础同时也是最主流的是单机数据库，读写都在一个库中。当用户逐渐增多，单机数据库无法满足性能要求时，就会进行读写分离改造（适用于读
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2024-04-11 22:24:31
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生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据非结构化数据结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据：又可称为全文数据，不定长或无固定格式，不适于由数据库二维表来表现，包括所有格式的办公文
1. 测试目的
测试Cassandra集群读写TPS的极值，确定Cassandra读写性能。
2. 测试环境2.1 硬件信息 CPU8核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHzRAM16G 2.2 软件信息JDK1.8u151Cassandra3.11.1cassandra-driver-core3.3.2OSCen
前沿elasticsearch-rest-high-level-client在 7.15.0 中已弃用。 不推荐使用高级 REST 客户端，取而代之的是 Java API 客户端 。 spring-boot-starter-data-elasticsearch 也不推荐,虽然基础操作简化了很多,但是一旦使用了es高级特性,那么就如同进入了地狱,同时elasticsearch更新太快了sprin
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2024-02-29 14:39:20
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文章目录前言一、Elasticsearch和Kibana 7.16版本安装二、pom.xml文件引入依赖三、代码实例总结前言最新在学习SpringBoot整合es的一些知识，浏览了网上的一些资料，发现全都是es很久之前的版本了，其中比较流行的是Java REST Client的High Level Rest Client版本，但是官方文档的说明中，已经申明该版本即将废弃，不再进行维护了。可见：官方
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2024-03-19 14:45:37
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依赖<dependency> <g
原创
2023-05-30 21:23:51
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前提2台mysql可以开两个docker,也可以在一个MySQL服务器中用2个数据库 docker
原创
2022-09-13 13:00:37
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前言首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段？常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等，在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库。主库的职能是负责写,从库主要是负责读,可以建立读库集群,通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、 释压数据库负载、保护数据库的目的。在实际的使用中,凡是涉及到写的部分直接切换到主库
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2024-07-08 22:49:15
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application.yml data: mongodb: uri: mongodb://127.0.0.1:27017,1
原创
2022-12-23 10:03:07
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一个项目中数据库最基础同时也是最主流的是单机数据库，读写都在一个库中。当用户逐渐增多，单机数据库无法满足性能要求时，就会进行读写分离改造（适用于读多写少），写操作一个库，读操作多个库，通常会做一个数据库集群，开启主从备份，一主多从，以提高读取性能。当用户更多读写分离也无法满足时，就需要分布式数据库了-NoSQL。 正常情况下读写分离的实现，首先要做一个一主多从的数据库集群，同时还需要进行数据同步。
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2024-06-18 19:17:49
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SpringBoot整合ES的简单应用ES基本概念（大体一看就行）节点分片插件HEAD索引原理字段类型添加依赖进行配置SearchRequestQueryBuildersQueryBuilders.matchQuery(“supplierName”,param)QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery(“supplierName”,param)（了解）QueryB
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2024-07-28 15:00:37
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目前市面上很多互联网公司还是用的mysql数据库，然而mysql对于高并发（QPS），高访问量的请求还是比较乏力，就有了各种sql优化以及缓存的应用，提高sql性能和减轻并发量，但是这些还是满足不了海量用户请求以及数据sql数据处理。应用而出的ElasticSearch等搜索引擎技术，进行数据处理和挖掘，但是这种第三方框架，对数据库本身的性能还是没有提升，于是便有了数据库的分库，读写分离分表，拆分
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2024-03-07 14:46:46
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