1、ES8388简介ES8388是一种高性能、低功耗、低成本的音频编解码器。它由两路ADC，2通道DAC，话筒放大器、耳机放大器、数字音效、模拟混合和增益功能。ES8388采用先进的多位Δ∑调制技术实现数字与模拟之间的数据转换。多比特Δ∑调制器使器件对时钟抖动和低带外噪声的灵敏度低。它应用于：MID，MP3,MP4,PMP，无线音频，数码相机，摄像机，GPS领域，蓝牙，便携式音频设备。因为具有双路特性。ADC特点为：24位，8千赫到96千赫取样频率；95分贝动态范围，95分贝信噪比，85分贝THD+N；立体声或单麦克风接口与麦克风放大器；自动电平控制和噪声门；2模拟输入选择；各种模拟输入混合和

文章目录1、对索引库的操作：创建、删除、查看2、文档操作3、RestClient操作索引库4、利用RestClient实现文档的CRUD5、批量导入功能有了索引库相当于数据库database，而接下来，就是需要索引库中的类型了，也就是数据库中的表；创建表——>需要设置字段的约束；索引库也一样——>在创建索引库类型的时候，需要知道这个类型下有哪些字段（每个字段对应一些约束信息）——>这些字段以及对应的约束信息就叫：字段映射下图右侧为json文档，左侧为约束：mapping常见属性：type：数据类型->记住，es中是没有数组的，但是数组中的属性是有类型的keyword——>不分词text——>代

es强制段合并实验–消失的夜丶1.问题由于集群的磁盘空间限制，我们删除了超过10亿的数据，但是发现删除后，磁盘的可使用空间并有快速上升。原因在于es的删除文档并不是物理删除，只是标记为"删除状态"。当发生merge时，才会物理意义上的删除。一个索引如果deleted状态的索引过多，会影响到查询的效率。根据这篇文章显示1，超过50%的文档被标记为deleted，会导致搜索性能下降约30%。Becausedeleteddocumentsremainintheindex,theymuststillbedecodedfromthepostingslistsandthenskippedduringsea

/*以下是初始化数据curl-XPUT127.0.0.1:9200/librarycurl-XPUT127.0.0.1:9200/library-d'{"settings":{"number_of_shards":5,"number_of_replicas":1},"mappings":{"books":{"dynamic":false,"properties":{"title":{"type":"keyword"},"name":{"type":"keyword"},"publish_date":{"type":"date","format":"dateOptionalTime||epoch

indexSort是在写入数据的时候，根据某个字段做排序。我们可以理解为数据的预排序。在检索的时候，假如搜索正好是根据排好序的字段做排序的，那么将会有50%的检索性能提升效果。注意，不要在请求中返回count数据总量。这样配合indexSort预排序，可以提前终止请求。提升效果在数据量非常大情况下，会非常明显！原理是触发了es的提前终止计算请求的机制。在本篇文章中，不做过多的名词的解释，只是分享测试结论，我的测试数据集，测试过程，以及测试输出的日志。我会在下一篇文章中，结合源码对原理进行一个解析。测试结论对需要返回数据总量的查询，提升在20%-30%；对不需要返回数据总量的查询，提升在50%左

ElasticSearch第三讲：ES详解-ElasticStack生态和场景方案本文是ElasticSearch第三讲，在了解ElaticSearch之后，我们还要了解Elastic背后的生态即我们常说的ELK；与此同时，还会给你展示ElasticSearch的案例场景，让你在学习ES前对它有个全局的印象。文章目录ElasticSearch第三讲：ES详解-ElasticStack生态和场景方案1、ElasticStack生态1.1、Beats1.2、Logstash1.3、ElasticSearch1.4、Kibana2、从日志收集系统看ESStack的发展2.1、beats+elasti

ES61ES6简介1.1什么是ES61.2为什么使用ES62ES6的新增语法2.1let2.2const2.3let、const、var的区别2.4解构赋值2.4.1数组解构2.4.2对象解构2.5箭头函数2.6剩余参数3ES6的内置对象扩展3.1Array的扩展方法3.1.1扩展运算符(展开语法)3.1.2构造函数方法：Array.from()3.1.3实例方法find()3.1.4实例方法findIndex()3.1.5实例方法includes()3.2String的扩展方法3.2.1模板字符串3.2.2实例方法startsWith()和endsWith()3.2.3实例方法repeat(

一、refresh对于任何数据库的写入来讲fsync刷盘虽然保证的数据的安全但是如果每次操作都必须fsync一次，那fsync操作将是一个巨大的操作代价，在衡量对数据安全与操作代价下，ES引入了一个较轻量的操作refresh操作来避免频繁的fsync操作。1.1什么是refresh在ES中，当写入一个新文档时，首先被写入到内存缓存中，默认每1秒将in-memoryindexbuffer中的文档生成一个新的段并清空原有in-memoryindexbuffer，新写入的段变为可读状态，但是还没有被完全提交。该新的段首先被写入文件系统缓存，保证段文件可以正常被正常打开和读取，后续再进行刷盘操作。由此

数据同步是一个很常见的业务场景。本文会讲述数据同步的4种方案，并给出常用数据迁移工具，干货满满！文章目录1.前言2.数据同步方案2.1同步双写2.2异步双写2.3基于SQL抽取2.4基于Binlog实时同步3.数据迁移工具选型3.1Cannel3.2阿里云DTS3.3Databus3.4其它4.总结1.前言在实际项目开发中，我们经常将MySQL作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解MySQL数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。这其中有一个很重要的问题，就是如何实现MySQL数据库和ES的数据同步，今天和大家聊聊MySQL和ES数据同步的各种方案。我们先看看下面4种常用

参考文章：三种常用的Elasticsearch数据迁移方案ES基于Snapshot（快照）的数据备份和还原CDH修改ElasticSearch配置文件不生效问题目录1、更改老ES和新ES的config/elasticsearch.yml2、重启老ES，在老ES执行Postman中创建备份目录操作3、在老ES中执行Postman中执行备份操作4、停止老ES，将老ES中的backup目录复制到新ES目录下5、启动新ES，在新ES执行Postman中创建备份目录操作6、在新ES执行Postman中创建恢复索引操作1、更改老ES和新ES的config/elasticsearch.yml添加path.r